[发明专利]人脸的自学习方法及智能终端和存储介质

权利要求书

1.一种人脸的自学习方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

采集人脸图像，采用第一深度学习模型对所述人脸图像进行识别处理得到人脸识别结果第一输出值；

如该第一输出值大于第一阈值且小于第二阈值，提取该第一深度学习模型的历史输出值，如所述历史输出值大于第一阈值且小于第二阈值，采用第一权值调整策略调整所述第一深度学习模型的权值得到第二深度学习模型；

采用所述第二深度学习模型对所述人脸图像进行识别处理得到人脸识别结果第二输出值，如所述第二输出值大于所述第一输出值，采用所述第二深度学习模型替换所述第一深度学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如所述第二输出值小于所述第一输出值，删除所述第二深度学习模型，采用第二权值调整策略调整所述第一深度学习模型的权值得到第三深度学习模型，所述第二权值调整策略为与所述第一权值调整策略相反或不同的策略。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取第一权值调整策略的输出神经元o1以及权值的调整方向，获取所述输出神经元o1相关的输出神经元o2，将所述第二深度学习模型的所述输出神经元o2的权值按所述调整方向调整得到第四深度学习模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述输出神经元o1相关的输出神经元o2，包括：

提取与所述输出神经元o1相连接的第一组输入神经元，提取输出所述神经元o2相连接的第二组输入神经元，如所述第一组输入神经元与所述第二组输入神经元具有多个相同的输入神经元，确定所述输出神经元o1与所述输出神经元o2相关。

5.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：人脸识别模组、摄像头模组、存储器和应用处理器，所述人脸识别模组与所述摄像头模组连接，所述应用处理器分别与所述人脸识别模组、摄像头模组、存储器连接：

所述摄像头模组，用于采集人脸图像；

所述存储器，用于存储人脸图像以及历史输出值；

所述人脸识别模组，用于采用第一深度学习模型对所述人脸图像进行识别处理得到人脸识别结果第一输出值；

所述应用处理器，用于如该第一输出值大于第一阈值且小于第二阈值，提取该第一深度学习模型的历史输出值，如所述历史输出值大于第一阈值且小于第二阈值，采用第一权值调整策略调整所述第一深度学习模型的权值得到第二深度学习模型；

所述人脸识别模组，用于采用所述第二深度学习模型对所述人脸图像进行识别处理得到人脸识别结果第二输出值；

所述应用处理器，用于如所述第二输出值大于所述第一输出值，采用所述第二深度学习模型替换所述第一深度学习模型。

6.根据权利要求5所述的智能终端，其特征在于，

所述应用处理器，还用于如所述第二输出值小于所述第一输出值，删除所述第二深度学习模型，采用第二权值调整策略调整所述第一深度学习模型的权值得到第三深度学习模型，所述第二权值调整策略为与所述第一权值调整策略相反或不同的策略。

7.根据权利要求5所述的智能终端，其特征在于，

所述应用处理器，还用于提取第一权值调整策略的输出神经元o1以及权值的调整方向，获取所述输出神经元o1相关的输出神经元o2，将所述第二深度学习模型的所述输出神经元o2的权值按所述调整方向调整得到第四深度学习模型。

8.根据权利要求7所述的智能终端，其特征在于，

所述应用处理器，具体用于提取与所述输出神经元o1相连接的第一组输入神经元，提取所述输出神经元o2相连接的第二组输入神经元，如所述第一组输入神经元与所述第二组输入神经元具有多个相同的输入神经元，确定所述输出神经元o1与所述输出神经元o2相关。