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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于特征一致性和尺度金字塔损失的人脸反欺骗方法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：CN118898863B 。

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：202410884752.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于特征一致性和尺度金字塔损失的人脸反欺骗方法是由周丽芳;任子鹏;李伟生设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征一致性和尺度金字塔损失的人脸反欺骗方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于特征一致性和尺度金字塔损失的人脸反欺骗方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括以下步骤：首先，针对活体检测中不同视角下特征一致性不足导致模型泛化性降低的问题，提出了特征一致性模块，以鼓励不同视角下特征图的一致性，保证不同尺度下的特征图能够相互匹配和对齐。其次，设计了一个用于进行多尺度特征融合的模块MFFM，使领域迁移部分在生成深度图时能够学习到更多的尺度信息，有助于网络更好地捕捉特征之间的相关性和空间结构。最后，设计了一个尺度金字塔损失SPLoss，该损失可以让模型从多个尺度上考虑图像的信息，包括全局语义和局部细节，以提高模型对不同尺度信息的感知能力，进一步提升了模型的性能和鲁棒性。

本发明授权一种基于特征一致性和尺度金字塔损失的人脸反欺骗方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征一致性和尺度金字塔损失的人脸反欺骗方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、首先，将输入的人脸图像通过活体检测网络，经过特征增强模块生成两个不同视角下的图像；然后，将这两个图像以及原始人脸图像通过编码器Encoder模块提取初始特征；将编码器中低、中、高层提取的特征送入多尺度特征融合模块进行融合；同时，将两个不同视角下提取的特征送入特征一致性模块，以保证它们在特征空间中的一致性； 步骤2、多尺度特征融合模块将低中高三层特征进行充分融合之后送入到网络的Decoder模块进行RGB与深度图的域迁移操作，并计算域迁移模块中判别器损失以及尺度金字塔损失； 步骤3、将两个不同视角下提取的特征送入特征一致性模块，通过密集度相似性损失计算两个不同视角下的特征一致性损失；最后，结合判别器损失以及尺度金字塔损失同组成总的损失，通过迭代对抗训练、更新模型参数； 步骤4、将原始图像经过参数更新后的Encoder部分提取到的真实样本的高层特征送入到分类器中进行活体分类。

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