[发明专利]人脸图像显示的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种人脸图像显示的方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：

确定目标人脸图像的标签信息，所述标签信息通过预先训练的表情识别模型，对所述目标人脸图像进行表情识别后得到；

从目标图像集合中获取与所述标签信息对应的目标人脸图像，并显示所述目标人脸图像。

2.根据权利要求1所述的人脸图像显示的方法，其特征在于，所述表情识别模型通过如下方式训练得到：

获取第一训练样本集，所述第一训练样本集中包括多种表情类型的人脸图像；

基于所述第一训练样本集训练表情识别模型，得到初始版本表情识别模型，将所述初始版本表情识别模型作为当前版本表情识别模型；

确定增量训练样本集，所述增量训练样本集基于当前版本表情识别模型对人脸图像库中除所述第一训练样本集之外的人脸图像进行表情识别后得到；

将增量训练样本集和所述第一训练样本集作为当前训练样本集，训练当前版本表情识别模型，得到训练后的表情识别模型。

3.根据权利要求2所述的人脸图像显示的方法，其特征在于，将增量训练样本集和所述第一训练样本集作为当前训练样本集，训练当前版本表情识别模型，得到训练后的表情识别模型包括：

循环执行以下步骤，直到所述训练后的表情识别模型中输出的人脸表情类型符合预设的准确率和召回率：

确定增量训练样本集，所述增量训练样本集基于当前版本表情识别模型对人脸图像库中除所述第一训练样本集之外的人脸图像进行表情识别后得到，将增量训练样本集和所述第一训练样本集作为当前训练样本集，训练当前版本表情识别模型，得到训练后的表情识别模型，

将所述训练后的表情识别模型作为当前版本表情识别模型。

4.根据权利要求2或3所述的人脸图像显示的方法，其特征在于，确定增量训练样本集，包括：

基于当前版本表情识别模型对人脸图像库中除所述第一训练样本集之外的其他人脸图像进行表情识别，并确定所述当前版本表情识别模型识别所述其他人脸图像中每一个人脸图像对应多种表情类型的概率；

根据所述其他人脸图像中每一个人脸图像对应多种表情类型的概率，确定增量训练样本集。

5.根据权利要求4所述的人脸图像显示的方法，其特征在于，所述根据所述其他人脸图像中每一个人脸图像对应多种表情类型的概率，确定增量训练样本集，包括：

将多种表情类型中表情类型的概率位于第一概率和第二概率之间，且被标注为识别错误的表情类型，对应的第一数量人脸图像，作为第一增量训练样本集；

将多种表情类型中表情类型的概率位于第三概率和第四概率之间，且被标注为识别错误的表情类型，对应的第二数量人脸图像，作为第二增量训练样本集；

基于所述其他人脸图像中每一个人脸图像，获取与所述人脸图像对应的第四数量的表情类型，根据所述第四数量的表情类型，确定第三增量训练样本集；

将第一增量训练样本集和/或第二增量训练样本集和/或第三增量训练样本集，作为增量训练样本集。

6.根据权利要求5所述的人脸图像显示的方法，其特征在于，根据所述第四数量的表情类型，确定第三增量训练样本集，包括：

在多种表情类型中，按照表情类型的概率由高到低的顺序，选择第四数量的表情类型；

针对各人脸图像，利用熵值法确定所述第四数量的表情类型的熵值；

获取熵值大于预设熵值阈值且被标注为识别错误的第三数量人脸图像，得到第三增量训练样本集。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的人脸图像显示的方法，其特征在于，所述人脸图像为宝宝人脸图像，所述表情类型包括下述表情中的至少两种：

哭、笑、吃手、嘟嘟嘴、皱眉、中立、睡觉和打哈欠。