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龙图腾网恭喜深圳市一心视觉科技有限公司;南京阅面科技有限公司申请的专利一种活体检测方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113792581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110881598.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种活体检测方法、装置及电子设备是由赵礼翔;童志军;丁小羽设计研发完成，并于2021-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活体检测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的活体检测方法，预先联合自监督学习和有监督学习生成了深度预测模型，在进行检测时，获取包括待检测对象的人脸的图像，将包括待检测对象的人脸的图像输入至深度预测模型，得到包括待检测对象的人脸的图像对应的伪深度图，根据包括待检测对象的人脸的图像对应的伪深度图，确定待检测对象的检测结果。本申请实施例，通过伪深度图进行活体检测，可以有效的区分真人和照片的差异，不需要用户配合完成指定动作即可过滤掉纸张攻击，能够提高用户的体验。除此之外，联合自监督学习和有监督学习训练深度预测模型，可以提高深度预测模型预测伪深度图时的精度，进而提高活体判断的准确度。

本发明授权一种活体检测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种活体检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包括待检测对象的人脸的图像； 将所述包括待检测对象的人脸的图像输入至深度预测模型，得到所述包括待检测对象的人脸的图像对应的伪深度图，所述伪深度图反映人脸中多个位置之间在深度上的相对关系，所述深度预测模型是根据第一训练集与第二训练集生成的，所述第一训练集由多对包括人脸的图像组成，每对包括人脸的图像是针对同一个对象获取的，所述第二训练集由多个包括人脸的图像以及多个预先生成的伪深度图组成； 根据所述包括待检测对象的人脸的图像对应的伪深度图，确定所述待检测对象的检测结果； 有监督学习的学习过程包括： a.获取包括人脸的图像，获取的对象包括真人和打印在纸张上的照片； b.预先为每一张包括人脸的图像生成伪深度图，基于3D人脸重建算法预先生成真人的伪深度图，所述伪深度图是立体的；对于打印在纸张上的照片，通过人工辅助，预先生成打印在纸张上的照片的伪深度图，将所述伪深度图的像素的所有值置为0，用黑色表示； c.定义L1loss，L1loss的输入为深度预测模型预测出的伪深度图，目标target为步骤b中预先生成的伪深度图，将L1loss作为有监督学习训练模块的损失函数： L1＝‖pred-target‖1 其中，pred为深度预测模型预测出的伪深度图，若输入的样本为活体，则target为基于3D人脸重建算法得到的伪深度图，若输入的样本为非活体，则target为全部置0的伪深度图；其中，联合自监督学习和有监督学习预先训练所述深度预测模型； 所述自监督学习与所述有监督学习联合训练的过程如下： 基于Adaw优化器训练20个epoch，一个epoch指的是将所有训练样本训练一次的过程； 将前10个epoch的λ设置为1，学习率设为1e-4，前10个epoch仅训练自监督学习模块，10个epoch训练完成后，训练好的所述深度预测模型的参数为整个优化目标提供初始值； 将后10个epoch的λ设置为0.5，学习率设为1e-5，将所述第一训练集与所述第二训练集作为整体训练集，联合所述自监督学习和所述有监督学习进行训练。

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