[发明专利]人脸识别模型处理方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种人脸识别模型处理方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能深度学习技术领域，尤其涉及计算机视觉技术应用。具体实现方案为：采用第一遮挡样本数据，对非遮挡人脸识别模型进行训练，得到遮挡人脸识别模型；根据遮挡场景下人脸识别模型的搜索空间，构建遮挡人脸识别超网络；采用知识蒸馏算法，在所述遮挡人脸识别模型的监督下对所述遮挡人脸识别超网络进行训练，以更新所述遮挡人脸识别超网络。本申请提供了适用于遮挡场景的遮挡人脸识别超网络。

技术领域

本申请涉及人工智能深度学习技术领域，尤其涉及计算机视觉技术应用，具体涉及一种人脸识别模型处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

人脸识别是指基于人的脸部特征信息进行身份识别，用处十分广泛。

随着疫情的发展，对戴口罩等遮挡场景下人脸识别模型的需求日益增长。

传统的人脸识别模型无法解决遮挡场景的人脸识别，即使采用带口罩等遮挡场景的样本数据对非遮挡场景下的人脸识别模型进行训练，由于模型对于遮挡场景缺乏针对性，对于遮挡场景的人脸识别能力受限。

为了提升模型对于遮挡场景的人脸识别能力需要特别大的模型结构，而超大的模型很难满足人脸识别的实时性需求。

发明内容

本公开提供了一种用于人脸识别模型处理的方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种人脸识别模型处理方法，包括：

采用第一遮挡样本数据，对非遮挡人脸识别模型进行训练，得到遮挡人脸识别模型；

根据遮挡场景下人脸识别模型的搜索空间，构建遮挡人脸识别超网络；

采用知识蒸馏算法，在所述遮挡人脸识别模型的监督下对所述遮挡人脸识别超网络进行训练，以更新所述遮挡人脸识别超网络。

根据第二方面，提供了一种人脸识别模型处理装置，包括：

遮挡模型构建模块，用于采用第一遮挡样本数据，对非遮挡人脸识别模型进行训练，得到遮挡人脸识别模型；

超网络构建模块，用于根据遮挡场景下人脸识别模型的搜索空间，构建遮挡人脸识别超网络；

超网络蒸馏模块，用于采用知识蒸馏算法，在所述遮挡人脸识别模型的监督下对所述遮挡人脸识别超网络进行训练，以更新所述遮挡人脸识别超网络。

根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本申请实施例中任一项所述的人脸识别模型处理方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本申请实施例中任一项所述的人脸识别模型处理方法。

根据本申请的技术提供了适用于遮挡场景的遮挡人脸识别超网络。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请实施例提供的人脸识别模型处理方法的流程示意图；

图2是根据本申请实施例提供的人脸识别模型处理方法的流程示意图；