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龙图腾网获悉合肥的卢深视科技有限公司申请的专利模型训练、人脸图像质量评分方法、电子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：CN115063374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210731159.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权模型训练、人脸图像质量评分方法、电子设备及存储介质是由刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、人脸图像质量评分方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人脸图像处理领域，公开了一种模型训练、人脸图像质量评分方法、电子设备及存储介质。本发明中，模型训练方法，包括：构建用于从人脸图像提取人脸特征向量的特征编码网络，人脸特征向量作为样本服从第一正态分布；构建用于生成描述人脸图像为好质量和坏质量的两个聚类中心向量的聚类中心网络，两个聚类中心向量分别作为样本服从第二正态分布；构建分类概率模型，分类概率模型用于生成人脸图像分别属于好质量和坏质量的分类概率值；以未标注标签的人脸图像作为训练样本，对特征编码网络、聚类中心网络和分类概率模型进行联合训练，得到训练好的特征编码网络和聚类中心网络。

本发明授权模型训练、人脸图像质量评分方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 构建用于从人脸图像提取人脸特征向量的特征编码网络，所述人脸特征向量作为样本服从第一正态分布； 构建用于生成描述人脸图像为好质量和坏质量的两个聚类中心向量的聚类中心网络，所述两个聚类中心向量分别作为样本服从第二正态分布； 构建分类概率模型，所述分类概率模型用于生成所述人脸图像分别属于好质量和坏质量的分类概率值； 以未标注标签的人脸图像作为训练样本，对所述特征编码网络、所述聚类中心网络和所述分类概率模型进行联合训练，得到训练好的所述特征编码网络和所述聚类中心网络； 其中，所述联合训练的损失包括：所述人脸特征向量以对应的所述分类概率值靠近所述两个聚类中心向量的距离损失，以及利用已标注为好质量的人脸图像所对应的人脸特征向量作为样本服从的第一正态分布与所述两个聚类中心向分别作为样本服从的第二正态分布之间的距离损失； 其中，所述特征编码网络包括：特征编码模型和用于构建所述第一正态分布的第一生成模块； 所述特征编码模型的输入为人脸图像，输出为第一均值向量和第一标准差向量； 所述聚类中心网络包括：聚类中心模型和用于构建所述第二正态分布的第二生成模块； 所述聚类中心模型无输入且输出为用于描述人脸图像为好质量和坏质量的两个向量表达，每个所述向量表达包括第二均值向量和第二标准差向量； 其中，计算所述人脸特征向量以对应的所述分类概率值靠近所述两个聚类中心向量的距离损失，包括： 通过如下公式计算所述人脸特征以对应所述分类概率值所属于所述两个聚类中心的距离损失： 其中，loss c为所述人脸特征以对应所述分类概率值所属于所述两个聚类中心的距离损失，为所述人脸图像属于好质量和坏质量的分类概率值，为所述第一标准差向量，为所述人脸特征向量，为所述聚类中心向量，为超参数，B为训练样本的批大小；b=1，2…，B；k=1,2，分别代表好质量和坏质量；n为向量长度。

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