中国科学院自动化研究所张一帆获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及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：CN114360002B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111509411.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置是由张一帆;刘凌云;程健设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置，方法包括：接收服务器发送的等效类别向量矩阵和第一骨干网络参数；基于第一骨干网络参数、目标客户端的样本人脸图像、目标客户端的第一类别向量及等效类别向量矩阵，对人脸识别模型进行训练，得到目标人脸识别模型及目标客户端的第二类别向量；向服务器发送第二类别向量和目标人脸识别模型的目标骨干网络参数。通过等效类别向量使得各目标客户端之间不共享类别向量，保证了用户的隐私信息，而且提升了用户人脸识别的准确率。
本发明授权基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的人脸识别模型训练方法，其特征在于，应用于目标客户端，所述方法包括： 接收服务器发送的等效类别向量矩阵和第一骨干网络参数；所述等效类别向量矩阵包括：n个等效类别向量；服务器从C个候选客户端中的C-m个候选客户端中随机选择n对客户端，分别对所述n对客户端中每对客户端的类别向量，采用公式2和公式3进行融合计算，得到n个等效类别向量； 其中，所述wi和wj表示所述每对客户端的类别向量；所述为所述wi和wj对应的等效类别向量； 基于所述第一骨干网络参数、所述目标客户端的样本人脸图像、所述目标客户端的第一类别向量及所述等效类别向量矩阵，对人脸识别模型进行训练，得到目标人脸识别模型及所述目标客户端的第二类别向量； 向所述服务器发送所述第二类别向量和所述目标人脸识别模型的目标骨干网络参数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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