[發明專利]人臉的自學習方法及智能終端和存儲介質

有效

• 申請號: 201710813801.3
• 申請日: 2017-09-11
• 公開（公告）號: CN107679460B
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 周海濤
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

1.一種人臉的自學習方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

采集人臉圖像，采用第一深度學習模型對所述人臉圖像進行識別處理得到人臉識別結果第一輸出值；

如該第一輸出值大于第一閾值且小于第二閾值，提取該第一深度學習模型的歷史輸出值，如所述歷史輸出值大于第一閾值且小于第二閾值，采用第一權值調整策略調整所述第一深度學習模型的權值得到第二深度學習模型；

采用所述第二深度學習模型對所述人臉圖像進行識別處理得到人臉識別結果第二輸出值，如所述第二輸出值大于所述第一輸出值，采用所述第二深度學習模型替換所述第一深度學習模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

如所述第二輸出值小于所述第一輸出值，刪除所述第二深度學習模型，采用第二權值調整策略調整所述第一深度學習模型的權值得到第三深度學習模型，所述第二權值調整策略為與所述第一權值調整策略相反或不同的策略。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

提取第一權值調整策略的輸出神經元o1以及權值的調整方向，獲取所述輸出神經元o1相關的輸出神經元o2，將所述第二深度學習模型的所述輸出神經元o2的權值按所述調整方向調整得到第四深度學習模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，獲取所述輸出神經元o1相關的輸出神經元o2，包括：

提取與所述輸出神經元o1相連接的第一組輸入神經元，提取輸出所述神經元o2相連接的第二組輸入神經元，如所述第一組輸入神經元與所述第二組輸入神經元具有多個相同的輸入神經元，確定所述輸出神經元o1與所述輸出神經元o2相關。

5.一種智能終端，其特征在于，所述智能終端包括：人臉識別模組、攝像頭模組、存儲器和應用處理器，所述人臉識別模組與所述攝像頭模組連接，所述應用處理器分別與所述人臉識別模組、攝像頭模組、存儲器連接：

所述攝像頭模組，用于采集人臉圖像；

所述存儲器，用于存儲人臉圖像以及歷史輸出值；

所述人臉識別模組，用于采用第一深度學習模型對所述人臉圖像進行識別處理得到人臉識別結果第一輸出值；

所述應用處理器，用于如該第一輸出值大于第一閾值且小于第二閾值，提取該第一深度學習模型的歷史輸出值，如所述歷史輸出值大于第一閾值且小于第二閾值，采用第一權值調整策略調整所述第一深度學習模型的權值得到第二深度學習模型；

所述人臉識別模組，用于采用所述第二深度學習模型對所述人臉圖像進行識別處理得到人臉識別結果第二輸出值；

所述應用處理器，用于如所述第二輸出值大于所述第一輸出值，采用所述第二深度學習模型替換所述第一深度學習模型。

6.根據權利要求5所述的智能終端，其特征在于，

所述應用處理器，還用于如所述第二輸出值小于所述第一輸出值，刪除所述第二深度學習模型，采用第二權值調整策略調整所述第一深度學習模型的權值得到第三深度學習模型，所述第二權值調整策略為與所述第一權值調整策略相反或不同的策略。

7.根據權利要求5所述的智能終端，其特征在于，

所述應用處理器，還用于提取第一權值調整策略的輸出神經元o1以及權值的調整方向，獲取所述輸出神經元o1相關的輸出神經元o2，將所述第二深度學習模型的所述輸出神經元o2的權值按所述調整方向調整得到第四深度學習模型。

8.根據權利要求7所述的智能終端，其特征在于，

所述應用處理器，具體用于提取與所述輸出神經元o1相連接的第一組輸入神經元，提取所述輸出神經元o2相連接的第二組輸入神經元，如所述第一組輸入神經元與所述第二組輸入神經元具有多個相同的輸入神經元，確定所述輸出神經元o1與所述輸出神經元o2相關。