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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于原型学习和余弦相似度的特征聚类人脸欺诈检测方法及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：CN117975576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410119338.2，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权基于原型学习和余弦相似度的特征聚类人脸欺诈检测方法及系统是由林泽锋;胡永健;刘琲贝;李纪成设计研发完成，并于2024-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原型学习和余弦相似度的特征聚类人脸欺诈检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于原型学习和余弦相似度的特征聚类人脸欺诈检测方法及系统，该方法包括下述步骤：视频预处理，基于潜在分布骨干网络提取潜在分布特征，对潜在分布特征和原型中心进行归一化并计算两者的余弦相似度；对同一个类别的所有原型中心余弦相似度加权求和得到对应类别的分类预测角度余弦；计算带有边缘惩罚系数的加性角度损失函数；基于类间损失函数和类内损失函数计算各个原型中心的距离；基于构建的总损失函数训练得到预测模型；根据各个原型中心周围样本密度对原型中心个数进行调整，优化预测模型；基于优化后的预测模型输出测试人脸欺诈检测结果。本发明保证了模型对人脸欺诈视频特征的提取能力和鉴别能力，提高了模型的泛化能力。

本发明授权基于原型学习和余弦相似度的特征聚类人脸欺诈检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于原型学习和余弦相似度的特征聚类人脸欺诈检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 将划分的各数据集视频分帧，提取各帧图像人脸区域作为待检测区域； 基于ResNet-18构建潜在分布骨干网络，初始化原型中心； 将待检测图像输入预训练好的潜在分布骨干网络得到潜在分布特征，对潜在分布特征和原型中心进行归一化； 计算归一化后的潜在分布特征和所有原型中心的余弦相似度； 对同一个类别的所有原型中心余弦相似度加权求和得到对应类别的分类预测角度余弦； 对分类预测角度计算带有边缘惩罚系数的加性角度损失函数； 基于类间损失函数和类内损失函数计算各个原型中心的距离； 基于加性角度损失函数、类间损失函数、类内损失函数加权求和后得到总损失函数，基于总损失函数训练得到预测模型； 构建自适应调整原型中心算法，根据各个原型中心周围样本密度对原型中心个数进行调整，优化预测模型； 基于优化后的预测模型进行特征提取和预测分类，输出测试人脸欺诈检测结果。

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华南理工大学，其通讯地址为：511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院；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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