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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116259115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211743671.8，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备是由曹佳炯设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：获取训练样本集合的特征信息，将特征信息输入时序模型，以确定各训练样本的时序关系，基于时序关系获取特征信息的特征向量，计算时序模型的时序损失函数，基于时序损失函数确定时序模型的第一状态，直至第一状态指示时序模型收敛，得到训练完成的时序模型，将特征向量输入跨域适配模型，获取适配后的适配特征向量以及活体预测结果，基于适配特征向量得到各适配特征向量的适配时序关系以及迁移特征计算跨域适配模型对应的跨域适配损失函数，基于跨域适配损失函数确定跨域适配模型的第二状态，直至第二状态指示跨域适配模型收敛，得到训练完成的跨域适配模型。

本发明授权一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种活体检测模型训练方法，所述方法包括：获取训练样本集合对应的样本特征信息，所述训练样本集合为包含人像的图像数据集合；将所述样本特征信息输入时序模型中，以确定所述训练样本集合中各训练样本之间的时序关系，基于所述时序关系获取所述样本特征信息对应的样本特征向量；计算所述时序模型对应的时序损失函数，基于所述时序损失函数确定所述时序模型的第一训练状态，直至所述第一训练状态指示所述时序模型收敛，得到训练完成的时序模型；将所述样本特征向量输入跨域适配模型，获取所述样本特征向量适配后的样本适配特征向量以及活体检测的预测结果，基于所述样本适配特征向量得到各所述样本适配特征向量之间的适配时序关系以及迁移特征，所述迁移特征用于指示所述样本特征向量适配前后保留的特征比例；计算所述跨域适配模型对应的跨域适配损失函数，基于所述跨域适配损失函数确定所述跨域适配模型的第二训练状态，直至所述第二训练状态指示所述跨域适配模型收敛，得到训练完成的跨域适配模型；所述计算所述跨域适配模型对应的跨域适配损失函数，包括：计算所述跨域适配模型得到所述预测结果对应的预测损失函数、所述适配时序关系对应的适配时序损失函数以及所述迁移特征对应的迁移损失函数；将所述预测损失函数、所述适配时序损失函数和所述迁移损失函数进行相加，得到所述跨域适配模型对应的跨域适配损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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