[发明专利]模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910266743.6 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN109993125B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 王浩;龚迪洪;李志鋒;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种模型训练方法，包括：获取训练批数据，训练批数据包括多个训练样本，针对每个训练样本，通过特征提取模块获得样本图像对应的身份特征和年龄特征，并通过典型相关映射模块获得上述特征各自对应的典型相关映射变量；基于每个训练样本对应的典型相关映射变量，通过批相关系数度量模块统计训练批数据对应的相关系数；通过身份判别器和年龄判别器进行联合监督学习，并通过相关系数进行身份特征和年龄特征的去相关性训练，训练得到满足训练目标的特征提取模块。基于去相关性的对抗学习使得特征提取模块识别出的身份特征与年龄特征的相关性极低，从而提高识别精度。本申请还公开了跨年龄人脸识别方法及对应的装置、设备、介质。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 识别 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练批数据，所述训练批数据包括多个训练样本，每个所述训练样本包括样本图像及样本图像对应的身份标签和年龄标签；针对所述训练批数据中每个所述训练样本，通过特征提取模块获得所述训练样本中样本图像对应的身份特征和年龄特征，并通过典型相关映射模块获得所述身份特征和所述年龄特征各自对应的典型相关映射变量；基于所述训练批数据中每个所述训练样本对应的所述典型相关映射变量，通过批相关系数度量模块统计所述训练批数据对应的相关系数；通过身份判别器和年龄判别器进行联合监督学习，并通过所述相关系数进行所述身份特征和所述年龄特征的去相关性训练，训练得到满足训练目标的所述特征提取模块。
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