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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种适用于人脸识别的ViT模型优化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：CN115862108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211562034.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种适用于人脸识别的ViT模型优化方法是由徐雄;王成刚;张祎文设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于人脸识别的ViT模型优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于人脸识别的ViT模型优化方法，其包括：对人脸图像进行特征点检测，得到特征点坐标集；将所述人脸图像划分为多个图像块，基于多个所述图像块，得到其对应的特征点个数矩阵；将所述特征点个数矩阵边缘元素进行处理，通过对矩阵的零元素位置进行插值，得到不含零元素的权值矩阵；将所述人脸图像与其对应的权值矩阵输入ViT网络，得到输入的人脸图像属于每个注册用户的概率。本发明能够利用权值来减少图像中非人脸部分对最后人脸识别的影响，具有更高的收敛速度和准确度。

本发明授权一种适用于人脸识别的ViT模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于人脸识别的ViT模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 对人脸图像进行特征点检测，得到特征点坐标集； 将所述人脸图像划分为多个图像块，基于多个所述图像块，得到其对应的特征点个数矩阵； 将所述特征点个数矩阵边缘元素进行处理，通过对矩阵的零元素位置进行插值，得到不含零元素的权值矩阵； 将所述人脸图像与其对应的权值矩阵输入ViT网络，得到输入的人脸图像属于每个注册用户的概率； 所述对人脸图像进行特征点检测，得到特征点坐标集，包括： 设第i个人脸图像为Imagei，对Imagei进行特征点检测，得到Imagei上各个人脸特征点的坐标集[[x0,y0],[x1,y1]…[xn,yn]]i；其中，[xj,yj]表示第j个特征点的坐标； 将所述人脸图像划分为多个图像块，基于所述图像块的位置信息，得到其对应的特征点个数矩阵，包括： 将Imagei分成K个相同大小的图像块，分别计算求得第j个图像块xj中的人脸特征点个数numj，最终将其按照图像块在第i张人脸图像Imagei中的位置组成特征点个数矩阵Mi；其中，j的取值范围为1至K； 将所述特征点个数矩阵边缘元素进行处理，通过对矩阵的零元素位置进行插值，得到不含零元素的权值矩阵，包括： 将矩阵边缘零元素位置赋值成第一预设值，对矩阵中所有零元素位置视为空缺，对矩阵中零元素的位置进行插值，即首先分别对特征点个数矩阵Mi的行向量进行线性插值得到矩阵MAi，再对其列向量进行线性插值得到矩阵MBi，最后取矩阵MAi和矩阵MBi的平均值，即为矩阵MCi；第一预设值为正数； 将矩阵MCi中所有小于第二预设值的元素赋值为第三预设值，所有大于或等于第二预设值的元素赋值成第二预设值，从而得到最终的权值矩阵，记为WMi；第一预设值大于第三预设值，且小于第二预设值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第十研究所，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区茶店子东街48号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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