[发明专利]人脸识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110335645.0 申请日: 2021-03-29
公开(公告)号: CN112818963B 公开(公告)日: 2022-08-26
发明(设计)人: 刘彦宏 申请(专利权)人: 平安国际智慧城市科技股份有限公司
主分类号: G06V40/16 分类号: G06V40/16;G06T7/80;G06T17/00
代理公司: 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 代理人: 王杰辉;宋庆洪
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 识别 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种人脸识别模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:

获取多个第一训练样本,所述多个第一训练样本中每个第一训练样本包括:第一人脸图像样本集合;

采用所述多个第一训练样本对初始三维人脸纹理模型生成模块进行训练,将训练结束的所述初始三维人脸纹理模型生成模块作为目标三维人脸纹理模型生成模块;

获取多个第二训练样本,所述多个第二训练样本中每个第二训练样本包括:第二人脸图像样本集合和人脸图像标定值;

从所述多个第二训练样本中获取一个所述第二训练样本作为目标第二训练样本;

基于所述目标三维人脸纹理模型生成模块,根据所述目标第二训练样本的所述第二人脸图像样本集合进行三维人脸纹理模型生成,得到待扰动的三维人脸纹理模型;

获取预设的图像投影及纹理映射模型和预设的投影角度集合,根据所述待扰动的三维人脸纹理模型、所述预设的图像投影及纹理映射模型和所述预设的投影角度集合进行光照和纹理的扰动以及二维人脸图像生成,得到所述目标第二训练样本对应的待训练的二维人脸图像集合;

根据所述目标第二训练样本对应的所述待训练的二维人脸图像集合和所述人脸图像标定值对初始人脸识别模型进行训练及参数更新;

重复执行所述从所述多个第二训练样本中获取一个所述第二训练样本作为目标第二训练样本的步骤,直至达到第一预设的训练结束条件,将达到所述第一预设的训练结束条件的所述初始人脸识别模型作为目标人脸识别模型。

2.根据权利要求1所述的人脸识别模型的训练方法,其特征在于,所述采用所述多个第一训练样本对初始三维人脸纹理模型生成模块进行训练,将训练结束的所述初始三维人脸纹理模型生成模块作为目标三维人脸纹理模型生成模块的步骤,包括:

从所述多个第一训练样本中获取一个所述第一训练样本作为目标第一训练样本;

将所述目标第一训练样本的所述第一人脸图像样本集合输入所述初始三维人脸纹理模型生成模块的特征提取子模块进行特征提取,得到待处理的特征数据;

将所述待处理的特征数据输入所述初始三维人脸纹理模型生成模块的线性变换子模块进行线性变换处理,得到所述目标第一训练样本对应的身份向量、表情参数向量和姿态参数向量;

将所述身份向量、所述表情参数向量和所述姿态参数向量输入所述初始三维人脸纹理模型生成模块的三维人脸模型生成子模块进行三维人脸模型生成,得到待处理的三维人脸模型;

根据所述姿态参数向量、所述目标第一训练样本的所述第一人脸图像样本集合、所述待处理的三维人脸模型和所述初始三维人脸纹理模型生成模块的纹理采集子模块进行纹理映射,得到待处理的三维人脸纹理模型;

从所述目标第一训练样本的所述第一人脸图像样本集合中获取一张图像作为待对比的二维原始图像;

根据所述待对比的二维原始图像对应的视角,将所述待处理的三维人脸纹理模型进行二维图像投影,得到待对比的二维投影图像;

重复执行所述从所述目标第一训练样本的所述第一人脸图像样本集合中获取一张图像作为待对比的二维原始图像的步骤,直至完成所述目标第一训练样本的所述第一人脸图像样本集合中的图像的提取;

根据所有的所述待对比的二维投影图像和所有的所述待对比的二维原始图像对所述初始三维人脸纹理模型生成模块进行训练及参数更新;

重复执行所述从所述多个第一训练样本中获取一个所述第一训练样本作为目标第一训练样本的步骤,直至达到第二预设的训练结束条件,将达到所述第二预设的训练结束条件的所述初始三维人脸纹理模型生成模块作为所述目标三维人脸纹理模型生成模块。

3.根据权利要求2所述的人脸识别模型的训练方法,其特征在于,所述三维人脸模型生成子模块采用公式S表述为:

其中,为S的平均值的向量,Eid为人物身份基础向量,Eexp为表情参数基础向量,xid是所述目标第一训练样本对应的所述身份向量,xexp是所述目标第一训练样本对应的所述表情参数向量,Eid、Eexp为已知常量。

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