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龍圖騰網獲悉北京龍智數科科技服務有限公司申請的專利人臉識別模型訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115775402B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210909067.1，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權人臉識別模型訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由楊戰波;黃澤元;祁曉婷;蔣召設計研發完成，并于2022-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本人臉識別模型訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種人臉識別模型訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：利用樣本集對基礎人臉識別模型進行第一階段訓練，得到第一人臉識別模型；將每個圖片樣本輸入第一人臉識別模型中，得到每個圖片樣本的特征向量，計算每個圖片樣本對應的質量分；基于概率以及質量分，對中心向量以及特征向量的梯度縮放項進行更新，并進行第二階段訓練得到第二人臉識別模型；基于每個圖片樣本對應的概率，以及確定的每個圖片樣本的類型，對第三階段訓練時的中心向量以及特征向量的梯度縮放項進行更新，并進行第三階段訓練得到第三人臉識別模型，將第三人臉識別模型作為最終的模型。本申請能夠充分挖掘高質量難樣本，提升人臉識別模型的訓練效果。

本發明授權人臉識別模型訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種人臉識別模型訓練方法，其特征在于，包括： 利用樣本集對預先配置的基礎人臉識別模型進行第一階段訓練，得到第一階段訓練后的第一人臉識別模型，所述樣本集中包含不同質量的圖片樣本； 將每個所述圖片樣本依次輸入所述第一人臉識別模型中，得到每個所述圖片樣本對應的特征向量，利用質量分算法基于特征向量計算每個所述圖片樣本對應的質量分； 確定每個所述圖片樣本在其所屬類別內的概率，基于所述概率以及所述圖片樣本的質量分，對所述第一人臉識別模型內的中心向量以及特征向量的梯度縮放項進行更新，利用樣本集對梯度縮放項更新后的第一人臉識別模型進行第二階段訓練，得到第二階段訓練后的第二人臉識別模型； 基于每個所述圖片樣本對應的概率，確定每個所述圖片樣本的類型，當所述圖片樣本為簡單樣本時，將使用簡單樣本對第二人臉識別模型進行第三階段訓練時的中心向量以及特征向量的梯度縮放項設置為初始值；當所述圖片樣本為難樣本時，利用預定的夾角，將使用難樣本對第二人臉識別模型進行第三階段訓練時的中心向量以及特征向量的梯度縮放項進行更新； 利用樣本集對梯度縮放項更新后的第二人臉識別模型進行第三階段訓練，得到第三階段訓練后的第三人臉識別模型，將第三人臉識別模型作為最終訓練得到的模型。

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