北京百度网讯科技有限公司张国生获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测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：CN115761839B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211296157.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置是由张国生;王珂尧;岳海潇;冯浩城设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及涉及深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域。具体实现方案为：根据样本人脸图像，确定第一模型输出的第一特征；根据第一特征，利用第一损失函数，确定第一损失值；根据第一特征和样本人脸图像对应的第一文本描述，确定第二模型输出的第二特征；根据第二特征，利用第二损失函数，确定第二损失值；以及根据第一损失值和第二损失值，对第一模型进行训练，以得到人脸活体检测模型。本公开实施例中，通过图像模态和文本模态监督模型训练，利用文本模态提供的细粒度语义信息的监督，提升人脸活体检测模型的泛化性。
本发明授权人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸活体检测模型的训练方法，包括： 根据样本人脸图像，确定第一模型输出的第一特征；其中，所述样本人脸图像包括：活体样本图像和攻击样本图像； 根据所述第一特征，利用第一损失函数，确定第一损失值； 根据所述样本人脸图像对应的第一文本描述，利用第二模型的因果自注意力层，确定第三特征；其中，所述活体样本图像对应的第一文本描述不包含预设的攻击词汇，所述攻击样本图像对应的第一文本描述包含预设的攻击词汇； 根据所述第一特征和所述第三特征，利用所述第二模型的跨注意力层进行特征融合，确定融合特征； 根据所述融合特征，利用所述第二模型的前向反馈层，确定所述第二模型输出的第二特征； 根据所述第二特征，利用第二损失函数，确定第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值，得到第三损失值；以及 根据所述第三损失值，对所述第一模型进行训练，以得到人脸活体检测模型。
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