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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利人脸识别模型训练方法和电子设备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：CN121214177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511776371.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权人脸识别模型训练方法和电子设备是由温东超;朱克峰;史宏志;梁玲燕设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别模型训练方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人脸识别模型训练方法和电子设备，涉及人脸识别技术领域，包括构建人脸识别模型，从训练图像集中获取当前批次的训练样本并输入特征提取网络，得到训练样本对应的特征矩阵，得到身份标签集合，通过全连接层对训练图像集进行分层差异化采样，得到采样标签集合，比对并处理采样标签集合和身份标签集合，确定目标类中心矩阵，通过损失函数层根据特征矩阵和目标类中心矩阵，计算得到损失值，对人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，解决样本量少的身份出现训练不足的问题，达到在显著降低人脸识别模型大规模训练所需计算资源的同时，有效保障了不同样本量层级身份的训练充分性的技术效果。

本发明授权人脸识别模型训练方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 构建人脸识别模型，其中所述人脸识别模型包括：特征提取网络、全连接层和损失函数层； 从训练图像集中获取当前批次的训练样本并输入所述特征提取网络，得到所述训练样本对应的特征矩阵； 通过所述全连接层对所述训练样本对应的身份标签进行去重处理，得到身份标签集合； 通过所述全连接层，根据有放回的随机采样、无放回的随机采样和采样权重，对所述训练图像集进行分层差异化采样，得到采样标签集合，比对并处理所述采样标签集合和所述身份标签集合，得到目标标签集合，根据所述目标标签集合，从全局类中心矩阵中获取各目标标签对应的类中心，确定目标类中心矩阵； 通过所述损失函数层根据所述特征矩阵和所述目标类中心矩阵，计算得到损失值，对所述人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型； 获取下一批次的训练样本并进行训练，当所述训练图像集训练完成后，训练周期加一，当所述训练周期等于预设周期时，结束循环； 其中，所述通过所述损失函数层根据所述特征矩阵和所述目标类中心矩阵，计算得到损失值，包括： 根据所述目标类中心矩阵和各身份标签对应的类中心，得到所述各身份标签对应的负类类中心集合； 根据所述训练样本、参数设置、所述特征矩阵、所述负类类中心集合和所述目标类中心矩阵中至少一个，通过所述损失函数层，计算得到损失值，其中所述特征矩阵中包括多个样本特征，所述目标类中心矩阵中包括多个类中心。

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