买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于自监督表征学习的人脸分析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：CN120472521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510980514.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于自监督表征学习的人脸分析方法及系统是由陈思;王森森;王大寒;江楠峰设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督表征学习的人脸分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自监督表征学习的人脸分析方法及系统，该方法包括：1从数据集中获取人脸图像，并对人脸图像进行预处理；2构建自监督的局部到全局掩码蒸馏网络模型来提取通用人脸表征；其中，通过在线局部编码器提取可见局部特征Token序列，通过目标全局编码器提取目标全局特征Token序列，并通过局部到全局解码器预测全局特征Token序列；在模型训练过程中，计算掩膜损失和蒸馏损失的加权和，并通过梯度反向传播，优化在线局部编码器的参数，实现模型的迭代训练；3将训练好的在线局部编码器通过迁移学习运用到人脸解析、人脸关键点检测、人脸属性识别或人脸表情识别任务。该方法及系统有利于更加鲁棒、准确、泛化的获得人脸分析任务的结果。

本发明授权基于自监督表征学习的人脸分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督表征学习的人脸分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1从数据集中获取人脸图像，并对人脸图像进行预处理，生成局部人脸图像Token序列和全局人脸图像Token序列； 2构建自监督的局部到全局掩码蒸馏网络模型来提取通用人脸表征；对于输入的局部人脸图像Token序列和全局人脸图像Token序列，所述局部到全局掩码蒸馏网络模型将局部人脸图像Token序列去除掩码部分后输入在线局部编码器中，由在线局部编码器提取可见局部特征Token序列；同时，所述局部到全局掩码蒸馏网络模型将全局人脸图像Token序列输入目标全局编码器中，由目标全局编码器提取目标全局特征Token序列；而后通过局部到全局解码器结合局部和全局之间的相对位置关系，通过可见局部特征Token序列预测全局特征Token序列；在模型训练过程中，计算掩膜损失和蒸馏损失的加权和，并通过梯度反向传播，优化在线局部编码器的参数，实现模型的迭代训练；其中，掩膜损失通过密集掩模损失和全局掩膜损失衡量预测全局特征和目标全局特征之间的差距以及学习全局上下文信息，蒸馏损失用于衡量局部特征与全局特征之间的差异； 3将训练好的在线局部编码器通过迁移学习运用到人脸解析、人脸关键点检测、人脸属性识别或人脸表情识别任务。

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理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。