[发明专利]人脸图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸图像识别模型的训练方法，包括：

获取样本人脸图像，和与所述样本人脸图像对应的标注人脸特征；

提取与所述样本人脸图像对应的样本场景类别；

获取与所述样本场景类别对应的场景边缘特征；以及

根据所述样本人脸图像、所述标注人脸特征，以及所述场景边缘特征训练初始的人脸图像识别模型，以得到目标人脸图像识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取与所述样本场景类别对应的场景边缘特征，包括：

将所述样本人脸图像输入至所述初始的人脸图像识别模型之中，以得到所述人脸图像识别模型输出的预测人脸特征；

根据所述样本场景类别处理所述预测人脸特征，以得到与所述样本场景类别对应的场景边缘特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述样本场景类别处理所述预测人脸特征，以得到与所述样本场景类别对应的场景边缘特征，包括：

确定与所述样本场景类别对应的场景图像特征；

融合所述场景图像特征和所述预测人脸特征，以得到融合图像特征；

根据所述融合图像特征，生成与所述样本场景类别对应的场景边缘特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述融合图像特征，生成与所述样本场景类别对应的场景边缘特征，包括：

确定与所述融合图像特征对应的角度关系值；

根据所述融合图像特征和所述角度关系值，生成所述场景边缘特征。

5.根据权利要求2所述的方法，在所述根据所述样本人脸图像、所述标注人脸特征，以及所述场景边缘特征训练初始的人脸图像识别模型，以得到目标人脸图像识别模型之前，还包括：

确定与所述样本场景类别对应的类别特征；

融合所述类别特征和所述预测人脸特征，以得到目标预测人脸特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述样本人脸图像、所述标注人脸特征，以及所述场景边缘特征训练初始的人脸图像识别模型，以得到目标人脸图像识别模型，包括：

确定所述目标预测人脸特征、所述场景边缘特征，以及所述标注人脸特征之间的损失值；

如果所述损失值小于损失阈值，则将训练得到的人脸图像识别模型作为所述目标人脸图像识别模型。

7.一种人脸图像识别方法，包括：

获取人脸图像；

将所述人脸图像输入至如上述1-6任一项所述的人脸图像识别模型的训练方法训练得到的目标人脸图像识别模型之中，以得到所述目标人脸图像识别模型输出的目标人脸特征。

8.一种人脸图像识别模型的训练装置，包括：

第一获取模块，用于获取样本人脸图像，和与所述样本人脸图像对应的标注人脸特征；

提取模块，用于提取与所述样本人脸图像对应的样本场景类别；

第二获取模块，用于获取与所述样本场景类别对应的场景边缘特征；以及

训练模块，用于根据所述样本人脸图像、所述标注人脸特征，以及所述场景边缘特征训练初始的人脸图像识别模型，以得到目标人脸图像识别模型。

9.根据权利要求8所述装置，其中，所述第二获取模块，包括：

输入子模块，用于将所述样本人脸图像输入至所述初始的人脸图像识别模型之中，以得到所述人脸图像识别模型输出的预测人脸特征；

处理子模块，用于根据所述样本场景类别处理所述预测人脸特征，以得到与所述样本场景类别对应的场景边缘特征。

10.根据权利要求9所述装置，其中，所述处理子模块，包括：

确定单元，用于确定与所述样本场景类别对应的场景图像特征；

融合单元，用于融合所述场景图像特征和所述预测人脸特征，以得到融合图像特征；

生成单元，用于根据所述融合图像特征，生成与所述样本场景类别对应的场景边缘特征。