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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向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别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：CN115905263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211625427.1，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法是由陈亮辉;周科科;付琰;范斌;许顺楠;孙珂设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法，涉及人工智能领域，尤其涉及人脸识别、视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下。具体实现方案为：获取第一向量数据库中的人脸图像的图像特征向量；第一向量数据库为与初始模型对应的向量数据库；第一向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量；对图像特征向量进行向量转换处理，得到与图像特征向量对应的第一向量；根据第一向量，更新第二向量数据库，得到更新后的第二向量数据库；第二向量数据库为与修改后的初始模型对应的向量数据库，修改后的初始模型为对初始模型进行参数调整后得到的模型。通过进行向量转换，提高向量数据库的更新效率。

本发明授权向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种向量数据库的更新方法，包括： 获取第一向量数据库中的人脸图像的图像特征向量；其中，所述第一向量数据库为与初始模型对应的向量数据库；所述第一向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量； 对所述图像特征向量进行向量转换处理，得到与所述图像特征向量对应的第一向量； 根据所述第一向量，更新第二向量数据库，得到更新后的第二向量数据库；其中，所述第二向量数据库为与修改后的初始模型对应的向量数据库，所述修改后的初始模型为对初始模型进行参数调整后得到的模型；所述第二向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量； 所述方法还包括： 获取预先采集的图像样本，根据所述初始模型，确定所述预先采集的图像样本中的第一图像样本的初始特征向量； 根据待训练的映射模型，对所述初始特征向量进行转换，得到与所述初始特征向量对应的第二向量； 根据修改后的初始模型，对所述第一图像样本进行特征提取，得到第三向量，并根据修改后的初始模型，确定预先采集的图像样本中的第二图像样本的特征向量，为第四向量； 确定所述第二向量与第四向量的向量乘积，为第一相乘结果；其中，所述第一相乘结果表征所述第二向量与第四向量之间的相似度； 确定所述第三向量与第四向量的向量乘积，为第二相乘结果；其中，所述第二相乘结果表征所述第三向量与第四向量之间的相似度； 若根据所述第一相乘结果和所述第二相乘结果，基于预设的损失函数，确定所述损失函数的损失值满足预设的收敛条件，则确定所述映射模型训练完成，得到预设的映射模型；所述预设的映射模型用于将所述图像特征向量转换为所述第一向量。

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