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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法及相关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：CN116959049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210381870.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法及相关设备是由许剑清设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法及相关设备，包括：对各第一样本人脸图像和各第二样本人脸图像分别进行特征提取，得到第一人脸特征信息和第二人脸特征信息；由分类层根据第二人脸特征信息进行分类，得到预测分类信息；计算样本组对应的第一损失；将一样本组中第一人脸特征信息和第二人脸特征信息向高维度特征空间进行映射；计算在高维度特征空间中第一人脸特征分布与第二人脸特征分布之间的分布损失；根据样本组对应的第一损失和样本组对应的分布损失，确定目标损失；根据目标损失调整人脸识别模型的参数。采用本训练后的人脸识别模型可以用于对人脸被部分遮挡的人脸图像进行准确识别。

本发明授权人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一样本集，所述第一样本集包括多个样本组和各样本组中各样本对对应的标注信息，每一样本组包括至少两个样本对，所述样本对包括对应于同一人的第一样本人脸图像和第二样本人脸图像，所述第一样本人脸图像中的人脸未被遮挡，所述第二样本人脸图像中的人脸被部分遮挡； 在对所述人脸识别模型进行预训练后，由所述人脸识别模型中的特征提取层对所述样本组中各第一样本人脸图像和各第二样本人脸图像分别进行特征提取，得到所述第一样本人脸图像对应的第一人脸特征信息和所述第二样本人脸图像对应的第二人脸特征信息；其中，所述人脸识别模型通过人脸未被遮挡的第三样本人脸图像进行预训练； 由所述人脸识别模型中的分类层根据所述第二人脸特征信息进行分类，得到所述第二样本人脸图像对应的预测分类信息； 根据一样本组中各第二样本人脸图像对应的预测分类信息和各所述第二样本人脸图像对应的标注信息，计算所述样本组对应的第一损失； 将一样本组中所述第一人脸特征信息和所述第二人脸特征信息分别向高维度特征空间进行映射； 计算在所述高维度特征空间中一样本组中所述第一人脸特征信息映射后所呈现的第一人脸特征分布与所述第二人脸特征信息映射后所呈现的第二人脸特征分布之间的分布损失； 根据所述样本组对应的第一损失和所述样本组对应的分布损失，确定所述样本组对应的目标损失； 根据所述目标损失调整所述人脸识别模型的参数，直至达到第一训练结束条件。

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