10月17日消息（邵忱）近日，騰訊科技（深圳）有限公司申請的“面部鑒偽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)”專利公布。
專利說明書稱，隨著人工智能技術的發(fā)展，其在面部（即臉部）鑒偽領域的研究和應用也越來越多。目前，基于深度學習的面部鑒偽模型，大多依賴于帶有標簽信息的偽面部圖像進行監(jiān)督式訓練，然而，在實際應用場景中，帶有標簽信息的偽面部圖像有限，基于有限的偽面部圖像訓練得到的面部鑒偽模型的鑒偽準確性不高。
本申請公開了一種面部鑒偽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術領域。所述方法包括：
1.獲取偽面部圖像和真面部圖像，偽面部圖像的面部姿態(tài)與真面部圖像的面部姿態(tài)之間的差異度小于或等于門限值；
2.基于偽面部圖像對應的梯度信息，對偽面部圖像和真面部圖像進行融合，得到融合面部圖像；
3.基于融合面部圖像對應的鑒偽結(jié)果，對面部鑒偽模型進行訓練。
據(jù)悉，專利摘要稱，本申請實施例可應用于人工智能、智慧交通、輔助駕駛等場景，本申請能夠通過在生成融合面部圖像的同時，確定融合面部圖像對應的標簽數(shù)據(jù)，進而基于融合面部圖像和標簽數(shù)據(jù)，實現(xiàn)模型的自監(jiān)督學習，而不受限于樣本的稀少，從而提高模型的鑒偽準確性。
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