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龙图腾网获悉杭州启源视觉科技有限公司申请的专利一种人脸活体检测模型生成方法和装置、电子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：CN116206354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310266301.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸活体检测模型生成方法和装置、电子设备是由李红;邢健飞;曲思瑜;严彩萍设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸活体检测模型生成方法和装置、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸活体检测模型生成方案，该方法包括：对训练样本进行域划分，得到多域训练样本；基于所述多域训练样本，对预先构建的第一对抗网络、第二对抗网络以及特征聚合网络进行多次迭代训练，获得每次迭代训练后的人脸活体检测模型；其中，所述第一对抗网络包括第一生成器与第一鉴别器，所述第二抗网络包括第二成器与第二别器；采用未知域的人脸图像对各所述人脸活体检测模型的预测准确率进行测试，基于测试结果从所述多个人脸活体检测模型中筛选出目标人脸活体检测模型。通过本发明提供的方案生成的人脸活体检测模型，人脸识别结果准确度高且泛化能力强。

本发明授权一种人脸活体检测模型生成方法和装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种人脸活体检测模型生成方法，其特征在于，包括： 对训练样本进行域划分，得到多域训练样本； 基于所述多域训练样本，对预先构建的第一对抗网络、第二对抗网络以及特征聚合网络进行多次迭代训练，获得每次迭代训练后的人脸活体检测模型；其中，所述第一对抗网络包括第一生成器与第一鉴别器，所述第二对抗网络包括第二生成器与第二鉴别器； 采用未知域的人脸图像对各所述人脸活体检测模型的预测准确率进行测试，基于测试结果从所述多个人脸活体检测模型中筛选出目标人脸活体检测模型； 其中，基于所述多域训练样本对预先构建的第一对抗网络、第二对抗网络以及特征聚合网络进行单次训练的过程包括： 将所述多域训练样本分别输入到所述第一生成器和第二生成器中，得到各所述训练样本的第一活体相关特征和第一域相关特征； 通过所述特征聚合网络，将不同域的第一活体相关特征和第一域相关特征两两进行特征合成，得到多个合成特征； 基于多个所述合成特征，对所述第一生成器和所述第一鉴别器进行参数优化； 基于多个所述合成特征，对所述第二鉴别器进行参数优化； 将所述多域训练样本输入优化后的第一生成器和第二生成器中，得到各所述训练样本的第二活体相关特征和第二域相关特征； 依据所述第二活体相关特征和所述第二域相关特征计算生成器与特征聚合网络的总损失； 采用随机梯度下降法，依据所述总损失优化所述第一生成器、所述第二生成器以及所述特征聚合网络参数，生成本次迭代训练得到的人脸活体检测模型。

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