[发明专利]人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910663230.9 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110543815A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 姚旭峰 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44507 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 何姣<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及生物识别领域，基于深度学习训练人脸识别模型。具体公开了一种人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对预设的卷积神经网络进行训练，以构建特征提取网络；将特征提取网络与预设的分类网络建立连接，以得到第一卷积神经网络模型；冻结第一卷积神经网络模型的特征提取网络的权重参数；对第一卷积神经网络模型中的分类网络进行迭代训练，以得到第二卷积神经网络模型；解冻第二卷积神经网络模型的特征提取网络的权重参数；对解冻后的第二卷积神经网络模型进行训练，以得到人脸识别模型。该方法可以提高人脸识别速度，提高模型的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 人脸识别 特征提取 分类网络 权重参数 预设 解冻 网络 存储介质 迭代训练 建立连接 生物识别 学习训练 构建 冻结 申请 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别模型的训练方法，其特征在于，包括：/n根据第一样本图像信息，对预设的卷积神经网络进行训练，以构建特征提取网络；/n将所述特征提取网络与预设的分类网络建立连接，以得到第一卷积神经网络模型；/n冻结所述第一卷积神经网络模型的特征提取网络的权重参数；/n根据第二样本图像信息，对所述第一卷积神经网络模型中的分类网络进行迭代训练，以得到第二卷积神经网络模型；/n解冻所述第二卷积神经网络模型的特征提取网络的权重参数；/n根据第三样本图像信息，对解冻后的第二卷积神经网络模型进行训练，以得到所述人脸识别模型。/n
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