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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理、计算机视觉等技术领域，具体涉及人脸活体检测模型的训练方法及装置、人脸活体检测方法及装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。具体实现方案为：基于人脸活体检测模型从各样本图像中提取出人脸特征，并确定人脸活体检测结果；从各样本图像的文本描述中提取出文本特征；该人脸特征和文本特征用于构建样本对，基于多个样本对中人脸特征和文本特征之间的对比损失，以及人脸活体检测结果和标注结果之间的分类损失，确定总损失值；基于总损失值调整人脸活体检测模型。本公开实施例能够提高人脸活体检测模型的泛化性和精度。
主权项：1.一种人脸活体检测模型的训练方法，包括：基于人脸活体检测模型从样本集的各样本图像中分别提取出用于构建样本对的人脸特征，并基于所述人脸活体检测模型分别确定各样本图像的人脸活体检测结果；所述样本集中包括含有人脸活体的第一类样本图像和不含有人脸活体的第二类样本图像；以及，从所述各样本图像的文本描述中分别提取出用于构建样本对的文本特征；其中，每个样本对中包括任一样本图像的人脸特征和任一样本图像的文本特征；基于多个样本对中人脸特征和文本特征之间的对比损失，以及各样本图像的人脸活体检测结果和标注结果之间的分类损失，确定总损失值；所述对比损失用于缩小同一样本图像的人脸特征和文本特征之间的距离，并增大所述第一类样本图像和所述第二类样本图像的人脸特征之间的距离；基于所述总损失值调整所述人脸活体检测模型的可学习参数，在所述人脸活体检测模型满足收敛条件的情况下，得到已训练人脸活体检测模型。
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权利要求：
百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置
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