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龙图腾网获悉恒生电子股份有限公司申请的专利活体检测模型的训练方法、活体检测方法及相关装置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：CN114333019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111647626.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权活体检测模型的训练方法、活体检测方法及相关装置是由余家林;张良友;王旭伟;朱韬南;孙志强;陈浩然设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本活体检测模型的训练方法、活体检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供的活体检测模型的训练方法、活体检测方法及相关装置，包括：获取人脸训练样本集；所述人脸训练样本集包括多张人脸训练样本；所述人脸训练样本标记有所述人脸训练样本为正样本或负样本的标识；根据构建的初始特征融合模型和训练后的特征提取模型，构建初始的活体检测模型；根据人脸训练样本集，训练所述初始的活体检测模型的模型参数，得到活体检测模型。本发明通过训练后的特征提取模型来构建活体检测模型，可以解决现有技术中特征提取的单一以及无法提取到无法获取边缘特征的问题，使得训练后的活体检测模型提高了识别准确率以及检测精度。

本发明授权活体检测模型的训练方法、活体检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种活体检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取人脸训练样本集；所述人脸训练样本集包括多张人脸训练样本；所述人脸训练样本标记有所述人脸训练样本为正样本或负样本的标识； 根据构建的初始特征融合模型和训练后的特征提取模型，构建初始的活体检测模型； 其中，所述特征提取模型至少包括第一类特征提取网络、第二类特征提取网络和第三类特征提取网络；所述第一类特征提取网络提取纹理特征的概率大于提取边缘特征的概率；所述第二类特征提取网络提取纹理特征的概率小于提取边缘特征的概率；所述第三类特征提取网络提取纹理特征的概率等于提取边缘特征的概率； 所述特征提取模型是通过以下方式训练而成：获取第一训练图像集，并基于所述第一训练图像集获得第二训练图像集；其中，所述第二训练图像集中的任意一张第二训练图像是基于所述第一训练图像集中的两张第一训练图像合成得到的；基于所述第一训练图像集，训练初始的所述第一类特征提取网络的模型参数，得到所述第一类特征提取网络、以及训练初始的所述第二类特征提取网络的模型参数，得到所述第二类特征提取网络；基于所述第二训练图像集，训练初始的所述第三类特征提取网络的模型参数，得到所述第三类特征提取网络；根据训练后的所述第一类特征提取网络、所述第二类特征提取网络和所述第三类特征提取网络，得到所述特征提取模型； 根据所述人脸训练样本集，训练所述初始的活体检测模型的模型参数，得到活体检测模型。

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