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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利人脸识别方法、人脸识别装置、计算机设备及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：CN114529964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111616555.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别方法、人脸识别装置、计算机设备及存储介质是由吴鹏;肖嵘;王孝宇设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别方法、人脸识别装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种人脸识别方法、人脸识别装置、计算机设备及存储介质。人脸识别方法包括：获取待识别人脸图像。将所述人脸图像输入至预先训练好的人脸识别模型中进行特征提取，通过与多个已知人脸类别的人脸图像特征进行对比，确定所述人脸图像对应的人脸类别。其中，所述人脸识别模型是基于人脸长尾数据集，通过监督模型训练得到的深度网络模型。通过本发明，基于预置的人脸识别模型对未知人脸类别的人脸图像进行特征提取时，能够充分提取该人脸图像的人脸特征，进而提高人脸识别的准确性，减少误识别的情况发生。

本发明授权人脸识别方法、人脸识别装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别人脸图像； 将所述人脸图像输入至预先训练好的人脸识别模型中进行特征提取，通过与多个已知人脸类别的人脸图像特征进行对比，确定所述人脸图像对应的人脸类别； 其中，所述人脸识别模型是基于人脸长尾数据集，通过监督模型训练得到的深度网络模型，所述监督模型包括第一深度网络模型和第二深度网络模型，包括：根据人脸长尾数据集，获取对应同一人脸类别的第一人脸图像数据和第二人脸图像数据；将所述第二人脸图像数据进行增广处理，得到第三人脸图像数据；通过所述第二深度网络模型提取所述第三人脸图像数据的第三图像数据特征；基于所述第三图像数据特征和所述第一深度网络模型预先提取的历史图像数据特征，训练所述第一深度网络模型提取所述第一人脸图像数据的第一图像数据特征，得到所述人脸识别模型；其中，所述历史图像数据特征为第一深度网络模型预先提取其他人脸类别对应第一人脸图像数据的第一图像数据特征； 所述人脸识别模型的确定方法包括：通过所述第一深度网络模型提取所述第一人脸图像数据的第一图像数据特征，并获取根据所述第一深度网络模型提取的所述第一图像数据特征进行分类的第一损失；根据所述第一图像数据特征、第三图像数据特征和所述第一深度网络模型预先提取的历史图像数据特征，确定所述第一深度网络模型对应的三元组损失；根据所述第一损失和所述三元组损失，确定所述第一深度网络模型的总损失；当所述总损失小于指定损失阈值时，则所述第一深度网络模型训练完成，得到所述人脸识别模型。

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