[发明专利]用于人脸识别的卷积神经网络的训练方法和装置

摘要

本发明公开了一种用于人脸识别的卷积神经网络的训练方法和装置，属于人脸识别领域，该方法包括：构建样本训练库；使用样本训练库训练卷积神经网络；使用训练后的卷积神经网络提取样本训练库中的所有样本的特征向量；计算每两个特征向量之间的距离；构建样本对训练库；样本对训练库由所有人脸图像样本的样本对集合组成，样本对集合包括异类样本对和同类样本对，异类样本对由人脸图像样本和与该人脸图像样本距离小于一定值的人脸图像样本构成，同类样本对由人脸图像样本和与该人脸图像样本距离大于一定值的人脸图像样本构成；使用样本对训练库训练卷积神经网络。该方法有效的避免了由于化妆和外部环境影响导致的识别错误。

主权项

1.一种用于人脸识别的卷积神经网络的训练方法，其特征在于，包括：构建样本训练库；其中：所述样本训练库包括多个样本类，每个样本类中包括多个人脸图像样本；其中，同一个人的人脸图像样本组成一个样本类，每个人脸图像样本均对应有一个类别标签，一个样本类中的多个人脸图像样本的类别标签相同；使用所述样本训练库训练卷积神经网络；使用训练后的卷积神经网络提取所述样本训练库中的所有样本的特征向量；计算每两个特征向量之间的距离；构建样本对训练库；其中：所述样本对训练库由所有人脸图像样本的样本对集合组成，所述样本对集合包括异类样本对和同类样本对，所述异类样本对由人脸图像样本和与该人脸图像样本距离小于一定值并与该人脸图像样本属于不同样本类的人脸图像样本构成，所述同类样本对由人脸图像样本和与该人脸图像样本距离大于一定值并与该人脸图像样本属于相同样本类的人脸图像样本构成；使用所述样本对训练库训练卷积神经网络。