[發明專利]人臉識別模型的處理方法、人臉識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202110354900.6
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN112801054B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 許劍清;沈鵬程;李紹欣
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 董慧;劉佳妮

本申請涉及一種人臉識別模型的處理方法、人臉識別方法及裝置。上述方法涉及人工智能領域的計算機視覺技術，該方法包括：先使用第一樣本集合中的多數群體人臉圖像對初始人臉識別模型進行預訓練，獲得預訓練人臉識別模型，接著使用第一樣本集合、第二樣本集合和第三樣本集合中的樣本圖像對預訓練人臉識別模型進行微調訓練，在微調訓練過程中，排除屬于第三樣本集合且包括多數群體人臉的樣本圖像對應的梯度后，使用樣本圖像集合中剩余的樣本圖像對應的梯度更新預訓練人臉識別模型的模型參數。本方法可以應用于智慧商超、智慧交通等場景下的人臉識別，采用本方法能夠提高對各類群體的人臉識別準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種人臉識別模型的處理方法、人臉識別方法及裝置。

背景技術

隨著人工智能的發展，機器學習模型的使用越來越廣泛。比如，在用戶通過計算機設備進行各種操作之前，往往需要進行人臉識別操作，而人臉識別操作，通常通過人臉識別模型進行數據處理。

目前，對于不同的用戶群體，人臉識別模型的識別準確度存在較大偏差，即傳統的人臉識別操作存在不準確的問題。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高對各類群體人臉識別準確性的人臉識別模型的處理方法、人臉識別方法及裝置。

一種人臉識別模型的處理方法，該方法包括：

獲取第一樣本集合、第二樣本集合和第三樣本集合，第一樣本集合中的樣本為多數群體人臉圖像，第二樣本集合中的樣本為少數群體人臉圖像，第三樣本集合包括多數群體人臉圖像和少數群體人臉圖像；

使用第一樣本集合中的多數群體人臉圖像對初始人臉識別模型進行預訓練，獲得預訓練人臉識別模型；

迭代地從第一樣本集合、第二樣本集合和第三樣本集合中，獲得微調訓練所需的樣本圖像集合，在使用樣本圖像集合中的樣本圖像對預訓練人臉識別模型進行微調訓練的過程中，排除屬于第三樣本集合且包括多數群體人臉的樣本圖像對應的梯度后，使用樣本圖像集合中剩余的樣本圖像對應的梯度更新預訓練人臉識別模型的模型參數，直至停止迭代時，獲得用于對多數群體人臉圖像及少數群體人臉圖像進行人臉識別的人臉識別模型。

一種人臉識別模型的處理裝置，該裝置包括：

獲取模塊，用于獲取第一樣本集合、第二樣本集合和第三樣本集合，第一樣本集合中的樣本為多數群體人臉圖像，第二樣本集合中的樣本為少數群體人臉圖像，第三樣本集合包括多數群體人臉圖像和少數群體人臉圖像；

預訓練模塊，用于使用第一樣本集合中的多數群體人臉圖像對初始人臉識別模型進行預訓練，獲得預訓練人臉識別模型；

微調訓練模塊，用于迭代地從第一樣本集合、第二樣本集合和第三樣本集合中，獲得微調訓練所需的樣本圖像集合，在使用樣本圖像集合中的樣本圖像對預訓練人臉識別模型進行微調訓練的過程中，排除屬于第三樣本集合且包括多數群體人臉的樣本圖像對應的梯度后，使用樣本圖像集合中剩余的樣本圖像對應的梯度更新預訓練人臉識別模型的模型參數，直至停止迭代時，獲得用于對多數群體人臉圖像及少數群體人臉圖像進行人臉識別的人臉識別模型。

在一個實施例中，預訓練模塊還用于：從第一樣本集合中獲取多數群體人臉圖像及對應的人臉標簽信息；將從第一樣本集合中獲取的多數群體人臉圖像輸入初始人臉識別模型，獲得人臉識別預測結果；根據人臉標簽信息與人臉識別預測結果構建預訓練損失函數；將預訓練損失函數最小化時的模型參數作為初始人臉識別模型更新的模型參數后，返回從第一樣本集合中獲取多數群體人臉圖像的步驟繼續訓練，直至滿足訓練結束條件。

在一個實施例中，預訓練模塊還用于：通過初始人臉識別模型中的特征提取網絡，提取各多數群體人臉圖像對應的人臉圖像特征；通過初始人臉識別模型中的分類網絡，基于人臉圖像特征獲得各多數群體人臉圖像對應的人臉識別預測結果。