[发明专利]人脸特征提取模型的训练方法和人脸特征提取方法在审
| 申请号： | 202111193958.3 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113947140A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 彭楠;李弼;希滕;张刚 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V40/16 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗岚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了人脸特征提取模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。具体实现方案为：获取包括人脸的样本图像，将样本图像输入至人脸特征提取模型中，获取人脸特征对应的协方差矩阵，并根据协方差矩阵获取第一损失函数，根据人脸特征进行分类识别，并根据分类识别结果获取第二损失函数，根据第一损失函数和第二损失函数调整人脸特征提取模型的模型参数，避免了因采用不同场景下采集到不同样本图像进行模型训练时导致的欠拟合风险和过拟合风险，提升了人脸特征提取模型的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 提取 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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