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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利一种活体检测以及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：CN114998962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210615763.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种活体检测以及模型训练方法及装置是由杨松;梁大双;何先华;张广昊;郝占龙;李慧;闫鹏飞设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活体检测以及模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种活体检测以及模型训练方法及装置，通过根据用户图像确定尺度不同的局部图，将用户图像及各局部图分别输入活体检测模型中的不同特征提取网络，确定用户图像的全局特征以及各局部图的局部特征，并将全局特征及各局部特征拼接，得到融合特征，将融合特征输入活体检测模型的回归网络可得到活体检测结果。该活体检测模型为根据基于融合特征确定的对比损失及基于训练样本的标签对应的概率确定的分类损失训练得到的，融合特征及标签对应的概率皆通过将用户图像作为的训练样本及其对应的各局部图输入活体检测模型得到。由于能够提取到全局特征与尺度不同的局部特征，特征提取全面且充分，使模型的输出更准确。

本发明授权一种活体检测以及模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，活体检测模型包括回归网络以及若干特征提取网络，所述方法包括： 获取各用户图像作为各训练样本，将各训练样本是否为活体作为标签； 针对每个训练样本，确定该训练样本对应的尺度不同的各局部图； 将该训练样本以及各局部图分别输入不同的特征提取网络，确定该训练样本对应的全局特征以及各局部图对应的局部特征； 将所述全局特征以及各局部特征进行拼接，得到融合特征，并将所述融合特征输入所述回归网络，得到该训练样本属于活体及非活体的概率； 根据各训练样本的标签对应的概率确定分类损失，并根据各训练样本对应的融合特征，确定对比损失，以确定总损失； 以所述总损失最小为目标，对所述活体检测模型进行训练； 根据各训练样本对应的融合特征，确定对比损失，具体包括： 确定各训练样本的融合特征两两间的相似度，作为各第二相似度； 针对每个训练样本，从各第二相似度中确定该训练样本分别与和该训练样本标签相同的其他训练样本的融合特征间的相似度，同时作为第一相似度； 根据确定出的各第一相似度以及各第二相似度，确定该训练样本对应的损失； 根据各训练样本对应的损失，确定对比损失；根据确定出的各第一相似度以及各第二相似度，确定该训练样本对应的损失，具体包括： 将各第二相似度求和，得到综合相似度； 针对每个第一相似度，根据该第一相似度与所述综合相似度的比值，确定该第一相似度对应的相似度比值； 根据该训练样本的各第一相似度对应的相似度比值，确定该训练样本对应的损失。

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