[发明专利]人脸识别模型训练方法和装置有效
| 申请号： | 201510830359.6 | 申请日： | 2015-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN105426857B | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 张涛;陈志军;龙飞 | 申请（专利权）人： | 小米科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 滕一斌 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开是关于一种人脸识别模型训练方法和装置，该方法包括：获取原始人脸识别模型，所述原始人脸识别模型中包括N层特征系数；获取第二训练样本集，并确定第二训练样本集中的各样本人脸图像的第一原始分类标号；采用原始人脸识别模型的前M层特征系数对第二训练样本集中的各样本人脸图像进行编码，获得编码后的第二训练样本集；其中，编码后的第二训练样本集中包括与各样本人脸图像分别对应的各编码后特征向量以及与各编码后特征向量分别对应的第一原始分类标号；根据编码后的第二训练样本集对原始人脸识别模型的后N‑M层特征系数进行训练，获得训练后的后N‑M层特征系数，从而获得更加优化的人脸识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始人脸识别模型，所述原始人脸识别模型是使用第一训练样本集对卷积神经网络进行训练后得到的，所述原始人脸识别模型中包括N层特征系数，N≥2；获取第二训练样本集，并确定第二训练样本集中的各样本人脸图像对应的第一原始分类标号，所述各样本人脸图像是存储于云端人脸相册中的人脸图像；采用所述原始人脸识别模型的前M层特征系数对所述第二训练样本集中的各样本人脸图像进行编码，获得编码后的第二训练样本集；其中，所述编码后的第二训练样本集中包括与各样本人脸图像分别对应的各编码后特征向量以及与各编码后特征向量分别对应的第一原始分类标号，N≥M≥1；根据所述编码后的第二训练样本集对所述原始人脸识别模型的后N‑M层特征系数进行训练，获得训练后的后N‑M层特征系数；所述确定第二训练样本集中的各样本人脸图像对应的第一原始分类标号，包括：为所述第二训练样本集中的各样本人脸图像中的每个样本人脸图像分配对应的分类标号，并将对应于同一个人的样本人脸图像设置为相同的分类标号，得到所述第二训练样本集中的各样本人脸图像对应的第一原始分类标号。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于小米科技有限责任公司，未经小米科技有限责任公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201510830359.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：心电图电极夹放置装置
- 下一篇：基于虚拟仪器的脉搏信号采集系统的传感器芯片
