本發明公開了一種基于多目標學習的人臉識別算法訓練方法,包括以下步驟:隨機初始化神經網絡參數,使用基于人臉身份的損失函數以及基于人臉特征點位置約束的損失函數,以最小化學習目標對深度卷積網絡進行訓練;當對人臉身份的預測準確率達到閾值后,計算基于人臉特征類內距離的損失函數和基于人臉特征類間距離的損失函數,并對每一個樣本使用基于人臉身份的損失函數及人臉特征點位置約束的損失函數計算;基于人工設置權重,對各損失函數進行加權,得到總的損失函數,并基于總的損失函數實現反向傳播,實現對網絡參數的更新,當準確率穩定后,停止網絡訓練,得到訓練好的人臉識別模型。
聲明:
“基于多目標學習的人臉識別算法訓練方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)