[发明专利]一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202211600732.5 | 申请日： | 2022-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN116152933A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 陈昊星;兰钧;孟昌华;王维强 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/40 | 分类号： | G06V40/40;G06V40/16;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 王剑 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书公开了一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，获取真实人脸图像作为正样本，获取合成人脸图像作为负样本，并将各正样本和负样本作为训练样本，通过特征提取层提取各训练样本的样本特征，通过分类层得到各训练样本的检测结果，以及基于各正样本的样本特征确定用于表征正样本的共性的代表特征。再根据各正样本的样本特征和代表特征之间的差异、各负样本的样本特征和代表特征之间的差异，以及各训练样本的检测结果及其标注之间的差异对异常检测模型进行训练。本方法可基于代表特征，学习到准确的特征提取方式，以便于后续准确提取人脸图像的人脸特征来进行准确地异常检测，保证了异常检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异常 检测 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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