一种针对用户端标签数据缺失的人脸识别方法

本发明提供了一种针对用户端标签数据缺失的人脸识别方法，包括选择初始模型，确定样本选择策略。基于样本选择策略从无标签样本集中筛选出补充样本，得到补充样本集。将补充样本集加入有标签样本集，得到第一训练集。第一训练集包括有标签样本和无标签样本，采用第一训练集对初始模型进行混合训练，得到人脸识别模型。在半监督训练中，首先使用有标签样本来学习输入特征和输出标签之间的映射关系，然后预测无标签样本的样本类型。无标签样本包含大量非结构化或未注释的数据，本发明结合有标签样本和无标签样本，可以解决单独采用主动学习而陷入局部最优解的问题，在缺少标签数据时加速初始模型的收敛过程，从而提高训练初始模型的效率和精度。