人脸识别模型的训练方法及在线教育系统

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摘要

本发明公开了一种人脸识别模型的训练方法及在线教育系统，所述人脸识别模型包括卷积结构和监督结构，通过引入自编码结构后，可以使用无监督学习，无监督学习训练时是不需要对样本进行标注的，所以可以大量引入无标注数据，减少标注的数据量，提高输入的数据量。同时由于自编码结构对卷积结构中输出的特征进行了学习，反向传递时提升了特征向量（人脸识别模型最后输出的特征向量）的可区分性，提升了人脸识别模型对于相似但不相同的人脸的区分能力，该人脸识别模型可以大大提升人脸识别的精准度。

基本信息

专利标题：

人脸识别模型的训练方法及在线教育系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112329735A

申请号：

CN202011380421.3

公开（公告）日：

2021-02-05

申请日：

2020-11-30

授权号：

CN112329735B

授权日：

2022-05-10

发明人：

姜培生

申请人：

姜培生

申请人地址：

贵州省贵阳市清镇市职教城东区将军石路1号

代理机构：

合肥市科融知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

江兰

优先权：

CN202011380421.3

主分类号：

G06K9/00

IPC分类号：

G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08