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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利人脸活体检测方法、装置、电子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：CN121564780B 。

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：202610077189.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质是由杨俊丰;徐宏伟;李茜;刘利枚;曹文治;彭晗;李沁设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于人脸活体检测技术领域，本发明提供了一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：对原始图像进行平均滤波和残差处理，得到累计噪声特征和平均滤波图像；根据平均滤波图像确定原始图像的残差特征，并对原始图像进行空间转换，得到I通道特征和Q通道特征，将累计噪声特征、原始图像的残差特征、I通道特征及Q通道特征进行融合，得到融合特征；采用MLP‑Mixer对融合特征进行分类训练，得到人脸活体检测模型；通过人脸活体检测模型对目标人脸图像进行检测，得到人脸活体检测结果，通过本发明的技术方案提高了人脸检测的准确率，降低检测成本。

本发明授权人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括： 获取数据集，其中数据集包括原始图像； 对所述原始图像进行平均滤波和残差处理，得到累计噪声特征和平均滤波图像； 根据所述平均滤波图像确定原始图像的残差特征，并对原始图像进行空间转换，得到I通道特征和Q通道特征，将累计噪声特征、原始图像的残差特征、I通道特征及Q通道特征进行融合，得到融合特征； 采用MLP-Mixer对所述融合特征进行分类训练，得到人脸活体检测模型； 通过所述人脸活体检测模型对目标人脸图像进行检测，得到人脸活体检测结果； 所述根据所述平均滤波图像确定原始图像的残差特征，并对原始图像进行空间转换，得到I通道特征和Q通道特征，将累计噪声特征、原始图像的残差特征、I通道特征及Q通道特征进行融合，得到融合特征，包括： 根据平均滤波图像确定原始图像的残差特征的计算公式为： 其中，为原始图像的残差特征，为原始图像，为平均滤波图像，为预设轮次的值； 将原始图像的人脸ROI根据标准电视系统参数从RGB空间转换至YIQ空间，得到I通道特征和Q通道特征； 将累计噪声特征、原始图像的残差特征、I通道特征及Q通道特征依次按通道维度进行拼接，得到融合特征； 所述采用MLP-Mixer对所述融合特征进行分类训练，得到人脸活体检测模型，包括： 将所述融合特征划分为非重叠块，对重叠块执行展平和L2归一化，得到块序列； 对块序列采用第一全连接网络和随机丢弃策略执行跨通道融合，得到融合表示； 将融合表示按照块序列的维度计算通道平均值，得到全局特征，通过第二全连接网络对全局特征进行特征与标签映射处理，得到分类结果，其中分类结果包括活体概率和伪造概率； 根据分类结果，采用交叉熵损失函数、Adam优化器及早停策略进行训练，得到所述人脸活体检测模型，其中交叉熵损失函数为： 其中，为交叉熵损失函数，为训练样本序号标识，为训练样本总数，表示第个训练样本的真实标签，为第个训练样本的活体概率，为第个训练样本的伪造概率。

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