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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利人脸识别模型中特征提取层的确定方法、设备和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：CN113989899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202111315762.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别模型中特征提取层的确定方法、设备和存储介质是由李鑫;张刚;温圣召;冯浩城设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别模型中特征提取层的确定方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种人脸识别模型中特征提取层的确定方法、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域。具体实现方案为：通过目标网络模型中的两个分支对同一个对象的两个人脸样本图像进行分析，以得到两个人脸样本图像的聚类结果向量，并基于所得到的聚类结果向量对目标网络模型进行训练，以得到训练好的目标网络模型，以及将训练好的目标网络模型中第一分支中的特征提取层确定出人脸识别模型的特征提取层。由此，提供了一种人脸识别模型的特征提取层的获取方式。

本发明授权人脸识别模型中特征提取层的确定方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别模型中特征提取层的确定方法，包括： 将第一人脸样本图像输入到目标网络模型中的第一分支，以得到所述第一人脸样本图像的第一聚类结果向量，其中，所述第一分支包括依次连接的第一特征提取层和第一聚类层； 将第二人脸样本图像输入到目标网络模型中的第二分支，以得到所述第二人脸样本图像的第二聚类结果向量，其中，所述第二分支包括依次连接的第二特征提取层和第二聚类层，所述第一人脸样本图像和所述第二人脸样本图像对应同一个对象； 根据所述第一聚类结果向量和所述第二聚类结果向量，对所述目标网络模型进行训练，以得到训练好的目标网络模型； 将所述训练好的目标网络模型中的第一特征提取层作为所述人脸识别模型中的特征提取层； 所述目标网络模型还包括第一损失函数层、第二损失函数层和特征向量队列层，其中，所述特征向量队列层用于缓存所述第一特征提取层所输出的人脸特征向量，所述方法还包括： 获取所述第一特征提取层输出的第一人脸特征向量，并获取所述第二特征提取层输出的第二人脸特征向量； 将由所述第一人脸特征向量和所述第二人脸特征向量构成的正样本对、以及由所述第二人脸特征向量和所述特征向量队列层中各历史人脸特征向量构成的负样本对，输入到所述第一损失函数层，以得到第一交叉熵损失值； 其中，所述根据所述第一聚类结果向量和所述第二聚类结果向量，对所述目标网络模型进行训练，包括： 将所述第一聚类结果向量和所述第二聚类结果向量输入到所述第二损失函数层，以得到第二交叉熵损失值； 对所述第一交叉熵损失值和所述第二交叉熵损失值进行加权求和，以得到所述目标网络模型的目标损失函数值。

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