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1. (WO2018219016) PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE DÉTECTION FACIALE, APPAREIL ET DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE
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N° de publication : WO/2018/219016 N° de la demande internationale : PCT/CN2018/079281
Date de publication : 06.12.2018 Date de dépôt international : 16.03.2018
CIB :
G06K 9/62 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62
Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
Déposants :
腾讯科技(深圳)有限公司 TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) COMPANY LIMITED [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层 35/F, Tencent Building Kejizhongyi Road, Midwest District of Hi-tech Park, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518057, CN
Inventeurs :
王浩 WANG, Hao; CN
李志鋒 LI, Zhifeng; CN
季兴 JI, Xing; CN
贾凡 JIA, Fan; CN
王一同 WANG, Yitong; CN
Mandataire :
深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) SHENPAT INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY; 中国广东省深圳市 国贸大厦15楼西座1521室 Room 1521 West Block, Guomao Building Shenzhen City, Guangdong 518014, CN
Données relatives à la priorité :
201710406726.902.06.2017CN
Titre (EN) FACIAL DETECTION TRAINING METHOD, APPARATUS AND ELECTRONIC DEVICE
(FR) PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE DÉTECTION FACIALE, APPAREIL ET DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE
(ZH) 一种人脸检测训练方法、装置及电子设备
Abrégé :
(EN) Provided in an embodiment of the present invention are a facial detection training method, apparatus, and electronic device. The method comprises: acquiring batch data training samples for a current sub-iteration; determining a central loss value corresponding to each training sample; according to the central loss value corresponding to each training sample, determining a central loss value corresponding to the batch data training samples; at least according to the central loss value corresponding to the batch data training samples, determining a target loss value of facial detection; if the target loss value of facial detection does not reach a convergence condition, then, according to the target loss value of facial detection, updating network parameters in a facial detection model, and proceeding to a next sub-iteration; if the target loss value of facial detection reaches a convergence condition, then outputting facial detection. The embodiment of the present invention may enable facial detection to have a high inter-class detection performance for human faces and non-human faces, while remaining constant in intra-class differences of human faces, thereby improving the robustness of facial detection.
(FR) La présente invention concerne un mode de réalisation d'un procédé, d'un appareil et d'un dispositif d'apprentissage de détection faciale. Le procédé consiste : à acquérir des échantillons d'apprentissage de données de lot concernant une sous-itération courante ; à déterminer une valeur de perte centrale correspondant à chaque échantillon d'apprentissage ; en fonction de la valeur de perte centrale correspondant à chaque échantillon d'apprentissage, à déterminer une valeur de perte centrale correspondant aux échantillons d'apprentissage de données de lot ; au moins en fonction de la valeur de perte centrale correspondant aux échantillons d'apprentissage de données de lot, à déterminer une valeur de perte cible de détection faciale ; si la valeur de perte cible de détection faciale ne remplit pas une condition de convergence, alors, en fonction de la valeur de perte cible de détection faciale, à mettre à jour des paramètres de réseau dans un modèle de détection faciale, et à procéder à une sous-itération suivante ; si la valeur de perte cible de détection faciale remplit une condition de convergence, à délivrer alors en sortie une détection faciale. Le mode de réalisation de la présente invention peut permettre à une détection faciale de présenter une performance de détection inter-classe élevée pour des visages humains et des visages non humains, tout en restant constante dans des différences intra-classe de visages humains, améliorant ainsi la robustesse de détection faciale.
(ZH) 本发明实施例提供一种人脸检测训练方法、装置及电子设备,该方法包括:获取当前次迭代的批数据训练样本;确定各训练样本对应的中心损失值;根据各训练样本对应的中心损失值,确定批数据训练样本对应的中心损失值;至少根据批数据训练样本对应的中心损失值,确定人脸检测的目标损失值;若人脸检测的目标损失值未达到收敛条件,根据人脸检测的目标损失值,更新人脸检测模型中的网络参数,并进入下一次迭代;若人脸检测的目标损失值达到收敛条件,输出人脸检测。本发明实施例能够使得人脸检测在保证对人脸和非人脸具有较高的类间检测性能的同时,对于人脸的类内差异具有不变性,提升人脸检测的鲁棒性。
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Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)