[發明專利]面部識別模型的訓練方法和訓練設備

有效

• 申請號: 201711070481.3
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN109753850B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 張夢;劉汝杰;孫俊
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 康建峰;吳瓊

1.一種面部識別模型的訓練方法，包括：

去除從實際場景獲取的、包含面部的圖像組成的第一實際場景數據中的黑眼眶、墨鏡，以得到第二實際場景數據；

統計第二實際場景數據中戴眼鏡的比例；

將由包含面部的圖像組成的原始訓練數據劃分為戴眼鏡的第一訓練數據和不戴眼鏡的第二訓練數據，其中，原始訓練數據中戴眼鏡的比例低于第二實際場景數據中戴眼鏡的比例；

基于眼鏡數據和第二訓練數據，生成戴眼鏡的第三訓練數據；

基于第三訓練數據和原始訓練數據，生成其中戴眼鏡的比例等于第二實際場景數據中戴眼鏡的比例的第四訓練數據；以及

基于第四訓練數據，訓練面部識別模型。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述劃分步驟包括：

檢測原始訓練數據中面部的位置；

將原始訓練數據中的面部與標準臉對齊；

利用深度卷積神經網絡或分類器判斷對齊的原始訓練數據中的面部是否戴眼鏡，以將原始訓練數據劃分為第一訓練數據和第二訓練數據。

3.如權利要求1所述的方法，其中，眼鏡數據包括各種類型的眼鏡的關鍵點信息、眼鏡圖像、鏡片信息，關鍵點信息表征了眼鏡的形狀結構，鏡片信息標識了鏡片與鏡框的邊界。

4.如權利要求3所述的方法，其中，所述基于眼鏡數據和第二訓練數據，生成戴眼鏡的第三訓練數據包括：

從已有眼鏡類型中隨機選擇眼鏡類型；

隨機改變所選擇的眼鏡類型對應的眼鏡圖像；

識別第二訓練數據中的眼睛附近的關鍵點信息；

基于隨機改變的眼鏡圖像對應的關鍵點信息和所識別的眼睛附近的關鍵點信息，利用仿射變換，合并第二訓練數據中的包含面部的圖像與隨機改變的眼鏡圖像，以得到第三訓練數據。

5.如權利要求4所述的方法，其中，隨機改變所選擇的眼鏡類型對應的眼鏡圖像包括下述中的至少一個：

隨機選擇已有類型的眼鏡框，替換眼鏡圖像中的眼鏡框；

隨機改變眼鏡框的粗細；

隨機改變眼鏡框的形狀；

隨機改變眼鏡片的顏色。

6.如權利要求4所述的方法，其中，在所選擇的眼鏡類型為近視鏡的情況下，所述合并步驟包括：

基于隨機改變的眼鏡圖像對應的關鍵點信息、鏡片信息、以及所識別的眼睛附近的關鍵點信息，利用仿射變換，確定所識別的眼睛周圍的合并區域和鏡片區域；

將第二訓練數據中的包含面部的圖像中眼睛周圍的、比鏡片區域大的區域從圖像中提取出來并將其縮放為與鏡片區域同樣大小，并將縮放結果與隨機改變的眼鏡圖像疊加，以得到貼圖數據；

用貼圖數據代替合并區域中的原始數據。

7.如權利要求1所述的方法，其中，原始訓練數據從因特網獲取或由人工收集。

8.一種面部識別模型的訓練設備，包括：

去除裝置，被配置為：去除從實際場景獲取的、包含面部的圖像組成的第一實際場景數據中的黑眼眶、墨鏡，以得到第二實際場景數據；

統計裝置，被配置為：統計第二實際場景數據中戴眼鏡的比例；

劃分裝置，被配置為：將由包含面部的圖像組成的原始訓練數據劃分為戴眼鏡的第一訓練數據和不戴眼鏡的第二訓練數據，其中，原始訓練數據中戴眼鏡的比例低于第二實際場景數據中戴眼鏡的比例；

加眼鏡裝置，被配置為：基于眼鏡數據和第二訓練數據，生成戴眼鏡的第三訓練數據；

比例調整裝置，被配置為：基于第三訓練數據和原始訓練數據，生成其中戴眼鏡的比例等于第二實際場景數據中戴眼鏡的比例的第四訓練數據；以及

模型訓練裝置，被配置為：基于第四訓練數據，訓練面部識別模型。