[发明专利]一种人脸检测模型训练方法、装置和介质在审
| 申请号： | 201711032994.5 | 申请日： | 2017-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN107729947A | 公开（公告）日： | 2018-02-23 |
| 发明（设计）人： | 余家林;陈帅斌;蒋泽飞;夏虹 | 申请（专利权）人： | 杭州登虹科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京智桥联合知识产权代理事务所(普通合伙)11560 | 代理人： | 洪余节 |
| 地址： | 310012 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸检测模型训练方法、装置和介质，用以减少人脸检测模型所需的训练时间，提高人脸检测算法人脸检测模型训练的效率。人脸检测模型训练方法，包括针对给定的训练样本，利用预设算法进行多次训练得到强分类器及其所包含的弱分类器的分类结果集合并存储；根据存储的分类结果集合，如果判断出所述强分类器不满足第一预设条件，则增加用于训练强分类器的弱分类器数量后，利用所述训练样本重新训练得到新的强分类器，直至得到的强分类器满足所述第一预设条件；利用得到的强分类器更新级联分类器；如果所述级联分类器的误检率不大于第一预设阈值则结束训练，否则更新训练样本重新训练，直至级联分类器的误检率不大于第一预设阈值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 检测 模型 训练 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
一种人脸检测模型训练方法，其特征在于，包括：针对给定的训练样本，利用预设算法进行多次训练得到强分类器及其所包含的弱分类器的分类结果集合并存储，其中，每一次训练之前更新所述训练样本中各样本的权重；根据存储的分类结果集合，如果判断出所述强分类器不满足第一预设条件，则增加用于训练强分类器的弱分类器数量后，利用所述训练样本重新训练得到新的强分类器，直至得到的强分类器满足所述第一预设条件；利用得到的强分类器更新级联分类器；如果所述级联分类器的误检率不大于第一预设阈值则结束训练，否则，更新训练样本重新训练，直至得到的级联分类器的误检率不大于第一预设阈值。
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