基于全监督和半监督联合训练的监控人脸训练优化方法

本发明公开了一种基于全监督和半监督联合训练的监控人脸训练优化方法包括如下步骤：步骤一，对输入的所有图像数据进行预处理；步骤二，初始化两个模型p和g；步骤三，生成一个长度等于人脸ID总数量的特征列表，用于存储每个ID的特征表示；步骤四，将每个训练批次按步骤三中生成的所有人脸ID数量进行采样；步骤五，进行特征相似度计算；步骤六，使用ArcFace损失函数对步骤四中训练后模型进行优化；步骤七，实现列表的动态更新；步骤八，计算半监督损失和全监督损失。本发明的基于全监督和半监督联合训练的监控人脸训练优化方法，旨在通过关键点对齐校正、动态特征列表更新、余弦相似度优化及难样本挖掘，提高监控人脸识别模型的性能和稳定性。