[发明专利]脸部识别模型训练方法和装置及脸部识别方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的脸部识别模型的训练方法，包括：

使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型；

基于所述第一种族脸部数据集和第二种族脸部三维模型进行变换获得类似第二种族脸部数据集；以及

使用所述类似第二种族脸部数据集来进一步训练所述神经网络模型，对所述神经网络的权重进行微调，用训练得到的神经网络模型作为脸部识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述第一种族脸部数据集和第二种族脸部三维模型进行变换得到类似第二种族脸部数据集包括：

基于所述第二种族脸部三维模型提取第二种族脸部二维图像；

分别检测所述第一种族脸部数据集中的第一种族脸部二维图像和所提取的第二种族脸部二维图像的脸部关键点；

将检测到的脸部关键点进行对准；以及

生成所述类似第二种族脸部数据。

3.根据权利要求1所述的方法，在使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型之前要对所述第一种族脸部数据集进行预处理，以及在使用所述类似第二种族脸部数据集来进一步训练所述神经网络模型之前要对所述类似第二种族脸部数据集进行预处理，其中，所述预处理包括：

在脸部二维图像上选取M个脸部关键点，M为正整数；以及

基于所述M个脸部关键点从所述脸部二维图像采样N个局部图像块，N为正整数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述M个脸部关键点包括：两个眼睛、鼻尖和两个嘴角。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，

使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型包括使用所述第一种族脸部数据集中的完整脸部图像和通过预处理得到的N个局部图像块训练得到N+1个神经网络模型；以及

使用所述类似第二种族脸部数据集来进一步训练所述神经网络模型包括使用所述类似第二种族脸部数据集中的完整脸部图像和通过预处理得到的N个局部图像块进行训练，对所述N+1个神经网络模型的权重进行微调。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

对于预定脸部图像，基于训练得到的所述神经网络模型来训练得到相似度特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，对于预定脸部图像，基于训练得到的所述神经网络模型来训练得到相似度特征包括：

基于所述N+1个神经网络模型分别得到N+1个特征；以及

将所述N+1个特征连接在一起作为所述相似度特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一种族为西方种族，所述第二种族为东方种族。

9.一种脸部识别方法，包括：

将待识别数据输入到利用根据权利要求1-8所述的方法训练得到的脸部识别模型中进行计算；

将计算得到的特征与训练得到相似度特征进行比较；以及

基于比较结果确定所述待识别数据的识别结果。

10.一种基于神经网络的脸部识别模型的训练装置，包括：

第一神经网络模型训练单元，被配置为使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型；

类似第二种族脸部数据集获得单元，被配置为基于所述第一种族脸部数据集和第二种族脸部三维模型进行变换得到类似第二种族脸部数据集；以及

第二神经网络模型训练单元，被配置为使用所述类似第二种族脸部数据集来进一步训练所述神经网络模型，从而对所述神经网络的权重进行微调，用训练得到的神经网络模型作为脸部识别模型。