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龙图腾网获悉深圳市万物云科技有限公司申请的专利多模态人脸防伪检测方法、装置、计算机设备及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：CN116052257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310111917.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权多模态人脸防伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由苏红梅;袁戟;韦程琳;周长源;付森设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态人脸防伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了多模态人脸防伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括获取打卡图片并进行预处理，得到第一样本集和第二样本集，并按比例分别将第一样本集和第二样本集划分为训练集和验证集，得到第一训练集和第一验证集、第二训练集和第二验证集；将第一训练集输入改进的YOLOv7模型进行训练，得到第一权重模型并利用第一验证集中进行验证；将第二训练集输入原始YOLOv7模型进行训练，得到第二权重模型并利用第二验证集中进行验证；将待检测图片输入第一权重模型进行推理，判断待检测图片中的人脸是否为假脸，若是，则将待检测图片输入第二权重模型进行推理，以第二权重模型的推理结果为最终检测结果。该方法提高模型的检测性能。

本发明授权多模态人脸防伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态人脸防伪检测方法，其特征在于，包括： 获取打卡图片，对所述打卡图片进行预处理，得到第一样本集和第二样本集，并按比例分别将所述第一样本集和第二样本集划分为训练集和验证集，得到第一训练集和第一验证集、第二训练集和第二验证集； 将所述第一训练集输入改进的YOLOv7模型进行训练，得到第一权重模型并利用所述第一验证集中的数据对所述第一权重模型进行验证，所述改进的YOLOv7模型包括在原始YOLOv7模型中主干网络中的第二个CBS模块与第三个CBS模块之间增加外部注意力模块，以及在原始YOLOv7模型头部网络的REP模块中增加频谱模块的分支； 将所述第二训练集输入原始YOLOv7模型进行训练，得到第二权重模型并利用所述第二验证集中的数据对所述第二权重模型进行验证； 将待检测图片输入所述第一权重模型进行推理，判断待检测图片中的人脸是否为假脸，若是，则将所述待检测图片输入所述第二权重模型进行推理，以所述第二权重模型的推理结果为最终检测结果； 所述将所述第一训练集输入改进的YOLOv7模型进行训练，包括：通过所述改进的YOLOv7模型的主干网络对所述第一训练集中的打卡图片进行特征提取，并利用所述外部注意力模块对特征提取过程进行语义表示增强处理；通过所述改进的YOLOv7模型的头部网络对所述主干网络提取的特征进行预测，并利用所述频谱模块对预测的结果进行频谱分析； 所述利用所述频谱模块对预测的结果进行频谱分析，包括：基于傅立叶变换，将预测的结果转化为频谱图；对所述频谱图进行归一化处理，将归一化处理的结果作为训练时的一个标签信息。

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