近日，騰訊科技(深圳)有限公司申請的“面部鑒偽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質”專利公布。

　　專利說明書稱，隨著人工智能技術的發展，其在面部(即臉部)鑒偽領域的研究和應用也越來越多。目前，基于深度學習的面部鑒偽模型，大多依賴于帶有標簽信息的偽面部圖像進行監督式訓練，然而，在實際應用場景中，帶有標簽信息的偽面部圖像有限，基于有限的偽面部圖像訓練得到的面部鑒偽模型的鑒偽準確性不高。

　　本申請公開了一種面部鑒偽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域。所述方法包括：

　　1.獲取偽面部圖像和真面部圖像，偽面部圖像的面部姿態與真面部圖像的面部姿態之間的差異度小于或等于門限值;

　　2.基于偽面部圖像對應的梯度信息，對偽面部圖像和真面部圖像進行融合，得到融合面部圖像;

　　3.基于融合面部圖像對應的鑒偽結果，對面部鑒偽模型進行訓練。

　　據悉，專利摘要稱，本申請實施例可應用于人工智能、智慧交通、輔助駕駛等場景，本申請能夠通過在生成融合面部圖像的同時，確定融合面部圖像對應的標簽數據，進而基于融合面部圖像和標簽數據，實現模型的自監督學習，而不受限于樣本的稀少，從而提高模型的鑒偽準確性。