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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京眾世通科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120183020B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510644856.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法是由劉耀聰;楊恒;宋鵬輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-20向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法，包括以下步驟：S1：拍攝人臉圖像并生成面部模型，在面部模型中預(yù)設(shè)采集點(diǎn)，為采集點(diǎn)設(shè)置活體屬性；S2：基于活體屬性篩選活體模型與非活體模型，計(jì)算特征區(qū)域內(nèi)采集點(diǎn)的比對(duì)數(shù)據(jù)；S3：對(duì)活體模型中特征區(qū)域進(jìn)行排序，計(jì)算差值并篩選第一相似模型；S4：基于比對(duì)點(diǎn)篩選第二相似模型；S5：計(jì)算活體模型與第二相似模型的相似率，并選出相似率最大的第二相似模型。實(shí)現(xiàn)了一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法用于提高人工智能模型活體檢測技術(shù)的準(zhǔn)確性，將真實(shí)人臉和攻擊介質(zhì)進(jìn)行區(qū)分，從而提高人臉識(shí)別的精確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能模型的人臉識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：拍攝人臉圖像并生成面部模型，在面部模型中預(yù)設(shè)N個(gè)采集點(diǎn)，獲取采集點(diǎn)和相機(jī)之間的距離L和采集點(diǎn)處的溫度W，基于距離L和溫度W為采集點(diǎn)設(shè)置活體屬性包括： 獲取當(dāng)前的外部氣溫Ws，計(jì)算采集點(diǎn)處的溫差ΔW=W-Ws和溫差的均值ΔWave，并計(jì)算溫差比值BW=ΔWΔWave； 獲取采集點(diǎn)與相機(jī)之間距離的均值Lave，計(jì)算采集點(diǎn)的距離比值BL=LLave，對(duì)采集點(diǎn)設(shè)置活體屬性（BW：BL）； S2：基于活體屬性篩選活體模型與非活體模型的步驟包括： 將超聲波發(fā)射器安放在相機(jī)位置，令超聲波發(fā)射器以預(yù)設(shè)的功率運(yùn)行并接收反彈后的超聲波強(qiáng)度Q，計(jì)算超聲波反彈后的理論強(qiáng)度，其中，BWn代表第n個(gè)采集點(diǎn)的溫差比值，BLn代表第n個(gè)采集點(diǎn)的距離比值，若反彈后的超聲波強(qiáng)度Q位于區(qū)間[QL-λ，QL+λ]中，則記為活體模型，λ代表預(yù)設(shè)的波動(dòng)值； 標(biāo)記活體模型的特征區(qū)域并獲取特征區(qū)域內(nèi)的采集點(diǎn)，所述的特征區(qū)域指活體模型中五官部分，計(jì)算特征區(qū)域內(nèi)采集點(diǎn)的比對(duì)數(shù)據(jù)S； S3：以預(yù)設(shè)的順序?qū)铙w模型中特征區(qū)域進(jìn)行排序并得到{M1，M2，...，Mn}，其中Mn代表第n個(gè)特征區(qū)域內(nèi)采集點(diǎn)的數(shù)量，計(jì)算差值，若差值C=0，則將數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的人臉模型記為第一相似模型，其中，I代表特征區(qū)域的數(shù)量，MSi代表數(shù)據(jù)庫中人臉模型的第i個(gè)特征區(qū)域內(nèi)采集點(diǎn)的數(shù)量； S4：建立空間坐標(biāo)系并生成活體模型和第一相似模型，將特征區(qū)域內(nèi)采集點(diǎn)記為比對(duì)點(diǎn)，基于比對(duì)點(diǎn)篩選第二相似模型具體包括： 將活體模型的比對(duì)點(diǎn)記為參考點(diǎn)，計(jì)算相同特征區(qū)域內(nèi)第一相似模型中的采集點(diǎn)與參考點(diǎn)之間的距離S，計(jì)算距離的均值Save，若距離的均值Save小于預(yù)設(shè)的距離判斷值S，將對(duì)應(yīng)的第一相似模型記為第二相似模型； S5：計(jì)算活體模型與第二相似模型的相似率K具體包括： 選擇活體模型與第二相似模型中相同部位的比對(duì)點(diǎn)，將比對(duì)點(diǎn)與空間坐標(biāo)系原點(diǎn)連接并生成特征向量，所述特征向量的方向由原點(diǎn)指向比對(duì)點(diǎn)，計(jì)算相似率，其中，代表活體模型中第i個(gè)特征向量，代表第二相似模型中第i個(gè)特征向量，篩選相似率K大于90%的第二相似模型，按照相似率K由大到小的順序?qū)Φ诙嗨颇Ｐ瓦M(jìn)行排序，排序中首位第二相似模型即為活體模型對(duì)應(yīng)的人臉。

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