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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于多尺度反色方法的人脸活体检测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：CN115862154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211421945.1，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权一种基于多尺度反色方法的人脸活体检测方法及系统是由李晓洁;束鑫;左欣;徐丹;叶华;史金龙设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度反色方法的人脸活体检测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尺度反色方法的人脸活体检测方法及系统，主要针对现有人脸活体检测方法存在的跨数据集通用性不强，方法参数量大，方法有效性容易受到光照条件的影响等问题，该方法具体包括以下步骤：对视频进行帧提取及预处理得目标图像，并划分训练集、测试集；基于多尺度反色方法、并行CBAM注意力模块以及以改进的MobileNetV3网络为骨干网络搭建双流卷积神经网络；在训练集上采用二元交叉熵函数作为损失函数对网络模型进行训练；利用训练好的网络模型在测试集上进行人脸活体检测。本发明的有益效果：引入少量的参数即可较高的提升模型性能，有效解决人脸活体检测中存在的对光照敏感的问题，方法具有很好的泛化能力，具有广泛的应用性。

本发明授权一种基于多尺度反色方法的人脸活体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度反色方法的人脸活体检测方法，其特征在于，包括： 1读取视频，对视频进行预处理得到人脸图像集，并将人脸图像集划分为训练集与测试集； 2搭建基于多尺度反色方法以及注意力机制的网络模型，其整体结构为双流卷积神经网络，其一支是将输入的待测人脸图像首先转换为灰度图，后经过多尺度反色方法得到MSCI图像，另一支直接输入待测人脸图像；以改进的MobileNetV3网络为骨干网络；将所述MSCI图像和待测人脸图像分别输入到所述改进的MobileNetV3网络中分别提取人脸的反射特征和颜色特征；将这两流的特征进行融合并传递给全连接网络来判断输入图像是否为真实人脸图像； 所述多尺度反色方法包括： 21输入图像Sx,y经过高斯函数过滤并归一化，然后被单位矩阵I减去得到照明图像Lx,y，即 22使用log[Sx,y]减log[Lx,y]得到rx,y，每个rx,y是一个单尺度反色方法的输出，具体公式为： 其中，x,y代表输入图像的像素坐标；Gx,y为高斯滤波函数，高斯函数中标准差的不同取值代表了不同尺度的高斯滤波，Gx,y表示第i个单尺度反色方法中的高斯滤波函数；rx,y表示第i个单尺度反色方法的输出，为卷积符号； 23将多个单尺度反色方法的输出进行加权融合后得到的就是多尺度反色方法的输出，具体公式为： 为了保证单尺度反色方法同时具有低、中、高三个尺度的优势，设置尺度数量K＝3，且即三个尺度的单尺度反色方法加权融合后得到多尺度反色方法； 3在训练集上对网络模型进行训练； 4利用训练好的网络模型在测试集上进行人脸活体检测。

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