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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法、装置及设备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：CN116189265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310154365.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法、装置及设备是由曹林;尹健强;杜康宁;郭亚男;田澍;张帆;赵宗民设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本说明书提供了基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法、装置及设备。该方法包括：获取训练样本的特征图像；将特征图像输入Transformer模型中，得到第一层和第二层抽象语义标记，再建立具有全局联系的抽象语义标记；根据特征图像和具有全局联系的抽象语义标记，确定目标细化特征图；根据目标细化特征图，确定目标域适应焦点损失；根据目标域适应焦点损失优化Transformer模型，得到目标Transformer模型；获取待识别的素描图像和光学人脸照片，将待识别素描图像和光学人脸照片输入目标Transformer模型中，得到素描人脸识别结果。基于上述方法能够提高素描人脸识别的准确性。

本发明授权基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法，其特征在于，包括： 获取训练样本的特征图像，其中，所述训练样本包括多组光学人脸照片和多组光学人脸照片对应的素描图像； 将所述特征图像输入至预先构建的初始轻量化语义Transformer模型中，得到第一层抽象语义标记和第二层抽象语义标记； 建立所述第一层抽象语义标记和所述第二层抽象语义标记的全局联系，得到具有全局联系的抽象语义标记； 根据所述特征图像和所述具有全局联系的抽象语义标记，得到具有语义信息的目标细化特征图；其中，所述具有语义信息的目标细化特征图包括所述光学人脸照片的细化特征图和所述素描图像的细化特征图； 根据所述光学人脸照片的细化特征图和所述素描图像的细化特征图，确定目标域适应焦点损失； 根据所述目标域适应焦点损失优化所述初始轻量化语义Transformer模型，得到目标轻量化语义Transformer模型； 获取待识别的素描图像和光学人脸照片，将所述待识别的素描图像和光学人脸照片输入至所述目标轻量化语义Transformer模型中，得到待识别的素描图像和光学人脸照片的目标匹配结果，将所述目标匹配结果作为素描人脸识别结果。

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