腾讯面部鉴伪专利公布，可应用于辅助驾驶

最近几天，腾讯科技有限公司申请的人脸认证模型的训练方法，装置，设备和存储介质专利公布。

根据专利说明书，伴随着人工智能技术的发展，其在人脸认证领域的研究和应用日益增多目前，大多数基于深度学习的人脸认证模型依赖于带有标签信息的伪人脸图像进行监督训练可是，在实际应用场景中，带有标签信息的伪人脸图像是有限的，基于有限伪人脸图像训练的人脸认证模型准确率不高

本申请公开了一种人脸真伪识别模型的训练方法，装置和存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括以下步骤:

获取虚假人脸图像和真实人脸图像，其中，虚假人脸图像的人脸姿态和真实人脸图像的人脸姿态之差小于或等于阈值，

基于伪人脸图像对应的梯度信息，融合伪人脸图像和真人脸图像，得到融合人脸图像，

基于融合后的人脸图像对应的误识结果，训练人脸误识模型。

本站了解到，专利摘要中写明，本申请的实施例可应用于人工智能，智能交通，驾驶辅助等场景该应用可以在生成融合人脸图像的同时确定融合人脸图像对应的标签数据，然后基于融合人脸图像和标签数据实现模型的自监督学习，不受样本稀缺的限制，从而提高模型的误识别准确率

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