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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海科江電子信息技術(shù)有限公司;上海電力大學(xué)申請的專利一種帶有雙采樣機(jī)制和多分支并行訓(xùn)練的3D人臉識別系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116503930B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310531163.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種帶有雙采樣機(jī)制和多分支并行訓(xùn)練的3D人臉識別系統(tǒng)是由袁三男;吳立新;蔡夢園;黃勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-05-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種帶有雙采樣機(jī)制和多分支并行訓(xùn)練的3D人臉識別系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種帶有雙采樣機(jī)制和多分支并行訓(xùn)練的3D人臉識別系統(tǒng)，其特征在于，包括：端到端主干網(wǎng)絡(luò)PointMLP，進(jìn)一步包括點(diǎn)云下采樣模塊RSFPS、法向估計模塊、Embeding層、N個殘差MLP層、FCBNRELU層、Dropout層以及FC層；端到端網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊。本發(fā)明提出雙采樣機(jī)制，不僅在Res?GLNet的初始階段加入RSFPS，還在對Res?GLNet進(jìn)行訓(xùn)練時，在采樣過程中加入自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP?CLA，不斷監(jiān)督Res?GLNet，使得Res?GLNet提取到更有利于人臉分類的特征，兩種采樣機(jī)制協(xié)同工作構(gòu)成自監(jiān)督機(jī)制。本發(fā)明相比于已有算法在網(wǎng)絡(luò)的Rank?1識別準(zhǔn)確率、測試速度以及訓(xùn)練速度上均有顯著優(yōu)勢。

本發(fā)明授權(quán)一種帶有雙采樣機(jī)制和多分支并行訓(xùn)練的3D人臉識別系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種帶有雙采樣機(jī)制和多分支并行訓(xùn)練的3D人臉識別系統(tǒng)，其特征在于，包括： 端到端主干網(wǎng)絡(luò)PointMLP，進(jìn)一步包括點(diǎn)云下采樣模塊RSFPS、用于對點(diǎn)云下采樣模塊RSFPS的輸出進(jìn)行法向估計的法向估計模塊、用于對法向估計模塊輸出的特征進(jìn)行處理的Embeding層、用于依次對Embeding層的輸出進(jìn)行處理的N個殘差MLP層、用于對N個殘差MLP層輸出的特征進(jìn)行處理的FCBNRELU層、用于對FCBNRELU層進(jìn)行處理的Dropout層以及用于對Dropout層輸出的特征進(jìn)行處理并獲得最終分類結(jié)果的FC層，N≥2，其中： 點(diǎn)云下采樣模塊RSFPS輸入點(diǎn)集輸出點(diǎn)集則有： 式中，Γj∈S表示被點(diǎn)云下采樣模塊RSFPS選中的點(diǎn)，Γi∈Γ表示迭代過程中篩選的點(diǎn)，d·表示歐式距離，ej是Γj的特征值，p為權(quán)重因子，λi為權(quán)重，R為有效半徑； 端到端網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊，用于對自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA以及端到端主干網(wǎng)絡(luò)PointMLP進(jìn)行并行訓(xùn)練，由自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA以及端到端主干網(wǎng)絡(luò)PointMLP構(gòu)成總網(wǎng)絡(luò)Res-GLNet，其中，有N個自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA，第n個自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA的輸入為第n個殘差MLP層的輸入，輸入第n個自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA的點(diǎn)云坐標(biāo)通過自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA得到轉(zhuǎn)換維度后的坐標(biāo)，將每個點(diǎn)所有維度的值進(jìn)行求和取平均，保留在平均值以上的點(diǎn)并反饋給第n個殘差MLP層，作為第n個殘差MLP層的額外的輸入，同時，自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA基于保留下的點(diǎn)獲得對應(yīng)的預(yù)測值在訓(xùn)練過程中，把自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA的損失植入總網(wǎng)絡(luò)Res-GLNet總的損失中，自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA的損失不斷地反向更新總網(wǎng)絡(luò)Res-GLNet的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，而骨干網(wǎng)絡(luò)PointMLP和自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA的部分參數(shù)共享，總網(wǎng)絡(luò)Res-GLNet的損失梯度為由自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA和骨干網(wǎng)絡(luò)PointMLP共同作用的結(jié)果，自適應(yīng)下采樣分支微網(wǎng)絡(luò)ADP-CLA設(shè)置預(yù)測的輸出和總網(wǎng)絡(luò)Res-GLNet的預(yù)期輸出相同。

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