本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)學(xué)習(xí)的人臉識別算法訓(xùn)練方法,包括以下步驟:隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),使用基于人臉身份的損失函數(shù)以及基于人臉特征點(diǎn)位置約束的損失函數(shù),以最小化學(xué)習(xí)目標(biāo)對深度卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;當(dāng)對人臉身份的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到閾值后,計算基于人臉特征類內(nèi)距離的損失函數(shù)和基于人臉特征類間距離的損失函數(shù),并對每一個樣本使用基于人臉身份的損失函數(shù)及人臉特征點(diǎn)位置約束的損失函數(shù)計算;基于人工設(shè)置權(quán)重,對各損失函數(shù)進(jìn)行加權(quán),得到總的損失函數(shù),并基于總的損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)反向傳播,實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的更新,當(dāng)準(zhǔn)確率穩(wěn)定后,停止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的人臉識別模型。
聲明:
“基于多目標(biāo)學(xué)習(xí)的人臉識別算法訓(xùn)練方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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