近日,騰訊科技(深圳)有限公司申請的“面部鑒偽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)”專利公布。
專利說明書稱,隨著人工智能技術的發(fā)展,其在面部(即臉部)鑒偽領域的研究和應用也越來越多。目前,基于深度學習的面部鑒偽模型,大多依賴于帶有標簽信息的偽面部圖像進行監(jiān)督式訓練,然而,在實際應用場景中,帶有標簽信息的偽面部圖像有限,基于有限的偽面部圖像訓練得到的面部鑒偽模型的鑒偽準確性不高。
本申請公開了一種面部鑒偽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術領域。所述方法包括:
1.獲取偽面部圖像和真面部圖像,偽面部圖像的面部姿態(tài)與真面部圖像的面部姿態(tài)之間的差異度小于或等于門限值;
2.基于偽面部圖像對應的梯度信息,對偽面部圖像和真面部圖像進行融合,得到融合面部圖像;
3.基于融合面部圖像對應的鑒偽結(jié)果,對面部鑒偽模型進行訓練。
據(jù)悉,專利摘要稱,本申請實施例可應用于人工智能、智慧交通、輔助駕駛等場景,本申請能夠通過在生成融合面部圖像的同時,確定融合面部圖像對應的標簽數(shù)據(jù),進而基于融合面部圖像和標簽數(shù)據(jù),實現(xiàn)模型的自監(jiān)督學習,而不受限于樣本的稀少,從而提高模型的鑒偽準確性。
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