近日,騰訊科技(深圳)有限公司申請的“面部鑒偽模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)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(shù)的發(fā)展,其在面部(即臉部)鑒偽領(lǐng)域的研究和應(yīng)用也越來越多。目前,基于深度學(xué)習(xí)的面部鑒偽模型,大多依賴于帶有標(biāo)簽信息的偽面部圖像進(jìn)行監(jiān)督式訓(xùn)練,然而,在實(shí)際應(yīng)用場景中,帶有標(biāo)簽信息的偽面部圖像有限,基于有限的偽面部圖像訓(xùn)練得到的面部鑒偽模型的鑒偽準(zhǔn)確性不高。
本申請公開了一種面部鑒偽模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)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(yīng)的梯度信息,對偽面部圖像和真面部圖像進(jìn)行融合,得到融合面部圖像;
3.基于融合面部圖像對應(yīng)的鑒偽結(jié)果,對面部鑒偽模型進(jìn)行訓(xùn)練。
據(jù)悉,專利摘要稱,本申請實(shí)施例可應(yīng)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(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù),進(jìn)而基于融合面部圖像和標(biāo)簽數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí),而不受限于樣本的稀少,從而提高模型的鑒偽準(zhǔn)確性。
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由世界人工智能大會組委會、上海市經(jīng)信委、徐匯區(qū)政府、臨港新片區(qū)管委會共同指導(dǎo),由上海市人工智能行業(yè)協(xié)會聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、上海臨港經(jīng)濟(jì)發(fā)展(集團(tuán))有限公司、開放原子開源基金會主辦的“2024全球開發(fā)者先鋒大會”,將于2024年3月23日至24日舉辦。