[发明专利]人脸识别模型及其训练方法和装置、设备、程序和介质

权利要求书

1.一种人脸识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

检测监控视频中的人脸，获取同一用户的人脸形成的人脸轨迹；

分别基于每个所述人脸轨迹，对检测到的人脸的图像进行特征提取、并基于提取到的特征对检测到的人脸进行聚类；

以聚类结果作为监督信息，以所述人脸的图像作为样本图像，对人脸识别模型进行训练，直至满足预设训练完成条件；

其中，所述以聚类结果作为监督信息，以所述人脸的图像作为样本图像，对所述人脸识别模型进行训练，包括：

将所述人脸的图像输入所述人脸识别模型，经所述人脸识别模型输出所述人脸的图像的分类结果；

比较所述分类结果与所述聚类结果之间的差异；

响应于所述分类结果与所述聚类结果之间的差异大于预设差异阈值，对所述人脸识别模型的参数值进行调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测监控视频中的人脸之后，还包括：

对检测到的人脸进行转正，并截取转正后的人脸，获得转正后的人脸的图像；

所述对检测到的人脸的图像进行特征提取，包括：对转正后的人脸的图像进行特征提取。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

过滤掉图像质量不满足预设质量阈值的人脸的图像，获得图像质量满足预设质量阈值的人脸的图像；

所述对检测到的人脸的图像进行特征提取，包括：对所述图像质量满足预设质量阈值的人脸的图像进行特征提取。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控视频包括一个；或者，

所述监控视频包括多个；分别针对多个监控视频，执行所述检测监控视频中的人脸，以及对检测到的人脸的图像进行特征提取、并基于提取到的特征对检测到的人脸进行聚类的操作。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述检测监控视频中的人脸，获取同一用户的人脸形成的人脸轨迹，包括：

检测所述监控视频中的人脸、并对检测到的人脸进行跟踪，跟踪到的同一用户的人脸形成人脸轨迹；

分别对跟踪到的各人脸轨迹分配用于标识该轨迹的轨迹标识。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

在训练集数据库中保存人脸的图像及其对应的监控视频标识、轨迹标识。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别基于每个所述人脸轨迹，对检测到的人脸的图像进行特征提取、并基于提取到的特征对检测到的人脸进行聚类，包括：

分别获取每个轨迹标识对应的人脸的图像的特征；

使用聚类算法，基于每个轨迹标识对应的人脸的特征对检测到的人脸进行聚类，获得聚类结果，所述聚类结果包括至少一个类别的人脸的图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个轨迹标识对应的人脸的图像的特征，包括：

分别提取每个轨迹标识对应的一张人脸的图像的特征，作为每个轨迹标识对应的人脸的图像的特征；或者

分别提取每个轨迹标识对应的多张或全部人脸的图像的特征、并获取每个轨迹标识对应的多张或全部人脸的图像的特征的平均值，作为每个轨迹标识对应的人脸的图像的特征。

9.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，获得聚类结果之后，还包括：

去除所述聚类结果的各类别中属于噪音的人脸的图像。

10.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，迭代执行所述以聚类结果作为监督信息，以所述人脸的图像作为样本图像，对所述人脸识别模型进行训练的操作，直至满足预设训练完成条件。

11.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述满足预设训练完成条件，包括：

所述分类结果与所述聚类结果之间的差异不大于预设差异阈值、和/或对所述人脸识别模型的训练次数达到预设次数。