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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京三快在線科技有限公司申請的專利模型訓(xùn)練方法、人臉識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品獲國家發(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：CN114140862B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202111531367.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練方法、人臉識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品是由鄭明悟;黃迪;楊鴻宇;邱迪;甄成;陳新華;閆鵬飛;韓浩;魏曉林設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型訓(xùn)練方法、人臉識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、人臉識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取至少一組人臉圖像樣本，每一組人臉圖像樣本包括第一圖像樣本和第二圖像樣本，第二圖像樣本是對第一圖像樣本擴(kuò)增后得到的樣本；通過識別網(wǎng)絡(luò)從第一圖像樣本中提取出第一人臉特征；以及通過特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對第二圖像樣本進(jìn)行人臉特征增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的圖像樣本；通過識別網(wǎng)絡(luò)從增強(qiáng)后的圖像樣本中提取出第二人臉特征；基于第一人臉特征與第二人臉特征之間的特征誤差，調(diào)整特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到訓(xùn)練完成的人臉識別模型。該方法能夠提高人臉識別模型的人臉識別精度。

本發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練方法、人臉識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉識別模型的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述人臉識別模型包括特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的識別網(wǎng)絡(luò)，所述特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)包括降噪網(wǎng)絡(luò)和特征疊加函數(shù)；所述方法包括： 獲取至少一組人臉圖像樣本，每一組所述人臉圖像樣本包括第一圖像樣本和第二圖像樣本，所述第二圖像樣本是對所述第一圖像樣本擴(kuò)增后得到的樣本； 通過所述識別網(wǎng)絡(luò)從所述第一圖像樣本中提取出第一人臉特征； 以及通過所述特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對所述第二圖像樣本進(jìn)行人臉特征增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的圖像樣本，包括：通過所述降噪網(wǎng)絡(luò)對所述第二圖像樣本進(jìn)行降噪處理，得到降噪后的樣本殘差圖像；通過所述特征疊加函數(shù)將所述樣本殘差圖像疊加至所述第二圖像樣本，得到所述增強(qiáng)后的圖像樣本； 通過所述識別網(wǎng)絡(luò)從所述增強(qiáng)后的圖像樣本中提取出第二人臉特征； 基于所述第一人臉特征與所述第二人臉特征之間的特征誤差，調(diào)整所述特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到訓(xùn)練完成的人臉識別模型，包括：獲取至少一張第三圖像樣本；調(diào)用所述訓(xùn)練完成的特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對所述第三圖像樣本進(jìn)行人臉特征增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的第三圖像樣本；調(diào)用所述識別網(wǎng)絡(luò)從所述增強(qiáng)后的第三圖像樣本中提取出第三人臉特征；基于所述第三人臉特征對所述訓(xùn)練完成的特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、以及所述識別網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到所述訓(xùn)練完成的人臉識別模型，所述第三圖像樣本包括所述第二圖像樣本。

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