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龙图腾网获悉备至科技(安吉)有限公司申请的专利多模态人脸防欺诈模型的训练方法、装置及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：CN120318922B 。

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：202510383809.5，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权多模态人脸防欺诈模型的训练方法、装置及电子设备是由余梓彤;马英杰;高永光;林讯;解为成;沈琳琳;余梓荣设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态人脸防欺诈模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种多模态人脸防欺诈模型的训练方法、装置及电子设备。该方法包括：首先获取多个人脸样本的多模态图像并输入人脸防欺诈模型，然后利用其中的CLIP网络获得每个人脸样本的初始图像特征和语义特征；并利用注意力网络和双空间适配网络，对每个人脸样本的初始图像特征进行去噪和增强操作得到增强图像特征；再利用分类器，基于每个人脸样本的增强图像特征和语义特征，计算每个人脸样本为伪造人脸的预测概率；最后基于每个人脸样本的类别标签、语义特征和预测概率，更新人脸防欺诈模型中注意力网络和双空间适配网络的参数，得到训练后的人脸防欺诈模型。从而提升了模型对人脸进行检测的准确性和可靠性。

本发明授权多模态人脸防欺诈模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态人脸防欺诈模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个人脸样本的多模态图像和类别标签；所述类别标签表示所述人脸样本为真实人脸或者伪造人脸； 利用人脸防欺诈模型中的CLIP网络，基于每个人脸样本的多模态图像，获得每个人脸样本的初始图像特征，并将每个初始图像特征映射到同一语义空间，获得每个人脸样本的语义特征； 利用所述人脸防欺诈模型中的注意力网络，对每个人脸样本的初始图像特征进行去噪操作，得到每个人脸样本的去噪图像特征； 利用所述人脸防欺诈模型中的双空间适配网络，基于每个人脸样本的语义特征对其去噪图像特征进行增强操作，得到每个人脸样本的增强图像特征；所述双空间适配网络包括多个网络层； 所述利用所述人脸防欺诈模型中的双空间适配网络，基于每个人脸样本的语义特征对其去噪图像特征进行增强操作，得到每个人脸样本的增强图像特征的步骤，包括： 对于每个人脸样本，将所述人脸样本的语义特征和去噪图像特征输入第一个网络层，并依次利用每个网络层进行对齐操作，得到每个网络层输出的对齐图像特征； 对于每个网络层，将该网络层的后一个网络层输出的对齐图像特征进行重映射后，与该网络层输出的对齐图像特征进行残差操作，获得该网络层输出的目标图像特征； 将第一个网络层输出的目标图像特征，作为所述人脸样本的增强图像特征； 遍历每个人脸样本的去噪图像特征，得到每个人脸样本的增强图像特征； 利用所述人脸防欺诈模型中的分类器，基于每个人脸样本的增强图像特征和语义特征，计算每个人脸样本为伪造人脸的预测概率； 基于每个人脸样本的类别标签、语义特征和预测概率，更新所述人脸防欺诈模型中注意力网络和双空间适配网络的参数，得到训练后的人脸防欺诈模型。

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