[发明专利]模型生成方法和装置有效
| 申请号： | 201810286240.0 | 申请日： | 2018-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN108427939B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 罗远庆 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了模型生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集包括样本人脸图像和样本人脸图像的标注信息；通过训练操作对人脸识别模型对应的神经网络进行训练，得到人脸识别模型；训练操作包括：利用人脸识别模型对应的神经网络对样本人脸图像进行人脸识别，得到样本人脸图像所包含的人脸所属用户对象的预测结果，基于样本人脸图像的预测结果与样本人脸图像的标注信息之间的差异，迭代调整人脸识别模型对应的神经网络的参数值，以使对样本人脸图像的预测结果与对样本人脸图像的标注信息之间的差异满足预设的收敛条件。该实施方式提升了生成的人脸识别模型的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种模型生成方法，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括样本人脸图像和样本人脸图像的标注信息，所述样本人脸图像包括可见光人脸图像和红外人脸图像，所述样本人脸图像的标注信息用于指示对应的样本人脸图像所包含的人脸所属的用户对象；通过训练操作对人脸识别模型对应的神经网络进行训练，得到人脸识别模型；所述训练操作包括：利用所述人脸识别模型对应的神经网络对所述样本人脸图像进行人脸识别，得到样本人脸图像所包含的人脸所属用户对象的预测结果，基于所述样本人脸图像的预测结果与所述样本人脸图像的标注信息之间的差异，迭代调整所述人脸识别模型对应的神经网络的参数值，以使对所述样本人脸图像的预测结果与对所述样本人脸图像的标注信息之间的差异满足预设的收敛条件。
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