【技术实现步骤摘要】
用于人脸识别的特征更新方法、装置和计算机设备
本申请涉及人工智能
,特别是涉及一种用于人脸识别的特征更新方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
最近几年,深度学习技术快速发展。技术的变革带来了许多新兴的需求,例如人脸识别就是一个典型的需求。人脸识别近几年发现迅猛,不同的算法、不同的网络架构层出不穷,但人的穿着打扮、样貌会发生改变。随着时间的推移,一个月前出的新模型,算法效果很好、识别率很高,可能一个月后,识别就不准确了。目前针对用户样貌变化、装扮变化,大多采取的策略主要有以下两种:定期更新识别率更高、识别效果更鲁棒的算法,或是收集现有用户近期的新数据,重新训练模型。无论是新算法还是重新训练模型,随着时间的流逝,新模型又会出现同样的问题,导致人脸识别的准确率。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高识别准确率的用于人脸识别的特征更新方法、装置、计算机设备和存储介质。一种用于人脸识别的特征更新方法,所述方法包括:从用户的识别照中选取与识别特征的相似度 ...
【技术保护点】
1.一种用于人脸识别的特征更新方法,所述方法包括:/n从用户的识别照中选取与识别特征的相似度大于阈值的照片作为注册更新照;/n分别提取所述用户的原始注册照的人脸特征和所述注册更新照的人脸特征;/n根据所述原始注册照的人脸特征和所述注册更新照的人脸特征的融合特征,更新所述用户的所述识别特征;/n将更新的所述用户的识别特征发送至人脸识别设备更新。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于人脸识别的特征更新方法,所述方法包括:
从用户的识别照中选取与识别特征的相似度大于阈值的照片作为注册更新照;
分别提取所述用户的原始注册照的人脸特征和所述注册更新照的人脸特征;
根据所述原始注册照的人脸特征和所述注册更新照的人脸特征的融合特征,更新所述用户的所述识别特征;
将更新的所述用户的识别特征发送至人脸识别设备更新。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从用户的识别照中选取与识别特征的相似度大于阈值的照片作为注册更新照,包括:
确定用户的识别照中与识别特征的相似度大于阈值的候选照片;
从所述候选照片中随机选择得到注册更新照。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述候选照片中随机选择得到注册更新照,包括:
确定所述候选照片的场景;
在各场景的所述候选照片中分别随机选择得到注册更新照。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从用户的识别照中选取与识别特征的相似度大于阈值的照片作为注册更新照,包括:
确定用户的识别照中与识别特征的相似度大于阈值的候选照片;
确定所述候选照片的场景;
分别选择每个场景中与所述识别特征的相似度最大的照片得到注册更新照。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述原始注册照的人脸特征和所述注册更新照的人脸特征的融合特征,更新所述用户的所述识别特征,包括:
计算用户的多个所述原始注册照的人脸特征在每一维的平均特征向量,得到所述原始注册照的平均人脸特征;
计算用户的多个所述注册更新照的人脸特征在每一维的平均特征向量,得到所述注册更新照的平均人脸特征;
根据原始注册照...
【专利技术属性】
技术研发人员:泮诚,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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