[发明专利]双通道神经网络模型训练及人脸比对方法、终端及介质在审
| 申请号： | 201810299180.6 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN108446666A | 公开（公告）日： | 2018-08-24 |
| 发明（设计）人： | 王义文;王健宗;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人： | 杨毅玲;何玲君 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种双通道神经网络模型训练方法，包括：将每张人脸图片输入第一深度神经网络中提取出第一人脸特征，同时将对应的经过直方图均衡化处理后的人脸图片输入第二深度神经网络中提取出第二人脸特征；对第一人脸特征和第二人脸特征进行归一化后连接作为最终人脸特征表示；将所述最终人脸特征表示进行归一化后输入至预先设置的损失函数中计算损失函数值，当损失函数值小于或等于预先设置的损失函数阈值时，则双通道神经网络模型训练结束并更新所述双通道神经网络模型中的权重和偏置。本发明还提供一种人脸比对方法、终端及介质。本发明可以训练出适合人脸比对的双通道神经网络模型，获得较佳的人脸比对效果。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸特征 神经网络模型 双通道 人脸比对 损失函数 人脸图片 神经网络 预先设置 归一化 终端 计算损失函数 直方图均衡化 权重和 阈值时 偏置 更新 | ||
【主权项】：
1.一种双通道神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：a.获取不同人的一张原始人脸图片，每张原始人脸图片的尺寸为182*182；b.将每张原始人脸图片进行随机裁剪成预设数量的人脸图片，得到人脸样本数据集；c.分别对所述人脸样本数据集中的每张人脸图片进行直方图均衡化处理，得到直方图均衡化人脸图片；d.将人脸样本数据中的每张所述人脸图片输入第一深度神经网络中提取出第一人脸特征，同时将对应的直方图均衡化人脸图片输入第二深度神经网络中提取出第二人脸特征；e.对所述第一人脸特征进行归一化得到第一归一化人脸特征，同时对所述第二人脸特征进行归一化得到第二归一化人脸特征；f.根据预设连接规则连接所述第一归一化人脸特征和所述第二归一化人脸特征得到新的归一化人脸特征，作为最终人脸特征表示；及g.将所述最终人脸特征表示进行归一化后输入至预先设置的损失函数中计算损失函数值，当损失函数值小于或等于预先设置的损失函数阈值时，则双通道神经网络模型训练结束并更新所述双通道神经网络模型中的权重和偏置。
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