[發明專利]人臉樣本圖片標注方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201811339683.8
• 申請日: 2018-11-12
• 公開（公告）號: CN109583325B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 盛建達
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/774
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

本發明公開了一種人臉樣本圖片標注方法、裝置、計算機設備及存儲介質，所述方法包括：使用多個預設的情緒識別模型對待標注圖片進行識別，根據識別結果獲取識別錯誤的誤差圖片和識別正確的圖片，將包含誤差圖片的誤差數據集輸出到客戶端進行標注，將標注后的誤差數據集和識別正確的圖片作為標準樣本存儲到標準樣本庫中，并使用標準樣本分別對多個情緒識別模型進行訓練，以更新情緒識別模型，再返回使用多個預設的情緒識別模型對待標注圖片進行識別的步驟繼續執行，直到誤差數據集為空為止。本發明的技術方案能夠為人臉圖片自動生成標注信息，提高了人臉圖片的標注效率和準確率，從而提高用于模型訓練和測試的標準樣本庫的生成效率。

技術領域

本發明涉及生物識別技術領域，尤其涉及一種人臉樣本圖片標注方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

面部表情識別是人工智能領域的一個重要的研究方向，在對人臉面部的情緒識別的研究中，需要準備大量的人臉情緒樣本用以支撐情緒識別模型的模型訓練，通過使用大量的人臉情緒樣本進行深度學習，有助于提高情緒識別模型的準確率和魯棒性。

但是，目前關于人臉情緒分類的公開數據集相對較少，需要依靠人為的方式對人臉圖片進行人工標注，或者人工采集特定的人臉情緒樣本，由于目前對人臉圖片進行人工標注法的耗時較長，投入的人力資源較大，使得通過人工的方式收集人臉情緒樣本的工作量大，導致人臉情緒樣本數據集的收集效率低，且人工收集的樣本數量有限，無法很好地支撐情緒識別模型的模型訓練。

發明內容

本發明實施例中提供一種人臉樣本圖片標注方法、裝置、計算機設備及存儲介質，以解決人臉情緒樣本圖片的標注效率低的問題。

一種人臉樣本圖片標注方法，包括：

獲取預設的待標注數據集中的人臉圖片作為待標注圖片；

使用N個預設的情緒識別模型對所述待標注圖片進行識別，得到所述待標注圖片的識別結果，其中，N為正整數，所述識別結果包括N個所述情緒識別模型預測的情緒狀態和N個所述情緒狀態對應的預測分值；

針對每個所述待標注圖片的識別結果，若N個所述情緒識別模型預測的情緒狀態中存在至少兩種不同的情緒狀態，則將該待標注圖片標識為誤差圖片，并將包含所述誤差圖片的誤差數據集輸出到客戶端；

針對每個所述待標注圖片的識別結果，若N個所述情緒識別模型預測的情緒狀態相同，并且所述N個情緒狀態對應的預測分值均大于預設的樣本閾值，則將所述情緒狀態和N個所述預測分值的均值作為該待標注圖片的標注信息，并將所述標注信息標注到對應的所述待標注圖片中，作為第一標準樣本；

接收所述客戶端發送的標注后的所述誤差數據集，并將所述標注后的所述誤差數據集中的所述誤差圖片作為第二標準樣本，將所述第一標準樣本和所述第二標準樣本保存到預設的標準樣本庫中；

使用所述第一標準樣本和所述第二標準樣本，分別對N個所述預設的情緒識別模型進行訓練，以更新所述N個預設的情緒識別模型；

將所述待標注數據集中除所述第一標準樣本和所述第二標準樣本以外的所述人臉圖片作為新的待標注圖片，繼續執行所述使用N個預設的情緒識別模型對所述待標注圖片進行識別，得到所述待標注圖片的識別結果的步驟，直到所述誤差數據集為空為止。

一種人臉樣本圖片標注裝置，包括：

圖片獲取模塊，用于獲取預設的待標注數據集中的人臉圖片作為待標注圖片；

圖片識別模塊，用于使用N個預設的情緒識別模型對所述待標注圖片進行識別，得到所述待標注圖片的識別結果，其中，N為正整數，所述識別結果包括N個所述情緒識別模型預測的情緒狀態和N個所述情緒狀態對應的預測分值；