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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于语言引导图片特征提取的活体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：CN119028027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411002470.1，技术领域涉及：G06V40/30；该发明授权一种基于语言引导图片特征提取的活体检测方法及系统是由宋和;余翔宇;胡永健;刘琲贝;李纪成设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语言引导图片特征提取的活体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语言引导图片特征提取的活体检测方法及系统，该方法包括下述步骤：对人脸欺诈检测的视频数据集进行预处理，构建图片编码器和文本编码器；构建图片‑图片投影器和文本‑图片投影器，构建对比学习模块缩短对应的投影特征的距离，文本设计模块生成多组文本提示词；构建文本筛选模块，构建冻结文本编码器模块冻结文本编码器的预训练权重，通过余弦相似度计算和二元交叉熵计算与人脸最匹配的文本提示词，分类器根据文本提示词描述的真假判决人脸的真假，通过对对比学习模块、图片文本特征对齐模块、分类器的三个输出结果进行监督训练，基于训练后的模型得到人脸的真假预测结果。本发明判决人脸真假准确率更高，泛化性能更佳。

本发明授权一种基于语言引导图片特征提取的活体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语言引导图片特征提取的活体检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 构建视频数据集预处理模块，对获取的人脸欺诈检测的视频数据集进行预处理，截取人脸图像，构建包含人脸图像与对应真伪标签的文本文件； 构建图片编码器和文本编码器，图片编码器提取人脸图像的图片特征，文本编码器提取文本提示词的文本特征； 构建图片-图片投影器和文本-图片投影器，所述图片-图片投影器将不同的图片特征投影到同一特征空间，所述文本-图片投影器将图片和文本特征投影到同一特征空间； 所述图片-图片投影器和文本-图片投影器的网络结构相同，包括三层全连接层，每层包含了权重矩阵和偏置向量，并通过ReLU激活函数进行非线性变换； 第一层全连接层接收输入特征向量，并依次通过批量归一化和ReLU激活函数进行变换，将负值置零； 变换后的输出作为第二层全连接层的输入，依次通过批量归一化和ReLU激活函数进行处理； 再经过第三层全连接层将特征映射到目标输出维度，得到最终的输出特征； 构建对比学习模块，每张人脸图像经数据增强得到两个子视图，通过图片编码器得到对应的特征表示，基于图片-图片投影器映射到另一个特征空间，对比学习模块基于对比学习损失函数计算两个图片投影特征的相似度和不同点； 构建图片文本特征对齐模块，基于文本-图片投影器将图片特征和文本特征映射得到对应的投影特征，基于对齐损失缩短对应的投影特征的距离，实现图像和文本特征对齐； 构建文本设计模块，基于语言文本大模型和预设的约束生成多组文本提示词，具体包括： 对真假脸文本进行了三种约束，包括：禁止使用生僻词、禁止使用从句以及禁止对人物特征、分辨率、环境背景和光照进行描述； 针对欺诈人脸，设置攻击类型提示，包括打印攻击、重放攻击、3D掩模攻击和对抗性样本攻击； 构建文本筛选模块对多组文本提示词进行筛选，具体包括： 计算图片与每个文本提示词的余弦相似度，将余弦相似度最高的文本作为图片对应的唯一提示词； 统计每一条文本和每一张图片的匹配频率，基于匹配频率保留设定数目的文本； 保留描述攻击类型的文本提示词； 构建冻结文本编码器模块，对文本编码器的预训练权重进行冻结； 构建分类器，通过余弦相似度计算和二元交叉熵计算与人脸最匹配的文本提示词，根据文本提示词描述的真假判决人脸的真假； 通过对对比学习模块、图片文本特征对齐模块、分类器的三个输出结果进行监督训练，将人脸图像输入训练后的模型，得到人脸的真假预测结果。

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