人脸识别模型的生成方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了人脸识别模型的生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合，然后将训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，人脸识别模型用于识别输入到其中的人脸图像对所对应的对象之间是否满足预定血缘关系。在不增加目标对象的人脸图像和关系对象的人脸图像的同时，扩充了训练用的特征图，减少了获取训练用人脸图像的人力物力成本和时间成本。提高了训练人脸识别模型的效率。

Method and device for generating face recognition model

The application embodiment discloses a method and a device for generating a face recognition model. A specific implementation of this method includes: acquiring the training sample set, then input each training sample set into the initial face recognition model to train the initial face recognition model, and get the trained face recognition model. The face recognition model is used to recognize the face image pairs input into the training sample set. Whether the corresponding objects meet the predetermined consanguinity. While not increasing the face image of the target object and the face image of the relational object, the feature map for training is expanded, which reduces the cost of manpower, material and time to obtain the face image for training. It improves the efficiency of training face recognition model.

【技术实现步骤摘要】
人脸识别模型的生成方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及互联网
，尤其涉及用于人脸识别模型的生成方法和装置。
技术介绍
人脸识别，是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别产品已广泛应用于金融、安检、医疗、公安等领域。在人脸识别的过程，可以将待识别人脸的人脸特征与人脸特征模板进行匹配，根据相似度对待识别人脸的身份信息进行预测。通常，我们可以使用训练人脸图像对人脸识别模型进行训练，使得人脸识别模型可以进行人脸图像的识别等处理。
技术实现思路
本申请实施例提出了一种人脸识别模型的生成方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种人脸识别模型的生成方法，该方法包括：获取训练样本集合；将训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，人脸识别模型用于识别输入到其中的人脸图像对所对应的对象之间是否满足预定血缘关系；其中，训练样本集合包括多个训练样本图像对，训练样本集合中的至少一个训练样本图像对基于如下步骤生成：获取目标对象的人脸特征图作为训练样本图像对中的一个训练样本图像；获取与目标对象具有预定血缘关系的至少两个关系对象的人脸图像；生成目标图像集，目标图像集包括由关系对象的人脸图像生成的特征图以及由关系对象的组合图像生成的特征图，其中，关系对象的组合图像为截取其中一个关系对象的人脸图像的预设特征区域，并用所截取的预设特征区域替换另一个关系对象的人脸图像相对应的特征区域所生成的图像；从目标图像集中任意选取一个特征图作为训练样本图像对中的另一个训练样本图像。在一些实施例中，训练样本集合还包括以下至少一个训练样本图像对，该训练样本图像对包括目标图像的人脸特征图以及与目标对象不具有预定血缘关系的人物对象的人脸特征图；以及将训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，包括：将训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，以使若输入到人脸识别模型中的待检测图像对包括待检测目标对象的人脸特征图和与该待检测目标对象具有预定血缘关系的人脸特征图，人脸识别模型所输出的数值大于第一预设阈值，若待检测图像对中包括目标对象的人脸特征图和与该目标对象不具有预定血缘关系的人脸特征图，人脸识别模型所输出的数值小于第二预设阈值；其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。在一些实施例中，获取训练样本集合包括：获取目标对象的人脸图像、与目标对象具有预定血缘关系的至少两个关系对象各自的人脸图像以及由至少两个关系对象的人脸图像得到的组合图像；将目标对象的人脸图像、关系对象的人脸图像、组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图；将目标对象的人脸特征图作为一个训练本图像，从关系对象的人脸特征图和组合图像的特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对。在一些实施例中，在将目标对象的人脸图像、关系对象的人脸图像、组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图之前，该方法还包括：将目标对象的人脸图像和关系对象的人脸图像、组合图像进行仿射变换，得到变换后的目标对象人脸图像、变换后的关系对象人脸图像、变换后的组合图像；以及将目标对象的人脸图像、关系对象的人脸图像、组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图，还包括：将变换后的目标对象人脸图像、变换后的关系对象人脸图像、变换后的组合图像分别输入到预先训练的人脸特征识别模型，得到变换后的目标对象人脸特征图、变换后的关系对象人脸特征图和变换后的组合图像特征图；以及将目标对象的人脸特征图作为一个训练本图像，从关系对象的人脸特征图和组合图像的特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对，还包括：将目标对象的人脸特征图或变换后的目标对象人脸特征图作为一个训练本图像，从变换后的目标对象人脸特征图、变换后的关系对象人脸特征图和变换后的组合图像特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对。在一些实施例中，人脸识别模型为卷积神经网络模型。第二方面，本申请实施例提供了一种人脸识别模型的生成装置，该装置包括：获取单元，配置用于获取训练样本集合；人脸识别模型生成单元，配置用于将训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，人脸识别模型用于识别输入到其中的人脸图像对所对应的对象之间是否满足预定血缘关系；其中，训练样本集合包括多个训练样本图像对，训练样本集合中的至少一个训练样本图像对基于如下步骤生成：获取目标对象的人脸特征图作为训练样本图像对中的一个训练样本图像；获取与目标对象具有预定血缘关系的至少两个关系对象的人脸图像；生成目标图像集，目标图像集包括由关系对象的人脸图像生成的特征图以及由关系对象的组合图像生成的特征图，其中，关系对象的组合图像为截取其中一个关系对象的人脸图像的预设特征区域，并用所截取的预设特征区域替换另一个关系对象的人脸图像相对应的特征区域所生成的图像；从目标图像集中任意选取一个特征图作为训练样本图像对中的另一个训练样本图像。