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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种多尺度特征聚合的活体检测方法和系统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：CN115546907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211153579.6，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权一种多尺度特征聚合的活体检测方法和系统是由黄裕锟;吴俊毅;满君怡;高志鹏;吴婷婷;陈德意;赵建强;杜新胜;金辉;韩名羲设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度特征聚合的活体检测方法和系统在说明书摘要公布了：公开了多尺度特征聚合的活体检测方法和系统，包括将RGB图像通过图像变换转换为HSV图像，将RGB图像和HSV图像融合为RGB‑HSV图像并送入主干网络；将主干网络提取的特征送入特征深度拓展模块，并将输出送入多特征提取模块以获得更多的上下文信息；将最终输出经过池化层和分类层，并在交叉熵损失函数的约束下进行训练。本发明提出的一种多尺度特征聚合的活体检测方法和系统，其具有参数量小、对图像的接受域大、多尺度特征聚合的特点，利用了空洞卷积以扩大网络的感受野，获取更多的上下文信息，利用RGB图像和HSV图像作为6通道的图像作为输入，运行速度与仅使用RGB图像的运行速度是一致的，在性能和效率之间取得了很好的平衡。

本发明授权一种多尺度特征聚合的活体检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多尺度特征聚合的活体检测方法，其特征在于，包括： S1：将RGB图像通过图像变换转换为HSV图像，将所述RGB图像和所述HSV图像融合为RGB‑HSV图像并送入主干网络； S2：将所述主干网络提取的特征送入特征深度拓展模块，并将输出送入多特征提取模块以获得更多的上下文信息； S3：将最终输出经过池化层和分类层，并在交叉熵损失函数的约束下进行训练； 所述特征深度拓展模块包括一个3*3卷积、BN层和ReLU激活函数，所述多特征提取模块包括两个支路，上支路包括3*1和1*3卷积组成的模拟3*3卷积，下支路包括空洞率为3的3*3空洞卷积，所述多特征提取模块的上下两支路进行融合，再经过BN层和ReLU防止过拟合，所述多特征提取模块有7个，所述特征深度拓展模块的输出分别连接到第四个和第七个多特征提取模块的输出。

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厦门市美亚柏科信息股份有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区软件园二期观日路12号102-402单元；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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