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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利图文对比学习的多模态人脸活体检测方法、介质及设备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：CN119763199B 。

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：202411815959.0，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权图文对比学习的多模态人脸活体检测方法、介质及设备是由章烈剽;康文雄;刘坤设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图文对比学习的多模态人脸活体检测方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图文对比学习的多模态人脸活体检测方法、介质及设备；方法是：采用CLIP网络架构来实现人脸活体检测；CLIP网络架构包括文本编码器、图像编码器和多模态信息融合模块；将真假脸标签扩展出文本提示集，并送入文本编码器获得文本特征；将人脸图像三个模态分别输入到图像编码器提取图像特征；将三个模态图像特征分别与文本特征进行计算余弦相似度得到分类概率；若任一个模态分类概率置信度高，则直接得到检测结果；若三个模态置信度均不高，将三个模态图像特征融合后与文本特征进行计算余弦相似度，得到检测结果。该方法充分利用CLIP预训练模型蕴含跨模态知识，提取人脸图像和文本提示的基础特征，提高了模型的泛化能力。

本发明授权图文对比学习的多模态人脸活体检测方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种图文对比学习的多模态人脸活体检测方法，其特征在于：采用CLIP网络架构来实现人脸活体检测；所述CLIP网络架构是指：基于CLIP预训练模型进行微调训练，得到用于人脸活体检测的CLIP网络架构；CLIP网络架构包括用于对文本进行特征提取的文本编码器、分别用于对人脸图像RGB、IR、Depth三个模态提取图像特征的三个图像编码器，以及用于将三个模态的图像特征进行融合和拼接的多模态信息融合模块； 图文对比学习的多模态人脸活体检测方法，包括如下步骤： 步骤S1、将人脸图像数据集的真脸标签和假脸标签，扩展出文本提示集，并送入文本编码器，获得真脸类型的文本特征和假脸类型的文本特征 步骤S2、将人脸图像RGB、IR、Depth三个模态分别输入到CLIP网络架构对应的图像编码器，提取三个模态的图像特征 步骤S3、将三个模态的图像特征分别与文本特征进行计算真脸和假脸两个类型的余弦相似度，以得到真脸和假脸的分类概率； 步骤S4、若任一个模态的真脸或假脸的分类概率置信度高，则以该模态高置信度分类概率对应的类型作为人脸活体检测结果； 若三个模态的真脸和假脸的分类概率置信度均不高，将三个模态的图像特征输入到多模态信息融合模块中得到融合图像特征把融合图像特征与文本特征进行计算真脸和假脸两个类型的余弦相似度，得到真脸和假脸的分类概率，取分类概率较高的类型作为人脸活体检测结果。

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