IT之家 10 月 17 日消息，近日，腾讯科技（深圳）有限公司申请的“面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质”专利公布。
专利说明书称，随着人工智能技术的发展，其在面部（即脸部）鉴伪领域的研究和应用也越来越多。目前，基于深度学习的面部鉴伪模型，大多依赖于带有标签信息的伪面部图像进行监督式训练，然而，在实际应用场景中，带有标签信息的伪面部图像有限，基于有限的伪面部图像训练得到的面部鉴伪模型的鉴伪准确性不高。
本申请公开了一种面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：
IT之家了解到，专利摘要称，本申请实施例可应用于人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，本申请能够通过在生成融合面部图像的同时，确定融合面部图像对应的标签数据，进而基于融合面部图像和标签数据，实现模型的自监督学习，而不受限于样本的稀少，从而提高模型的鉴伪准确性。
