[发明专利]基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202111509411.X | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114360002A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 张一帆;刘凌云;程健 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N20/20;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 乔慧 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置，方法包括：接收服务器发送的等效类别向量矩阵和第一骨干网络参数；基于第一骨干网络参数、目标客户端的样本人脸图像、目标客户端的第一类别向量及等效类别向量矩阵，对人脸识别模型进行训练，得到目标人脸识别模型及目标客户端的第二类别向量；向服务器发送第二类别向量和目标人脸识别模型的目标骨干网络参数。通过等效类别向量使得各目标客户端之间不共享类别向量，保证了用户的隐私信息，而且提升了用户人脸识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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