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申请/专利权人：中化资本数字科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于视频流的人脸检测模型的训练方法、装置及计算设备，该方法包括：获取收集到的多个视频流，为多个视频流配置对应的样本标签，构建视频流样本集合；针对视频流样本集合中的每个视频流，从该视频流中提取多个帧图像，对多个帧图像进行特征提取得到该视频流的排序池化特征向量和光流特征向量，进而确定该视频流的特征向量；根据视频流样本集合中的每个视频流的特征向量以及每个视频流对应的样本标签，训练得到人脸检测模型。该方案依据排序池化特征向量和光流特征向量综合来确定视频流最终的特征向量，通过模型训练所得到的人脸检测模型不仅有效地提高了人脸检测的精准度，而且仅通过处理视频流就能够实现人脸反欺骗检测。

主权项：1.一种基于视频流的人脸检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取收集到的多个视频流，为多个视频流配置对应的样本标签，构建视频流样本集合；每个视频流中的帧图像包含有人脸图像；针对所述视频流样本集合中的每个视频流，从该视频流中提取多个帧图像，对多个帧图像进行特征提取，得到该视频流的排序池化特征向量和光流特征向量；依据所述排序池化特征向量和所述光流特征向量，确定该视频流的特征向量；其中，将所述排序池化特征向量和所述光流特征向量拼接为一个整体，将所得到的特征向量作为该视频流的特征向量，用于反映帧图像的动作信息和光流变化信息；根据所述视频流样本集合中的每个视频流的特征向量以及每个视频流对应的样本标签，训练得到人脸检测模型；其中，对多个帧图像进行特征提取，得到该视频流的排序池化特征向量进一步包括：依据多个帧图像的帧序号从小到大的顺序，对多个帧图像进行排序，得到帧序列；对所述帧序列进行平滑处理，得到所述帧序列对应的帧向量序列；所述帧图像和所述帧图像的帧向量具有相同的帧序号；循环利用排序函数Wv；u＝uT·vt计算所述帧向量序列中各个帧向量的排序分值，使用结构风险最小化和最大间隔优化框架，构建目标优化函数，通过优化所述排序函数中的第一指定参数的参数值，直至满足帧序号越靠后的帧向量的排序分值越大的排序循环结束条件；其中，u为第一指定参数，所述第一指定参数为向量，uT为第一指定参数的转置，vt为帧图像xt的帧向量；得到所述第一指定参数最终的参数值，并将所述最终的参数值作为该视频流的排序池化特征向量；其中，所述最终的参数值用于反映所述帧向量序列中各个帧向量的先后顺序，表示帧图像随着时间的演化过程。

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