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龍圖騰網獲悉上海埃瓦智能科技有限公司;紹興埃瓦科技有限公司申請的專利人臉識別模型訓練裝置、方法、設備和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：CN114511755B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210027799.8，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權人臉識別模型訓練裝置、方法、設備和存儲介質是由王赟;張官興設計研發完成，并于2022-01-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本人臉識別模型訓練裝置、方法、設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種人臉識別模型訓練裝置、方法、設備和存儲介質，屬于模型訓練領域，方法包括獲取兩種模態數據的訓練樣本數據；將兩種模態數據按設定的樣本選取數量及節拍，采用交叉訓練的策略分別訓練不同分支的淺層分離網絡；采用深層共享網絡對樣本底層特征數據進行深層特征提取，獲得單一模態數據的第一特征向量和第二特征向量數據，并計算樣本數據分類輸出概率；根據深層網絡分類輸出概率及預設損失函數，計算網絡模型損失值；根據網絡模型損失值通過反向傳播算法更新輸入模態數據對應的淺層分離網絡和深層網絡模型參數。通過本申請的處理方案，通過訓練不同場景下多模態數據采用不同識別策略，最大程度保證人臉識別模型應用場景的普適性。

本發明授權人臉識別模型訓練裝置、方法、設備和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裝置，其特征在于，包括： 樣本獲取模塊，用于獲取訓練樣本數據，所述訓練樣本數據至少包含兩種不同模態的第一模態數據和第二模態數據，第一模態數據攜帶有第一模態標識及對應的第一樣本圖片，第二模態數據攜帶有第二模態標識及對應的第二樣本圖片； 淺層網絡訓練模塊，包含第一淺層網絡單元和第二淺層網絡單元，分別接收同一模態的訓練樣本數據，計算不同分支淺層網絡提取的樣本底層特征數據，不同的分支淺層網絡是事先采用不同模態的模態數據訓練得到的初始模型； 深層網絡訓練模塊，用于采用深層共享網絡分別對所述淺層特征提取模塊提取的樣本底層特征數據進行深層特征提取，獲得單一模態數據的第一特征向量和第二特征向量數據，并計算樣本數據分類輸出概率； 損失計算模塊，用于根據深層網絡分類輸出概率及預設損失函數，計算網絡模型損失值； 參數更新模塊，用于根據所述網絡模型損失值通過反向傳播算法更新輸入模態數據對應的淺層分離網絡和深層網絡模型參數； 交叉訓練模塊，用于根據訓練節拍依次循環接收由不同模態數據計算獲得的聯合損失值，并根據該聯合損失值依次循環訓練深層網絡模型參數和當前模態數據對應的淺層分離網絡模型參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海埃瓦智能科技有限公司;紹興埃瓦科技有限公司，其通訊地址為：201306 上海市浦東新區自由貿易試驗區臨港新片區環湖西二路888號C樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。