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申请/专利权人：北京爱奇艺科技有限公司

摘要：本申请涉及一种人脸识别模型训练方法和装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括：获取用于进行模型训练的多个候选数据集，以及确定与每个候选数据集对应的人物ID；将多个候选数据集输入待训练模型中进行训练，得到与每个人物ID对应的误识别概率，并得到训练后模型；按照误识别概率，确定所有人物ID之间的目标重复关系；在目标重复关系与历史重复关系相同，且确定训练后模型满足预设损失要求的情况下，判断训练后模型已完成训练。本申请实施例提供的该方法，可以有效解决相关技术中训练人脸识别模型时因为无法确定重复人物ID导致用于训练的人脸数据存在噪声，进而会对人脸识别模型的训练造成影响的技术问题。

主权项：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取用于进行模型训练的多个候选数据集，以及确定与每个所述候选数据集对应的人物ID，其中，对于每个所述候选数据集，所述候选数据集中包括至少一个影像信息，且所述影像信息中包括所述候选数据集对应的人物ID所指示的候选人物的人像；将所述多个候选数据集输入待训练模型中进行训练，得到与每个所述人物ID对应的误识别概率，并得到训练后模型，其中，所述误识别概率用于指示第一人物ID对应的第一候选数据集中的影像信息被识别为对应于剩余人物ID的概率，所述第一人物ID为所有所述人物ID中的任一个所述人物ID，所述剩余人物ID为所有所述人物ID中除所述第一人物ID之外的其他所述人物ID；按照所述误识别概率，确定所有所述人物ID之间的目标重复关系，其中，重复关系用于指示所有所述人物ID中的任意两个所述人物ID是否对应于同一个所述候选人物；在所述目标重复关系与历史重复关系相同，且确定所述训练后模型满足预设损失要求的情况下，判断所述训练后模型已完成训练，其中，所述历史重复关系为训练得到所述待训练模型时的所有所述人物ID之间的所述重复关系；在所述将所述多个候选数据集输入待训练模型中进行训练，得到与每个所述人物ID对应的误识别概率，并得到训练后模型之前，所述方法还包括：确定出与每个所述候选数据集对应的聚类中心特征，并得到所述聚类中心特征与所述人物ID之间的对应关系；计算任两个所述聚类中心特征之间的聚类中心特征相似度；在所有所述聚类中心特征相似度中，确定出在预设阈值区间内的所有目标聚类中心特征相似度；通过将所有所述目标聚类中心特征相似度中，每个所述目标聚类中心特征相似度对应的两个所述人物ID确定为同一人物ID，得到初级重复关系；按照所述初级重复关系，并通过所述多个候选数据集对初始模型进行训练，得到预训练模型，并将所述预训练模型作为所述待训练模型。

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