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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于人脸的族群识别方法和族群识别模型的训练方法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：CN116110088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211106186.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人脸的族群识别方法和族群识别模型的训练方法是由李坤彦;张杰;山世光设计研发完成，并于2022-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人脸的族群识别方法和族群识别模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人脸的族群识别模型的训练方法，族群识别模型包括编码器和族群预测层，训练方法包括：A1、获取包括多张人脸图像样本的第一训练集和第二训练集，其中第二训练集中的人脸图像样本设有指示其所属族群的标签；A2、利用第一训练集中的人脸图像样本对编码器进行多轮自监督迭代训练以训练编码器提取人脸特征，其中，自监督训练时利用解码器根据人脸特征重构得到的人脸图像和对应的人脸图像样本确定的损失值更新编码器的参数；A3、利用第二训练集对族群识别模型进行多轮迭代训练以识别输入的人脸图像样本对应的族群，其中，族群识别模型的编码器的初始参数为经步骤A2训练的编码器的参数。

本发明授权一种基于人脸的族群识别方法和族群识别模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸的族群识别模型的训练方法，其特征在于，所述族群识别模型包括编码器和族群预测层，所述训练方法包括： A1、获取包括多张人脸图像样本的第一训练集以及第二训练集，其中第二训练集中的人脸图像样本设有指示其所属族群的标签； A2、利用第一训练集中的人脸图像样本对编码器进行多轮自监督迭代训练以训练编码器提取人脸特征，其中，自监督训练时利用解码器根据所述人脸特征重构得到的人脸图像和对应的人脸图像样本确定的损失值更新编码器的参数； A3、利用第二训练集对族群识别模型进行多轮迭代训练以识别输入的人脸图像样本对应的族群，其中，族群识别模型的编码器的初始参数为经步骤A2训练的编码器的参数； 其中所述编码器包括： 初始处理层，其用于对输入编码器的图像进行卷积以及池化处理，得到初始特征图； 堆叠的多个注意力模组，每个注意力模组用于根据其输入提取含注意力的特征图，各个注意力模组输出的含注意力的特征图的尺寸彼此不同，其中首个注意力模组的输入为初始特征图； 设于每两个注意力模组之间的中间处理层，每个中间处理层用于对其前一个注意力模组的输出进行下采样并将下采样得到的特征图作为其后一个注意力模组的输入；以及 多尺度融合层，其用于将多个注意力模组输出的含注意力的特征图进行尺寸对齐和融合处理，输出人脸特征。

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