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龙图腾网获悉广州视声智能股份有限公司申请的专利基于多模型协同的人脸识别方法及系统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：CN120656216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510439815.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多模型协同的人脸识别方法及系统是由朱湘军;彭永坚;孟凯;汪壮雄;任继光设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型协同的人脸识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模型协同的人脸识别方法及系统，该方法包括：获取待识别的人脸图像数据和对应的场景特征；根据所述场景特征，确定出对应的多个特征提取模型和分类模型；所述多个特征提取模型和分类模型通过与所述场景特征对应的多个不同掩码策略处理的训练数据集训练得到；将所述人脸图像数据输入至所述多个特征提取模型，得到所述人脸图像对应的多个图像特征；根据所述多个图像特征，以及所述分类模型，确定所述人脸图像数据对应的分类识别结果。可见，本发明能够提升不同场景下人脸识别的适应性和准确性，使识别结果更加鲁棒并适用于多样化环境，提高人脸识别服务的智能化程度和自动化程度。

本发明授权基于多模型协同的人脸识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型协同的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的人脸图像数据和对应的场景特征； 根据所述场景特征，确定出对应的多个特征提取模型和分类模型，包括： 将所述场景特征输入至训练好的遮掩参数预测神经网络中，以得到所述场景特征对应的遮掩预测参数；所述遮掩参数预测神经网络通过包括有多个训练场景图像和对应的场景特征标注和遮掩情况标注的训练数据集训练得到； 对于每一候选特征提取模型，确定该候选特征提取模型对应的训练数据集对应的掩码策略参数； 计算所述掩码策略参数和所述遮掩预测参数之间的第一相似度，得到该候选特征提取模型对应的第一模型优先度；所述掩码策略参数和所述遮掩预测参数均包括遮掩图像位置、遮掩部分大小、遮掩部分面积占比和遮掩部分三维信息中的至少一种；所述第一相似度通过以下步骤计算得到： 将所述掩码策略参数输入至训练好的遮掩向量特征提取神经网络，得到所述掩码策略参数对应的第一效果特征向量； 将所述遮掩预测参数输入至所述遮掩向量特征提取神经网络，得到所述遮掩预测参数对应的第二效果特征向量；所述遮掩向量特征提取神经网络通过包括有多个训练遮掩参数和对应的遮掩前图像标注和遮掩后图像标注的训练数据集训练得到； 计算所述第一效果特征向量和所述第二效果特征向量之间的向量距离的倒数，得到所述第一相似度； 筛选出所述第一模型优先度大于预设的第一优先度阈值的所有所述候选特征提取模型，得到对应的多个特征提取模型； 对于每一候选分类模型，基于所述遮掩向量特征提取神经网络和向量距离算法，计算该候选分类模型的训练数据集对应的掩码策略参数与每一所述特征提取模型对应的训练数据集对应的掩码策略参数之间的第二相似度； 计算该候选分类模型与每一所述特征提取模型对应的所述第二相似度的平均值，得到该候选分类模型对应的第二模型优先度； 筛选出所述第二模型优先度大于预设的第二优先度阈值的所有所述候选分类模型，得到对应的至少一个分类模型；所述候选特征提取模型和所述候选分类模型通过多个采用不同掩码策略参数进行掩码处理后的训练数据集训练得到； 将所述人脸图像数据输入至所述多个特征提取模型，得到所述人脸图像对应的多个图像特征； 根据所述多个图像特征，以及所述分类模型，确定所述人脸图像数据对应的分类识别结果。

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