公开(公告)号：CN110879985B

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN201911129505.7

申请日：2019-11-18

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 龚勋 ,  周炀 ,  章哲敏

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种抗噪声数据的人脸识别模型训练方法，包括如下步骤：S1、构建人脸识别数据集，按照个体ID进行分类；S2、对步骤S1所获得的数据集进行预处理；S3、根据步骤S2的预处理结果，构建20层的ResNet网络结构提取特征，使用ArcFace损失函数训练人脸识别模型；S4、统计最近一定数量Batch中cosθ值的分布情况，以cosθ值为横坐标，同一个cosθ的数量为纵坐标，绘制曲线图P；S5、重复步骤S4，直到cosθ分布呈现两个高斯分布，分别计算两个高斯分布顶点横坐标α、β和交点横坐标λ；S6、根据α、β值的大小，判断模型拟合情况，动态调整损失函数。本发明能够自动过滤噪声数据扰，提高模型训练效果。

公开(公告)号：CN110879985A

公开(公告)日：2020-03-13

申请号：CN201911129505.7

申请日：2019-11-18

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 龚勋 ,  周炀 ,  章哲敏

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种抗噪声数据的人脸识别模型训练方法，包括如下步骤：S1、构建人脸识别数据集，按照个体ID进行分类；S2、对步骤S1所获得的数据集进行预处理；S3、根据步骤S2的预处理结果，构建20层的ResNet网络结构提取特征，使用ArcFace损失函数训练人脸识别模型；S4、统计最近一定数量Batch中cosθ值的分布情况，以cosθ值为横坐标，同一个cosθ的数量为纵坐标，绘制曲线图P；S5、重复步骤S4，直到cosθ分布呈现两个高斯分布，分别计算两个高斯分布顶点横坐标α、β和交点横坐标λ；S6、根据α、β值的大小，判断模型拟合情况，动态调整损失函数。本发明能够自动过滤噪声数据扰，提高模型训练效果。