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申请/专利权人：深圳市光鉴科技有限公司;重庆光鉴傲深科技有限公司;珠海横琴光鉴科技有限公司
摘要：一种远距离非同源困难样本对学习方法、系统、设备及存储介质，包括：步骤S1：获取训练样本对；步骤S2：对所述训练样本对进行识别，获得初始模型；步骤S3：计算每个所述训练样本对的综合误差，并根据所述综合误差计算每个所述训练样本对的权重；其中，所述综合误差是所述训练样本对中不同训练图像的误差的最小值；步骤S4：根据所述权重对所述训练样本对进行训练，得到第二模型；步骤S5：重复步骤S3‑S4，直至所述第二模型收敛。本发明能够实现模型对于人体特征的困难样本对的重点学习，加快收敛速度，尤其对于训练样本对种类丰富的训练集具有更好的均衡性，具有学习效果好、适用范围广、识别度高的优点。
主权项：1.一种远距离非同源困难样本对学习方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取训练样本对，所述训练样本对包括至少两张不同类型的训练图像，所述训练图像包括人体特征，所述训练样本对包括正样本对及负样本对；步骤S2：对所述训练样本对进行识别，获得初始模型；步骤S3：计算每个所述训练样本对的综合误差，并根据所述综合误差计算每个所述训练样本对的权重；其中，所述综合误差是所述训练样本对中不同训练图像的误差的最小值；步骤S4：根据所述权重对所述训练样本对进行训练，得到第二模型；步骤S5：重复步骤S3-S4，直至所述第二模型收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市光鉴科技有限公司 重庆光鉴傲深科技有限公司 珠海横琴光鉴科技有限公司 一种远距离非同源困难样本对学习方法、系统、设备及存储介质
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