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申请/专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司

摘要：本发明实施例涉及目标识别技术领域，公开了一种训练性别识别模型的方法及相关装置，用于训练该性别识别模型的目标图像样本集不仅包括初始图像样本集，还包括由目标图像生成模型生成的第四图像，从而，使得训练集中的图像得到扩充，一方面，使得训练集更加丰富，能够增加模型训练的精准度，另一方面，克服了图像采集困难，减少了图像采集成本。其次，该目标图像生成模型生成的第四图像尽可能与采集到的真实图像靠近，从而，提高了上述训练集的真实性，能够提高模型训练的精准度。最后，通过截取头部区域图像，保留了对性别识别有利的头发特征及面部特征，消除了背景特征的干扰，能进一步提高模型训练的精准度。

主权项：1.一种训练性别识别模型的方法，其特征在于，包括：获取包括人脸的初始图像样本集，以及由预设图像生成模型生成的多个第二图像，其中，所述初始图像样本集中的图像为采集到的真实图像；从所述初始图像样本集中随机选择多个第一图像，将所述多个第一图像以及所述多个第二图像作为学习图像集，输入预设判别模型进行学习，以输出所述学习图像集中各图像的评分，所述评分用于反映图像为所述真实图像的程度；根据预设差异函数，计算所述多个第一图像的评分与所述多个第二图像的评分之间的第一差异；根据所述第一差异，调整所述预设图像判别模型的参数，返回执行所述从所述初始图像样本集中随机选择多个第一图像，将所述多个第一图像以及所述多个第二图像作为学习图像集，输入预设判别模型进行学习，以输出所述学习图像集中各图像的评分的步骤，直至所述预设图像判别模型收敛，获取目标图像判别模型；调整所述预设图像生成模型的参数，通过调整参数后的预设图像生成模型生成多个第三图像，并通过所述目标图像判别模型计算所述多个第三图像的评分，根据所述预设差异函数计算所述多个第三图像的评分与所述多个第一图像的评分之间的第二差异，并基于所述第二差异调整所述预设图像生成模型的参数，返回执行所述通过调整参数后的预设图像生成模型生成多个第三图像的步骤，直至所述预设图像生成模型收敛，获取目标图像生成模型；采用所述目标图像生成模型生成第四图像，将所述第四图像添加至所述初始图像样本集中，以获取目标图像样本集；从所述目标图像样本集中的每个图像中，分别截取头部区域图像，所述头部区域图像标注有真实标签；将所述各头部区域图像作为训练集，对预设卷积神经网络进行训练，以获取性别识别模型。

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