[发明专利]特征提取网络的训练方法、人脸识别方法和装置

摘要

本发明提供一种特征提取网络的训练方法、人脸识别方法和装置，适用于对大规模人脸数据库进行训练，先对人脸数据库中的样本进行聚类得到多个训练组，从M个训练组中分别采样一个样本得到训练批次，每个样本选取两张图片组成两个训练队列，分别输入两个模型进行训练，将两个模型提取的同一个样本的特征组成一个正样本对，需要训练的模型提取的特征和特征队列中的特征组成负样本对，根据正、负样本对的特征相似度计算损失函数，进一步采用动量更新方式更新两个模型的参数和特征队列。上述方法避免了模型训练时采用全连接层进行分类时产生的巨大参数量，该方法在占用显存较少的情况下，能够快速训练得到精度较高的模型。