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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面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质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：CN115188082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210804237.X，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由张勇设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取伪面部图像和真面部图像，伪面部图像的面部姿态与真面部图像的面部姿态之间的差异度小于或等于门限值；基于伪面部图像对应的梯度信息，对伪面部图像和真面部图像进行融合，得到融合面部图像；基于融合面部图像对应的鉴伪结果，对面部鉴伪模型进行训练。本申请实施例可应用于人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，本申请能够通过在生成融合面部图像的同时，确定融合面部图像对应的标签数据，进而基于融合面部图像和标签数据，实现模型的自监督学习，而不受限于样本的稀少，从而提高模型的鉴伪准确性。

本发明授权面部鉴伪模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面部鉴伪模型的训练方法，其特征在于，所述面部鉴伪模型包括样本生成网络和面部检测网络，所述方法包括： 获取伪面部图像和真面部图像；其中，所述伪面部图像对应的面部姿态与所述真面部图像对应的面部姿态之间的差异度小于或等于门限值； 通过所述面部检测网络，获取所述伪面部图像对应的鉴伪结果； 基于所述伪面部图像对应的鉴伪结果和所述伪面部图像对应的标签数据，获取所述伪面部图像对应的第一训练损失，所述第一训练损失用于指示所述面部鉴伪模型对面部图像的真伪的预测准确性； 基于所述伪面部图像对应的第一训练损失，对所述伪面部图像对应的各个像素值进行求导，获取所述伪面部图像对应的梯度信息，所述梯度信息用于指示所述伪面部图像中的面部区域； 通过所述样本生成网络，基于所述梯度信息对所述伪面部图像和所述真面部图像进行融合，得到融合面部图像； 通过所述面部检测网络，获取所述融合面部图像对应的鉴伪结果；其中，所述鉴伪结果包括真伪预测结果、融合区域预测结果和融合程度预测结果； 基于所述融合面部图像对应的鉴伪结果，对所述面部鉴伪模型进行训练，得到训练完成的所述面部鉴伪模型。

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