人员识别模型的训练方法、识别方法、系统、装置及介质

摘要

本申请公开了一种人员识别模型的训练方法、识别方法、系统、装置及介质。该方法通过获取批量的图像数据；将各个图像数据输入到深度学习模型中，获取深度学习模型对各个图像数据的第一识别结果和对应的置信度；根据置信度，确定图像数据对应的熵值；挑选熵值最大的若干图像数据组成训练数据集，将训练数据集发送给用户进行标注，并获取训练数据集中各个图像数据对应的标签；将训练数据集输入到深度学习模型中进行训练，通过标签对深度学习模型的参数进行更新，得到训练好的人员识别模型。该方法可以有效提高训练得到的人员识别模型的准确性，有利于得到高效、高质量的人员识别结果。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。