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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利人脸识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质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：CN115775404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211468699.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质是由雷震;朱翔昱;张晓宇;赵唯松设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种人脸识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取多批样本图像，每批样本图像中包括多张遮挡人脸图像；针对遮挡人脸图像进行划分，得到多个图像块，多个图像块中包括遮挡区域对应的图像块和非遮挡区域对应的图像块；对每个图像块进行特征提取，得到每个图像块的第一图像特征，并基于第一图像特征，通过自注意力机制进行关系抽取，得到遮挡人脸图像的目标图像特征，其中，遮挡区域对应的图像块和非遮挡区域对应的图像块之间的注意力值为0；基于目标图像特征，对初始人脸识别模型进行训练，得到人脸识别模型，人脸识别模型用于对目标遮挡人脸图像进行识别。本发明可以提高遮挡人脸识别的准确度。

本发明授权人脸识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多批样本图像，每批样本图像中包括多张遮挡人脸图像； 针对每张遮挡人脸图像，将所述遮挡人脸图像进行划分，得到多个图像块，所述多个图像块中包括遮挡区域对应的图像块和非遮挡区域对应的图像块； 对每个图像块进行特征提取，得到每个图像块的第一图像特征； 基于所述每个图像块的第一图像特征，通过自注意力机制进行关系抽取，得到所述遮挡人脸图像的目标图像特征，其中，所述遮挡区域对应的图像块和所述非遮挡区域对应的图像块之间的注意力值为0； 基于所述目标图像特征，对初始人脸识别模型进行训练，得到人脸识别模型，所述人脸识别模型用于对目标遮挡人脸图像进行识别； 所述基于所述目标图像特征，对初始人脸识别模型进行训练，得到人脸识别模型，包括： 将每批样本图像各自对应的所述目标图像特征输入所述初始人脸识别模型中的共享分类网络中，以确定第一损失信息； 基于每批样本图像各自对应的所述目标图像特征进行类内样本图像的关系学习，得到类聚合特征，其中，同一类内样本图像中的遮挡人脸图像对应同一个用户； 基于所述类聚合特征，确定第二损失信息； 基于所述第一损失信息和所述第二损失信息，对所述初始人脸识别模型进行训练，得到所述人脸识别模型。

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