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龙图腾网获悉上海光方迅视智能科技有限公司申请的专利一种人脸识别方法、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：CN121095995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511193853.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质是由李红星;张健;胡晓飞设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域。该方法包括：获取用户的人脸RGB图像与人脸IR图像，进行双目活体验证；验证通过后，获取光照强度；提取目标人脸RGB特征与目标人脸IR特征；若光照强度大于或等于第一阈值，则进行人脸RGB特征匹配，得到多个第一匹配值；若其中的最大第一匹配值大于或等于第二阈值，则人脸识别成功；若最大第一匹配值小于第二阈值，则确定用户为陌生人；若光照强度小于第一阈值，则进行人脸IR特征匹配，得到多个第二匹配值；若其中的最大第二匹配值大于或等于第三阈值，则人脸识别成功；若最大第二匹配值小于第三阈值，则确定用户为陌生人。实施本申请提供的技术方案，能够提高人脸识别的准确性。

本发明授权一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括： 获取用户的人脸RGB图像以及人脸IR图像； 基于所述人脸RGB图像以及所述人脸IR图像对所述用户进行双目活体验证； 在所述双目活体验证通过后，获取当前环境的光照强度； 通过双边滤波去除所述人脸RGB图像中的噪声，对去噪后的人脸RGB图像进行全局直方图均衡化，得到人脸RGB纹理增强图像，截取所述人脸RGB纹理增强图像的包含完整人脸的ROI区域；识别所述ROI区域得到128维LBP纹理底层特征、256维HOG形状中层特征以及128维深度卷积高层特征，作为目标人脸RGB特征； 通过形态学滤波去除所述人脸IR图像的热噪声点，采用温度归一化将去除热噪声点的人脸IR图像的像素值映射至固定范围，突出所述人脸IR图像的面部温度差异，得到人脸面部温差图像；识别所述人脸面部温差图像的温度分布特征、热梯度特征，作为目标人脸IR特征； 若所述光照强度大于或者等于第一阈值，则通过所述目标人脸RGB特征与特征库中的各标准人脸RGB特征进行匹配，得到多个第一匹配值； 若所述多个第一匹配值中的最大第一匹配值大于或者等于第二阈值，则在所述特征库中确定所述最大第一匹配值对应的标准人脸RGB特征，将所述标准人脸RGB特征对应的身份ID确定为所述用户的身份ID； 若所述多个第一匹配值中的最大第一匹配值小于所述第二阈值，则确定所述用户为陌生人； 若所述光照强度小于所述第一阈值，则通过所述目标人脸IR特征与特征库中的各标准人脸IR特征进行匹配，得到多个第二匹配值； 若所述多个第二匹配值中的最大第二匹配值大于或者等于第三阈值，则在所述特征库中确定所述最大第二匹配值对应的标准人脸IR特征，将所述标准人脸IR特征对应的身份ID确定为所述用户的身份ID； 若所述多个第二匹配值中的最大第二匹配值小于所述第三阈值，则确定所述用户为陌生人； 其中，所述通过所述目标人脸RGB特征与特征库中的各人脸RGB特征进行匹配，得到多个第一匹配值，包括： 获取所述目标人脸RGB特征对应的512维目标特征向量，所述512维目标特征向量包括128维目标LBP纹理底层特征向量、256维目标HOG形状中层特征向量以及128维目标深度卷积高层特征向量； 获取所述标准人脸RGB特征对应的512维标准特征向量，所述512维标准特征向量包括128维标准LBP纹理底层特征向量、256维标准HOG形状中层特征向量以及128维标准深度卷积高层特征向量； 将所述512维目标特征向量与所述512维标准特征向量进行各维对应相乘，得到所述目标人脸RGB特征各维对应的特征匹配值； 分别计算所述128维目标LBP纹理底层特征、所述256维目标HOG形状中层特征以及所述128维目标深度卷积高层特征对应的所述特征匹配值的算术平均值，得到底层特征匹配值、中层特征匹配值以及高层特征匹配值； 若所述光照强度大于或等于所述第一阈值且小于第四阈值，则对所述底层特征匹配值、所述中层特征匹配值以及所述高层特征匹配值分配第一权重，所述第四阈值大于所述第一阈值； 基于所述第一权重，对所述底层特征匹配值、所述中层特征匹配值以及所述高层特征匹配值进行加权求和，得到所述第一匹配值； 若所述光照强度大于或等于所述第四阈值，则增加所述高层特征匹配值的权重占比，对所述底层特征匹配值、所述中层特征匹配值以及所述高层特征匹配值重新分配第二权重； 基于所述第二权重，对所述底层特征匹配值、所述中层特征匹配值以及所述高层特征匹配值进行加权求和，得到所述第一匹配值。

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