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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114463796A(43)申请公布日2022.05.10(21)申请号202011142845.6(22)申请日2020.10.22(71)申请人北京鸿享技术服务有限公司地址100020北京市朝阳区酒仙桥路甲10号3号楼15层17层1765(72)发明人胡传锐(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287专利代理师薛福玲(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06T9/00(2006.01)权利要求书2页说明书15页附图3页(54)发明名称人脸鉴伪模型训练方法、设备、存储介质及装置(57)摘要本发明公开了一种人脸鉴伪模型训练方法、设备、存储介质及装置,涉及生物识别技术领域。本发明在对人脸鉴伪模进行训练时,通过教师模型监督学生模型的训练过程,实现迁移学习,在学生模型收敛后,获得人脸鉴伪模。由于教师模型相比学生模型具有更高的检测精度,从而提高了学生模型的检测精度。同时,也保留了学生模型自身的速度快的优势,使得最终的人脸鉴伪模能够兼顾速度与精度。本发明的人脸鉴伪模在对人脸图像进行鉴伪时,具体较高的鉴伪速度与精度。CN114463796ACN114463796A权利要求书1/2页1.一种人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述人脸鉴伪模型训练方法包括以下步骤:通过预设学生检测模型对人脸样本图像进行识别,获得第一预测值;通过预设教师检测模型对所述人脸样本图像进行识别,获得第二预测值;根据预设蒸馏损失函数计算所述第一预测值与所述第二预测值之间的损失参数;根据所述损失参数更新所述预设学生检测模型中的待训练参数,以对所述学生检测模型进行训练,获得人脸鉴伪模型。2.如权利要求1所述的人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述根据预设蒸馏损失函数计算所述第一预测值与所述第二预测值之间的损失参数,包括:从所述预设学生检测模型的输出特征图中,选取所述第一预测值对应的第一输出特征图;从所述预设教师检测模型的输出特征图中,选取所述第二预测值对应的第二输出特征图;根据预设蒸馏损失函数计算所述第一输出特征图与所述第二输出特征图之间的差值矩阵;根据所述差值矩阵确定损失参数。3.如权利要求2所述的人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述根据所述差值矩阵确定损失参数,包括:获取所述人脸样本图像的真实标记值;计算所述真实标记值与所述第一预测值之间的第一真实差值;根据所述第一真实差值和所述差值矩阵确定损失参数。4.如权利要求1-3中任一项所述的人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述根据预设蒸馏损失函数计算所述第一预测值与所述第二预测值之间的损失参数之前,还包括:计算所述第一预测值与所述第二预测值之间的预测差值;在所述预测差值大于预设差值阈值时,执行所述根据预设蒸馏损失函数计算所述第一预测值与所述第二预测值之间的损失参数的步骤。5.如权利要求1-3中任一项所述的人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述通过预设学生检测模型对人脸样本图像进行识别,获得第一预测值之前,还包括:获取第一目标检测网络和第二目标检测网络;其中,所述第一目标检测网络的参数量小于所述第二目标检测网络的参数量;获取人脸图像训练集,并通过所述人脸图像训练集分别对所述第一目标检测网络以及所述第二目标检测网络进行训练,得到训练后的第一目标检测网络以及训练后所述第二目标检测网络;在所述训练后的第一目标检测网络满足第一预设收敛条件时,将所述训练后的第一目标检测网络作为预设学生检测模型;在所述训练后所述第二目标检测网络满足第二预设收敛条件时,将所述训练后所述第二目标检测网络作为预设教师检测模型。6.如权利要求1-3中任一项所述的人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述根据所述损失参数更新所述预设学生检测模型中的待训练参数,以对所述学生检测模型进行训练,2CN114463796A权利要求书2/2页获得人脸鉴伪模型,包括:根据所述损失参数更新所述预设学生检测模型中的待训练参数,获得调整后的学生检测模型;获取所述调整后的学生检测模型对应的损失参数;在所述调整后的学生检测模型对应的损失参数处于预设范围内时,将所述调整后的学生检测模型作为人脸鉴伪模型。7.如权利要求1-3中任一项所述的人脸鉴伪模型训练方法,其特征在于,所述根据所述损失参数更新所述预设学生检测模型中的待训练参数,以对所述学生检测模型进行训练,获得人脸鉴伪模型之后,还包括:获取待检测人脸图像,并通过所述人脸鉴伪模型对所述待检测人脸图像进行检测,获得检测结果;在所述检测结果为合成人脸时,对所述待检测人脸图像进行标记,并进行预警。8.一种人脸鉴伪模型训练装置,其特征在于,所述人脸鉴伪模型训练装置包括:预测模块,用于通过预设学生检测模型对人脸样本图像进行识别,获得第一预测值;所述