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模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及介质

摘要

本发明实施例涉及人脸识别领域,公开了一种模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及介质。模型训练方法,包括:对非残缺人脸图像依次进行分块、随机掩码和排序处理,得到所述非残缺人脸图像的掩码图像块序列;构建用于从所述非残缺人脸图像的掩码图像块序列中提取残缺人脸特征的残缺人脸特征提取模型;以所述残缺人脸特征提取模型输出的残缺人脸特征与所述非残缺人脸图像的非残缺人脸特征之间的特征损失构建损失函数,对所述残缺人脸特征提取模型进行训练,其中,所述非残缺人脸特征是基于所述非残缺人脸图像经已训练好的非残缺人脸特征提取模型得到的。应用于残缺人脸识别过程中,能提取出较好的残缺人脸特征。

著录项

  • 公开/公告号CN115035567A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥的卢深视科技有限公司;

    申请/专利号CN202210493864.6

  • 申请日2022-04-28

  • 分类号G06V40/16;G06V10/82;

  • 代理机构北京智晨知识产权代理有限公司;

  • 代理人张婧

  • 地址 230091 安徽省合肥市高新区习友路3333号中国(合肥)国际智能语音产业园研发中心楼611-217室

  • 入库时间 2023-06-19 16:44:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-09

    公开

    发明专利申请公布

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