[发明专利]亲属识别网络模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201711479738.0 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109993026B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 廖继平;李勇;曾加贝;张杰;阚美娜;山世光 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 肖庆武 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种亲属识别网络模型的训练方法及装置，属于图像识别技术领域。所述方法包括：获取人脸识别网络模型；将多个预设人脸图像集包括的预设人脸图像输入人脸识别网络模型；通过指定三重损失函数根据第一特征距离与第二特征距离之间的差异值，对人脸识别网络模型中的参数进行调整，指定三重损失函数为光滑的凸函数，第一特征距离为具有亲属关系的预设人脸图像的人脸图像特征之间的距离，第二特征距离为具有非亲属关系的预设人脸图像的人脸图像特征之间的距离；将参数调整完成后的人脸识别网络模型确定为亲属识别网络模型。本申请中亲属识别网络模型可以更加深入地挖掘出人脸图像的遗传特征，从而使得亲属识别网络模型的识别准确度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 亲属 识别 网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种亲属识别网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取人脸识别网络模型，所述人脸识别网络模型用于对人脸图像进行身份识别；将多个预设人脸图像集包括的预设人脸图像输入所述人脸识别网络模型，所述多个预设人脸图像集包括具有亲属关系的预设人脸图像集和具有非亲属关系的预设人脸图像集；通过指定三重损失函数根据第一特征距离与第二特征距离之间的差异值，对所述人脸识别网络模型中的参数进行调整，所述指定三重损失函数为光滑的凸函数，所述第一特征距离为具有亲属关系的预设人脸图像的人脸图像特征之间的距离，所述第二特征距离为具有非亲属关系的预设人脸图像的人脸图像特征之间的距离；将参数调整完成后的所述人脸识别网络模型确定为亲属识别网络模型，所述亲属识别网络模型用于对人脸图像进行亲属关系识别。
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