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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利人脸识别方法、装置、设备及存储介质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：CN115359521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210866085.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别方法、装置、设备及存储介质是由盛建达;童欣;朱自翀;戴磊设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露一种人脸识别方法，包括：通过人脸图像数据集进行人脸识别模型训练；通过人脸目标的真实边框、人脸目标的真实边框的宽度、高度以及中心点坐标和人脸目标的真实边框的身份类别构建损失函数模型；采用梯度下降法对损失函数模型进行优化训练；将待识别的人脸图像输入基于轻量级多尺度特征融合的人脸识别网络模型进行预测，得到待识别的人脸图像中的人脸目标的预测边框、与预测边框对应的身份类别、以及与身份类别对应的识别准确度。本发明还涉及区块链技术，人脸图像数据集存储于区块链中。本发明能够解决现有技术中，模型参数量大，降低了模型运行速度，使模型不便于部署于对实时性要求较高的移动端设备等问题。

本发明授权人脸识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括： 将人脸图像数据集输入基于轻量级多尺度特征融合的人脸识别网络进行人脸识别模型训练；其中，所述人脸图像数据集中包括人脸图片、标注在所述人脸图片上的人脸目标的真实边框、人脸目标的真实边框的宽度、高度以及中心点坐标和所述人脸目标的真实边框上标记的身份类别； 在人脸识别模型训练后的人脸识别网络内，通过所述人脸目标的真实边框、人脸目标的真实边框的宽度、高度以及中心点坐标和所述人脸目标的真实边框的身份类别构建损失函数模型； 采用梯度下降法对所述损失函数模型进行优化训练，当所述损失函数模型的损失函数达到预设阈值时，得到基于轻量级多尺度特征融合的人脸识别网络模型；其中， 所述基于轻量级多尺度特征融合的人脸识别网络模型包括：用于对人脸图像进行三种不同图像维度的特征提取的主干网络层、用于对所述主干网络层得到的第三输出特征进行池化处理的池化层、用于对所述主干网络层得到的第一输出特征、第二输出特征、以及所述池化层得到的池化后第三输出特征分别进行特征融合处理的特征融合层和用于根据所述特征融合层得到的三种融合特征生成预测结果的检测头部层； 将待识别的人脸图像输入所述基于轻量级多尺度特征融合的人脸识别网络模型进行人脸识别，得到所述待识别的人脸图像中的人脸目标的预测边框、与所述预测边框对应的身份类别、以及与所述身份类别对应的识别准确度； 其中，所述损失函数模型包括：目标边界框损失模型； 所述目标边界框损失模型的计算公式为： 其中，表示人脸目标的预测边框与真实边框的中心点之间的欧几里得距离，c表示能够覆盖人脸目标的预测边框与真实边框的最小矩形的对角线长度，c的计算方式为： IOU表示人脸目标的预测边框与真实框的交并比，Ch与Cw分别表示能够覆盖人脸目标的预测边框与真实边框的最小矩形的高和宽， h和hgt分别表示人脸目标的预测边框的高度和人脸目标的真实边框的高度，w和wgt分别表示人脸目标的预测边框的高度和人脸目标的真实边框的宽度，公式中的v与α的计算方式分别为：

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