[发明专利]训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，包括：

获取训练集合，所述训练集合包括第一子集合和第二子集合，所述第一子集合中的人脸图像对应第一人脸属性值，所述第二子集合中的人脸图像对应第二人脸属性值，所述第一属性值小于所述第二属性值；其中，所述人脸属性值用于量化其对应的人脸属性，所述人脸属性包括颜色属性、灰度属性、亮度属性、和/或形状属性；

将所述第二子集合中的第一数量的人脸图像对应于所述第一人脸属性值，将所述第一子集合中的第二数量的人脸图像对应于所述第二人脸属性值；

根据所述训练集合训练人脸图像分类器。

2.根据权利要求1所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述第一数量与所述第二数量满足如下关系中的一个：

所述第一数量与所述第二数量相等且大于0；

所述第一数量与所述第二数量不相等。

3.根据权利要求1所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述训练集合还包括第三子集合，所述第三子集合中的人脸图像对应第三人脸属性值，所述第三人脸属性值大于所述第二人脸属性值；

在根据所述训练集合训练人脸图像分类器之前，所述方法还包括：

将所述第二子集合中的第三数量的人脸图像对应于所述第三人脸属性值，将所述第三子集合中的第四数量的人脸图像对应于所述第二人脸属性值。

4.根据权利要求3所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述第三数量与所述第四数量满足如下关系中的一个：

所述第三数量与所述第四数量相等且大于0；

所述第三数量与所述第四数量不相等。

5.根据权利要求1到4中任一所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述训练集合中的人脸图像包括人脸属性值标签，所述人脸属性值标签用于标记所述人脸图像对应的人脸属性值。

6.根据权利要求1所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述人脸图像分类器输出的分类结果包括与所述训练集合的各子集合一一对应的各分类概率，与所述训练集合的各子集合一一对应的各分类概率的和为1。

7.根据权利要求1所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述训练集合包括的子集合的人脸图像分别对应于不同的人脸属性值，在所对应的人脸属性值小于所述第二人脸属性值的子集合中，所述第一子集合对应的第一人脸属性值与所述第二人脸属性值的距离最小。

8.根据权利要求3或4所述的训练人脸图像分类器的方法，其特征在于，所述训练集合包括的子集合的人脸图像分别对应于不同的人脸属性值，在所对应的人脸属性值大于所述第二人脸属性值的子集合中，所述第三子集合对应的第三人脸属性值与所述第二人脸属性值的距离最小。

9.一种训练人脸图像分类器的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取训练集合，所述训练集合包括第一子集合和第二子集合，所述第一子集合的人脸图像对应第一人脸属性值，所述第二子集合的人脸图像对应第二人脸属性值，所述第一人脸属性值小于所述第二人脸属性值；其中，所述人脸属性值用于量化其对应的人脸属性，所述人脸属性包括颜色属性、灰度属性、亮度属性、和/或形状属性；

属性值对应模块，用于将所述第二子集合中的第一数量的人脸图像对应于所述第一人脸属性值，还用于将所述第一子集合中的第二数量的人脸图像对应于所述第二人脸属性值；

训练模块，用于根据所述训练集合训练人脸图像分类器。

10.一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机可读指令；以及

处理器，用于运行所述计算机可读指令，使得所述处理器运行时实现根据权利要求1-8中任意一项所述的训练人脸图像分类器的方法。

11.一种非暂态计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，当所述计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行权利要求1-8中任意一项所述的训练人脸图像分类器的方法。