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龍圖騰網獲悉恒生電子股份有限公司申請的專利活體檢測模型的訓練方法、活體檢測方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114333019B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111647626.8，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權活體檢測模型的訓練方法、活體檢測方法及相關裝置是由余家林;張良友;王旭偉;朱韜南;孫志強;陳浩然設計研發完成，并于2021-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本活體檢測模型的訓練方法、活體檢測方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本發明提供的活體檢測模型的訓練方法、活體檢測方法及相關裝置，包括：獲取人臉訓練樣本集；所述人臉訓練樣本集包括多張人臉訓練樣本；所述人臉訓練樣本標記有所述人臉訓練樣本為正樣本或負樣本的標識；根據構建的初始特征融合模型和訓練后的特征提取模型，構建初始的活體檢測模型；根據人臉訓練樣本集，訓練所述初始的活體檢測模型的模型參數，得到活體檢測模型。本發明通過訓練后的特征提取模型來構建活體檢測模型，可以解決現有技術中特征提取的單一以及無法提取到無法獲取邊緣特征的問題，使得訓練后的活體檢測模型提高了識別準確率以及檢測精度。

本發明授權活體檢測模型的訓練方法、活體檢測方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種活體檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取人臉訓練樣本集；所述人臉訓練樣本集包括多張人臉訓練樣本；所述人臉訓練樣本標記有所述人臉訓練樣本為正樣本或負樣本的標識； 根據構建的初始特征融合模型和訓練后的特征提取模型，構建初始的活體檢測模型； 其中，所述特征提取模型至少包括第一類特征提取網絡、第二類特征提取網絡和第三類特征提取網絡；所述第一類特征提取網絡提取紋理特征的概率大于提取邊緣特征的概率；所述第二類特征提取網絡提取紋理特征的概率小于提取邊緣特征的概率；所述第三類特征提取網絡提取紋理特征的概率等于提取邊緣特征的概率； 所述特征提取模型是通過以下方式訓練而成：獲取第一訓練圖像集，并基于所述第一訓練圖像集獲得第二訓練圖像集；其中，所述第二訓練圖像集中的任意一張第二訓練圖像是基于所述第一訓練圖像集中的兩張第一訓練圖像合成得到的；基于所述第一訓練圖像集，訓練初始的所述第一類特征提取網絡的模型參數，得到所述第一類特征提取網絡、以及訓練初始的所述第二類特征提取網絡的模型參數，得到所述第二類特征提取網絡；基于所述第二訓練圖像集，訓練初始的所述第三類特征提取網絡的模型參數，得到所述第三類特征提取網絡；根據訓練后的所述第一類特征提取網絡、所述第二類特征提取網絡和所述第三類特征提取網絡，得到所述特征提取模型； 根據所述人臉訓練樣本集，訓練所述初始的活體檢測模型的模型參數，得到活體檢測模型。

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