一种模型训练方法、人脸属性分析方法、装置及介质

本申请提供一种模型训练方法、人脸属性分析方法、装置及介质，该方法包括：获取二元组数据集和人脸图片数据集；根据人脸图片数据集获取孪生改造网络模型；使用二元组数据集和人脸图片数据集对孪生改造网络模型进行交替训练，获得属性分析网络模型，属性分析网络模型用于对图像进行属性预测。在上述的实现过程中，通过事先使用二元组数据集和人脸图片数据集交替训练的方式，使得属性分析网络模型能够有效地学习到二元组数据集中不同人脸的相同属性特征，以及二元组数据集中的相同人脸的不同属性特征，从而提高使用属性分析网络模型在真实的应用场景中对人脸区域图像进行属性预测的准确率。

《一种模型训练方法、人脸属性分析方法、装置及介质》是一发明专利，专利号为 2021106354245，当前法律状态为已下证，由电子科技大学中山学院提出申请，发明人为邹昆;黄迪;董帅;李文生，申请日期为2021-06-08，公开（公告）日期为2023-10-20，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/16 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人脸识别/视频监控人脸检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请提供一种模型训练方法、人脸属性分析方法、装置及介质，该方法包括：获取二元组数据集和人脸图片数据集；根据人脸图片数据集获取孪生改造网络模型；使用二元组数据集和人脸图片数据集对孪生改造网络模型进行交替训练，获得属性分析网络模型，属性分析网络模型用于对图像进行属性预测。在上述的实现过程中，通过事先使用二元组数据集和人脸图片数据集交替训练的方式，使得属性分析网络模型能够有效地学习到二元组数据集中不同人脸的相同属性特征，以及二元组数据集中的相同人脸的不同属性特征，从而提高使用属性分析网络模型在真实的应用场景中对人脸区域图像进行属性预测的准确率。

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