[发明专利]识别模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201910706615.9 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110569721B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;彭俊清;瞿晓阳 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V40/16;G06V10/74;G06N3/0464;G06N3/088;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 张宏杰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种识别模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及介质。该识别模型训练方法包括：获取携带第一标注信息的原始正样本图像和原始负样本图像；对原始正样本图像和原始负样本图像进行进行下采样处理，并采用截图工具进行截图处理，获取携带第二标注信息的目标正样本图像和目标负样本图像；将目标正样本图像和目标负样本图像输入到MB‑FCN模型进行模型训练，获取目标MB‑FCN检测器；将第一标注信息中的当前图像标识与第二标注信息中的来源图像标识相匹配的原始正样本图像和目标正样本图像作为一组目标训练数据；将目标训练数据输入到GAN模型进行模型训练，获取目标GAN模型。该目标GAN模型可有助于提高模糊图像人脸识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 训练 方法 图像 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种识别模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取携带第一标注信息的原始正样本图像和原始负样本图像，所述第一标注信息包括当前图像标识、人脸标识和第一模糊标识；/n对所述原始正样本图像和所述原始负样本图像进行进行下采样处理，分别获取对应的正样本缩略图和负样本缩略图；/n采用截图工具对所述正样本缩略图和所述负样本缩略图进行截图处理，获取携带第二标注信息的目标正样本图像和所述目标负样本图像，所述第二标注信息包括来源图像标识、人脸标识和第二模糊标识；/n将所述人脸标识不相同的所述目标正样本图像和所述目标负样本图像输入到MB-FCN模型进行模型训练，获取目标MB-FCN检测器；/n将所述第一标注信息中的所述当前图像标识与第二标注信息中的来源图像标识相匹配的所述原始正样本图像和所述目标正样本图像作为一组目标训练数据；/n将所述目标训练数据输入到GAN模型进行模型训练，获取目标GAN模型，所述目标GAN模型中的生成网络为基于超分辨率重构技术形成的生成网络。/n
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