[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

说明书

本公开提供了一种人脸图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、计算机视觉等技术领域，可应用于智慧城市场景下。具体实现方案为：获取样本人脸图像，和与样本人脸图像对应的标注人脸特征；提取与样本人脸图像对应的样本场景类别；获取与样本场景类别对应的场景边缘特征；以及根据样本人脸图像、标注人脸特征，以及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。由此，能够有效提升目标人脸图像识别模型针对不同场景下人脸图像特征的识别表征能力，有效地提升人脸图像识别的准确性和可靠性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、计算机视觉等技术领域，可应用于智慧城市场景下，尤其涉及人脸图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

相关技术中的人脸图像识别模型，当对不同场景类别的人脸图像进行识别时，模型识别的准确性较差。

发明内容

本公开提供了一种人脸图像识别模型的训练方法、人脸图像识别方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

根据本公开的第一方面，提供了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，和与样本人脸图像对应的标注人脸特征；提取与样本人脸图像对应的样本场景类别；获取与样本场景类别对应的场景边缘特征；以及根据样本人脸图像、标注人脸特征，以及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。

根据本公开的第二方面，提供了一种人脸图像识别方法，包括：获取人脸图像；将人脸图像输入至上述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，以得到目标人脸图像识别模型输出的目标人脸特征。

根据本公开的第三方面，提供了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，和与样本人脸图像对应的标注人脸特征；提取模块，用于提取与样本人脸图像对应的样本场景类别；第二获取模块，用于获取与样本场景类别对应的场景边缘特征；以及训练模块根据样本人脸图像、标注人脸特征，以及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。

根据本公开的第四方面，提供了一种人脸图像识别装置，包括：第三获取模块，用于获取人脸图像；输入模块，用于将人脸图像输入至如上述人脸图像识别模型的训练装置训练得到的目标人脸图像识别模型之中，以得到目标人脸图像识别模型输出的目标人脸特征。

根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所述的人脸图像识别模型的训练方法，或者执行如第二方面所述的人脸图像识别方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面所述的人脸图像识别模型的训练方法，或者执行如第二方面所述的人脸图像识别方法。

根据本公开的第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所述的人脸图像识别模型的训练方法，或者执行如第二方面所述的人脸图像识别方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明