[发明专利]戴口罩的人脸识别训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，包括：

获取第一样本图像，其中，所述第一样本图像为第一人脸未戴口罩的人脸图像；

基于所述第一样本图像生成第二样本图像，其中，所述第二样本图像为所述第一人脸戴口罩的人脸图像；

采用所述第一样本图像和所述第二样本图像构建正样本对；

采用所述正样本对对初始模型进行训练，得到目标人脸识别模型。

2.如权利要求1所述的戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，所述采用所述正样本对对初始模型进行训练，得到目标人脸识别模型包括：

获取第三样本图像，其中，所述第三样本图像为第二人脸的人脸图像；

采用所述第一样本图像和所述第三样本图像构建负样本对，或采用所述第二样本图像和所述第三样本图像构建负样本对；

采用所述正样本对和所述负样本对对初始模型进行训练，得到目标人脸识别模型。

3.如权利要求2所述的戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，所述获取第三样本图像包括：

获取第三样本图像，其中，所述第三样本图像为第二人脸未戴口罩的人脸图像；

基于所述第三样本图像生成第四样本图像，其中，所述第四样本图像为所述第二人脸戴口罩的人脸图像；

所述采用所述第一样本图像和所述第三样本图像构建负样本对，或采用所述第二样本图像和所述第三样本图像构建负样本对，包括：

采用所述第一样本图像和所述第三样本图像构建负样本对，或采用所述第二样本图像和所述第三样本图像构建负样本对，或采用所述第一样本图像和所述第四样本图像构建负样本对。

4.如权利要求2所述的戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，所述采用所述正样本对和所述负样本对对初始模型进行训练，得到目标人脸识别模型，包括：

将所述正样本对或所述负样本对分别输入特征提取网络，分别得到第一特征向量和第二特征向量；

采用第一损失函数对第一特征向量和第二特征向量进行对比学习，将第一特征向量和第二特征向量输入分类器进行特征分类，对分类结果进行监督学习，得到目标人脸识别模型。

5.如权利要求4所述的戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，所述采用第一损失函数对第一特征向量和第二特征向量进行对比学习，包括：

将第一特征向量和第二特征向量输入第一损失函数中进行特征比对；

判断所述第一特征向量和所述第二特征向量来自正样本对或负样本对；

若所述第一特征向量和所述第二特征向量来自正样本对，采用所述第一损失函数使所述第一特征向量和所述第二特征向量趋近；

若所述第一特征向量和所述第二特征向量来自负样本对，采用所述第一损失函数使所述第一特征向量和所述第二特征向量远离。

6.如权利要求4所述的戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，所述将第一特征向量和第二特征向量输入分类器进行特征分类，对分类结果进行监督学习，包括：

将第一特征向量和第二特征向量输入分类器进行特征分类，分别得到第一分类结果和第二分类结果；

将第一分类结果和第二分类结果分别输入第二损失函数和第三损失函数，通过第二损失函数和第三损失函数对分类结果进行监督。

7.如权利要求1所述的戴口罩的人脸识别训练方法，其特征在于，采用所述正样本对和所述负样本对对初始模型进行训练，得到目标人脸识别模型之后，所述方法还包括：

提取所述目标人脸识别模型中的特征提取网络；

接收待识别的目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入所述特征提取网络，输出目标人脸特征。