[发明专利]人脸识别模型的调整方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别模型的调整方法，其特征在于，包括：

通过所述人脸识别模型，对原始人脸图片数据进行处理，得到待评估识别结果；

基于待评估的识别结果，对所述原始人脸图片数据进行标注；

基于所述待评估的识别结果和所述标注后的原始人脸图片数据，计算多维度的效果评估指标；

对所述标注后的原始人脸图片数据进行质量分析，统计所述标注后原始人脸图片数据的质量特征、质量特征分布；

基于所述效果评估指标、所述标注后的原始人脸图片数据的质量特征、质量特征分布自动调整所述人脸识别模型。

2.根据权利要求1所述的人脸识别模型的调整方法，其中通过所述人脸识别模型，对原始人脸图片数据进行处理，得到待评估识别结果包括：

基于识别阈值和/或人脸比对评分策略来识别所述原始人脸图片数据，所述得到的待评估识别结果包括会员人脸图片数据、泛会员人脸图片数据、新注册会员人脸图片数据。

3.根据权利要求2所述的人脸识别模型的调整方法，其中基于待评估识别结果，对所述原始人脸图片数据进行标注包括：

第一轮标注，对被识别为属于同一个体的所述待评估识别结果进行聚合，针对聚合所得到的不同组，如果判断为该组中的所述原始人脸图片确实属于同一个体，则标注为正确，如果判断为该组中的所述原始人脸图片数据并非属于同一个体，则标注为错误。

4.根据权利要求3所述的人脸识别模型的调整方法，其中基于待评估识别结果，对所述原始人脸图片数据进行标注还包括：

第二轮标注，针对被标注为错误的组，将其中的原始人脸图片数据和被标注为正确的组中的原始人脸图片数据进行比对，以修正错误的标注，并将不可通过比对得到确定个体的原始人脸图片数据标定为不确定。

5.根据权利要求4所述的人脸识别模型的调整方法，其中基于待评估识别结果，对所述原始人脸图片数据进行标注还包括：

第三轮标注，将被标注为不确定的原始人脸图片数据标注为新的个体。

6.根据权利要求5所述的人脸识别模型的调整方法，其中基于待评估识别结果，对所述原始人脸图片数据进行标注还包括：

第四轮标注，将被识别为不同个体、但实际上是同一个个体的人脸图片数据合并。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的人脸识别模型的调整方法，其中所述多维度的效果评估指标包括：

人脸图片数据的准确率、召回率、是否被污染、是否被拆分。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的人脸识别模型的调整方法，其中所述标注后的人脸图片数据的质量特征包括：

人脸图片数据的光照度、摄像头相对于人脸的角度、人脸图片数据的清晰度、人脸图片像素的大小。

9.一种人脸识别模型的调整装置，其特征在于，包括：

人脸识别模型，用于对原始人脸图片数据进行处理，得到待评估的识别结果；

标注单元，用于基于所述待评估的识别结果，对于所述原始人脸图片数据进行标注；

计算单元，用于基于所述待评估的识别结果和所述标注后的原始人脸图片数据，计算多维度的效果评估指标；

分析单元，用于对于所述标注后的原始人脸图片数据进行质量分析，统计所述标注后原始人脸图片数据的质量特征、质量特征分布；

调整单元，用于基于所述效果评估指标、所述标注后的原始人脸图片数据的质量特征、质量特征分布自动调整所述人脸识别模型。

10.根据权利要求9所述的人脸识别模型的调整装置，其中所述人脸识别模型进一步用于基于处理阈值和/或人脸比对评分策略来处理所述原始人脸图片数据，其中所述得到的待评估的识别结果包括会员人脸图片数据、泛会员人脸图片数据、新注册会员人脸图片数据。