在一些实施例中，训练样本集合还包括以下至少一个训练样本图像对，该训练样本图像对包括目标图像的人脸特征图以及与目标对象不具有预定血缘关系的人物对象的人脸特征图；以及人脸识别模型生成单元进一步配置用于：将训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，以使若输入到人脸识别模型中的待检测图像对包括待检测目标对象的人脸特征图和与该待检测目标对象具有预定血缘关系的人脸特征图，人脸识别模型所输出的数值大于第一预设阈值，若待检测图像对中包括目标对象的人脸特征图和与该目标对象不具有预定血缘关系的人脸特征图，人脸识别模型所输出的数值小于第二预设阈值；其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。在一些实施例中，获取单元进一步配置用于：获取目标对象的人脸图像、与目标对象具有预定血缘关系的至少两个关系对象各自的人脸图像以及由至少两个关系对象的人脸图像得到的组合图像；将目标对象的人脸图像、关系对象的人脸图像、组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图；将目标对象的人脸特征图作为一个训练本图像，从关系对象的人脸特征图和组合图像的特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对。在一些实施例中，获取单元进一步配置用于：在将目标对象的人脸图像、关系对象的人脸图像、组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图之前，将目标对象的人脸图像和关系对象的人脸图像、组合图像进行仿射变换，得到变换后的目标对象人脸图像、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别模型的生成方法，包括：获取训练样本集合；将所述训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对所述初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，所述人脸识别模型用于识别输入到其中的人脸图像对所对应的对象之间是否满足预定血缘关系；其中，所述训练样本集合包括多个训练样本图像对，所述训练样本集合中的至少一个训练样本图像对基于如下步骤生成：获取目标对象的人脸特征图作为训练样本图像对中的一个训练样本图像；获取与所述目标对象具有所述预定血缘关系的至少两个关系对象的人脸图像；生成目标图像集，所述目标图像集包括由所述关系对象的人脸图像生成的特征图以及由所述关系对象的组合图像生成的特征图，其中，所述关系对象的组合图像为截取其中一个关系对象的人脸图像的预设特征区域，并用所截取的预设特征区域替换另一个关系对象的人脸图像相对应的特征区域所生成的图像；从所述目标图像集中任意选取一个特征图作为训练样本图像对中的另一个训练样本图像。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别模型的生成方法，包括：获取训练样本集合；将所述训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对所述初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，所述人脸识别模型用于识别输入到其中的人脸图像对所对应的对象之间是否满足预定血缘关系；其中，所述训练样本集合包括多个训练样本图像对，所述训练样本集合中的至少一个训练样本图像对基于如下步骤生成：获取目标对象的人脸特征图作为训练样本图像对中的一个训练样本图像；获取与所述目标对象具有所述预定血缘关系的至少两个关系对象的人脸图像；生成目标图像集，所述目标图像集包括由所述关系对象的人脸图像生成的特征图以及由所述关系对象的组合图像生成的特征图，其中，所述关系对象的组合图像为截取其中一个关系对象的人脸图像的预设特征区域，并用所截取的预设特征区域替换另一个关系对象的人脸图像相对应的特征区域所生成的图像；从所述目标图像集中任意选取一个特征图作为训练样本图像对中的另一个训练样本图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练样本集合还包括以下至少一个训练样本图像对，该训练样本图像对包括所述目标图像的人脸特征图以及与所述目标对象不具有预定血缘关系的人物对象的人脸特征图；以及所述将所述训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对所述初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，包括：将所述训练样本集合中的各训练样本输入到初始人脸识别模型中对所述初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，以使若输入到人脸识别模型中的待检测图像对包括待检测目标对象的人脸特征图和与该待检测目标对象具有预定血缘关系的人脸特征图，所述人脸识别模型所输出的数值大于第一预设阈值，若待检测图像对中包括目标对象的人脸特征图和与该目标对象不具有预定血缘关系的人脸特征图，所述人脸识别模型所输出的数值小于第二预设阈值；其中，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取训练样本集合包括：获取目标对象的人脸图像、与所述目标对象具有预定血缘关系的至少两个关系对象各自的人脸图像以及由所述至少两个关系对象的人脸图像得到的组合图像；将目标对象的人脸图像、所述关系对象的人脸图像、所述组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图；将目标对象的人脸特征图作为一个训练本图像，从所述关系对象的人脸特征图和组合图像的特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对。4.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述将目标对象的人脸图像、所述关系对象的人脸图像、所述组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图之前，所述方法还包括：将所述目标对象的人脸图像和所述关系对象的人脸图像、组合图像进行仿射变换，得到变换后的目标对象人脸图像、变换后的关系对象人脸图像、变换后的组合图像；以及所述将目标对象的人脸图像、所述关系对象的人脸图像、所述组合图像输入到预先训练的人脸特征识别模型，分别得到目标对象的人脸特征图、关系对象的人脸特征图以及组合图像的特征图，还包括：将所述变换后的目标对象人脸图像、变换后的关系对象人脸图像、变换后的组合图像分别输入到预先训练的人脸特征识别模型，得到变换后的目标对象人脸特征图、变换后的关系对象人脸特征图和变换后的组合图像特征图；以及所述将目标对象的人脸特征图作为一个训练本图像，从所述关系对象的人脸特征图和组合图像的特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对，还包括：将目标对象的人脸特征图或变换后的目标对象人脸特征图作为一个训练本图像，从所述变换后的目标对象人脸特征图、变换后的关系对象人脸特征图和变换后的组合图像特征图中任意选取一个特征图作为另一训练样本图像，得到训练样本集合中的至少一个训练样本图像对。5.根据权利要求1所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张刚，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11