一种基于知识提纯的人脸识别模型的构建方法及应用

摘要

本发明公开了一种基于知识提纯的人脸识别模型的构建方法及应用，包括：A、获取指定数量的标记有人脸身份信息的人脸数字图像作为训练数据集；B、基于柔性最大值传输损失函数，利用训练数据集对一轻量级人脸识别卷积神经网络基础模型进行训练，获取一训练后的模型；C、通过训练后的模型获取训练数据集的人脸数字图像的知识提纯标签信息；D、利用知识提纯标签信息及训练数据集更新一轻量级人脸识别卷积神经网络模型，以获取更新处理后的基于知识提纯的轻量级人脸识别卷积神经网络模型。本申请既缓解标定噪声人脸图像对训练的模型参数的影响，又可以有效的表达人脸图像级别层面的类间相关性，在不增加标定成本的前提下，提升人脸识别算法性能。