人脸特征标注方法、装置、终端以及介质制造方法及图纸

本申请属于互联网技术领域，尤其涉及一种人脸特征标注方法、装置、终端以及介质。该人脸特征标注方法可以应用于金融交易、安保验证以及医疗技术等多种应用场景，方法包括：对待标注样本提取预设关键点，预设关键点用于表征待标注样本中人脸的待识别面部特征；根据预设关键点计算特征分类参数，特征分类参数根据待识别面部特征的种类确定；将特征分类参数与预设分类阈值进行比对得到比对结果，预设分类阈值用于区分待识别面部特征的特征类型；根据比对结果对待标注样本进行分类；对经过分类的待标注样本进行特征标注得到目标样本。本申请通过对待标注样本进行分类后再进行标注，从而提高用于训练人脸特征识别模型的样本的标注准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
人脸特征标注方法、装置、终端以及介质


[0001]本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种人脸特征标注方法、装置、终端以及介质。

技术介绍

[0002]在日常生活中，人脸识别技术被广泛应用于各种领域和场景，如金融交易、安保验证以及医疗技术等，通过神经网络模型对人脸图像进行识别，从而能够得到该人脸图像对应的各种人脸特征。而在某些特殊场合，人们需要进一步关注人脸特征的各种属性，常见的人脸特征属性包括非长脸、方脸、长脸、尖下巴、颧骨高以及腮宽等。
[0003]在实际应用中，在训练具有人脸特征识别功能的神经网络模型时，需要预先对训练样本进行标注，常规技术方案是通过人工对训练样本标注。由于上述人脸特征属性的定义往往具有主观性强和边界模糊的特点，导致样本标注难度很高，不同的标注人员对相同的人脸图像容易有不同的理解，从而影响了样本标注的准确性和模型训练的效果。
[0004]因此，如何提高用于训练人脸特征识别模型的样本的标注准确性，从而改善模型训练的效果，是目前互联网
亟需解决的难题。

技术实现思路

[0005]本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸特征标注方法，其特征在于，所述人脸特征标注方法包括：对待标注样本提取预设关键点，所述预设关键点用于表征所述待标注样本中人脸的待识别面部特征；根据所述预设关键点计算特征分类参数，所述特征分类参数根据所述待识别面部特征的种类确定；将所述特征分类参数与预设分类阈值进行比对得到比对结果，所述预设分类阈值用于区分所述待识别面部特征的特征类型；根据所述比对结果对所述待标注样本进行分类；对经过分类的待标注样本进行特征标注得到目标样本。2.如权利要求1所述的人脸特征标注方法，其特征在于，根据所述预设关键点计算特征分类参数，包括：在所述预设关键点中选择多个目标关键点得到目标关键点组合，所述目标关键点用于表征所述待识别面部特征时，相对于其他预设关键点具有代表性；根据所述目标关键点组合计算特征分类参数。3.如权利要求1所述的人脸特征标注方法，其特征在于，在根据所述预设关键点计算特征分类参数之前，所述人脸特征标注方法还包括：基于不同的预设关键点计算得到多个备选特征分类参数；对所述多个备选特征分类参数分析得到对应的多个数值趋势分析结果；若所述多个数值趋势分析结果之间具有差异性，则确定所述备选特征分类参数为所述特征分类参数。4.如权利要求3所述的人脸特征标注方法，其特征在于，在将所述特征分类参数与预设分类阈值进行比对得到比对结果之前，所述人脸特征标注方法还包括：根据所述趋势分析结果划分多个特征类别区域；对所述多个特征类型区域分别确定对应的预设分类阈值。5.如权利要求4所述的人脸特征标注方法，其特征在于，对所述多个特征类型区域分别确定对应的预设分类阈值，包括：获取所述多个数值趋势分析结果分别对应的多个数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张旺，周宸，吴振宇，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：