適用于人臉識別模型訓(xùn)練的主動學(xué)習(xí)方法、裝置、終端、介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910988214.7 申請日 -
公開（公告）號 CN110765917A 公開（公告）日 2020-02-07
申請公布號 CN110765917A 申請公布日 2020-02-07
分類號 G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 井怡;高鵬;汪宏;何峻 申請（專利權(quán)）人 上海市信息技術(shù)研究中心
代理機構(gòu) 上海光華專利事務(wù)所（普通合伙） 代理人 倪靜
地址 201210 上海市浦東新區(qū)海科路99號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請?zhí)峁┻m用于人臉識別模型訓(xùn)練的主動學(xué)習(xí)方法、裝置、終端、介質(zhì)，其包括：利用識別模型提取已標(biāo)注數(shù)據(jù)集的人臉特征向量以形成向量集合；利用所述識別模型對未標(biāo)注數(shù)據(jù)集的每張人臉圖像進(jìn)行特征向量提取，并將所提取的人臉特征向量與所述向量集合中的每個特征向量進(jìn)行相似度計算，以形成待標(biāo)注的人臉數(shù)據(jù)集合；對所述人臉數(shù)據(jù)集合進(jìn)行多樣性檢測，以供從中擷取待標(biāo)注的數(shù)據(jù)。本發(fā)明提出一種可用于人臉識別模型訓(xùn)練的主動學(xué)習(xí)方法，通過兩個階段的篩選，挑選待標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，加入到訓(xùn)練樣本集中對模型進(jìn)行訓(xùn)練，該發(fā)明減少了人工標(biāo)注量的同時進(jìn)一步提高了分類器精度。