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龙图腾网获悉合肥的卢深视科技有限公司申请的专利模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及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：CN115035567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210493864.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及介质是由胡长胜;浦煜;付贤强;朱海涛;户磊设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人脸识别领域，公开了一种模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及介质。模型训练方法，包括：对非残缺人脸图像依次进行分块、随机掩码和排序处理，得到所述非残缺人脸图像的掩码图像块序列；构建用于从所述非残缺人脸图像的掩码图像块序列中提取残缺人脸特征的残缺人脸特征提取模型；以所述残缺人脸特征提取模型输出的残缺人脸特征与所述非残缺人脸图像的非残缺人脸特征之间的特征损失构建损失函数，对所述残缺人脸特征提取模型进行训练，其中，所述非残缺人脸特征是基于所述非残缺人脸图像经已训练好的非残缺人脸特征提取模型得到的。应用于残缺人脸识别过程中，能提取出较好的残缺人脸特征。

本发明授权模型训练、残缺人脸图像识别和重建方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 对非残缺人脸图像依次进行分块、随机掩码和排序处理，得到所述非残缺人脸图像的掩码图像块序列； 构建用于从所述非残缺人脸图像的掩码图像块序列中提取残缺人脸特征的残缺人脸特征提取模型； 以所述残缺人脸特征提取模型输出的残缺人脸特征与所述非残缺人脸图像的非残缺人脸特征之间的特征损失构建损失函数，对所述残缺人脸特征提取模型进行训练，其中，所述非残缺人脸特征是基于所述非残缺人脸图像经已训练好的非残缺人脸特征提取模型得到的； 其中，当所述非残缺人脸特征提取模型采用卷积神经网络结构时，所述非残缺人脸特征提取模型为以非残缺人脸图像作为样本训练得到的第一非残缺人脸特征提取模型；用于获取所述特征损失的所述非残缺人脸特征为将所述非残缺人脸图像输入至所述第一非残缺人脸特征提取模型所得到的非残缺人脸特征； 当所述非残缺人脸特征提取模型采用transformer结构时，所述非残缺人脸特征提取模型为以非残缺人脸图像经分块、排序处理后得到的图像块序列作为样本训练得到的第二非残缺人脸特征提取模型；用于获取所述特征损失的所述非残缺人脸特征为将所述非残缺人脸图像经分块、排序处理后得到的图像块序列输入至所述第二非残缺人脸特征提取模型所得到的非残缺人脸特征。

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