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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利生物检测模型的训练方法、生物检测方法及相关产品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：CN117115883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310979924.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权生物检测模型的训练方法、生物检测方法及相关产品是由武文琦设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本生物检测模型的训练方法、生物检测方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种生物检测模型的训练方法、生物检测方法及相关产品，其中，训练方法包括：获取多个场景对应的多个多模态样本图像输入训练模型的特征提取网络，提取每个多模态样本图像的通用特征和特有特征；将通用特征输入训练模型的场景分类网络，计算对抗损失值；将通用特征和特有特征输入训练模型的特征重组网络，得到多个重组特征；将重组特征中的自组特征输入训练模型的攻击识别网络，计算分类损失值；将重组特征输入所述训练模型的对比网络，计算重组特征中的混合特征与该自组特征之间的对比损失值，根据所述对抗损失值、分类损失值以及对比损失值计算总体损失值训练所述训练模型，根据训练后的训练模型得到生物检测模型。

本发明授权生物检测模型的训练方法、生物检测方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种生物检测模型的训练方法，所述方法包括： 获取多个场景对应的多个多模态样本图像；其中，所述多模态样本图像中包含待生物检测的样本目标的图像信息； 将所述多个多模态样本图像输入训练模型的特征提取网络，提取所述多个多模态样本图像中每个多模态样本图像的通用特征和特有特征； 将所述通用特征输入训练模型的场景分类网络，计算生成所述通用特征的对抗损失值； 将所述通用特征和所述特有特征输入所述训练模型的特征重组网络，对所述通用特征和所述特有特征进行重组，得到多个重组特征；其中，每个重组特征基于一个通用特征和一个特有特征重组而成； 将所述多个重组特征中的自组特征输入所述训练模型的攻击识别网络，计算识别所述自组特征的生物攻击类型的分类损失值；其中，所述自组特征重组所基于的通用特征和特有特征来自同一多模态样本图像； 将所述多个重组特征输入所述训练模型的对比网络，计算所述多个重组特征中的混合特征与所述自组特征之间的对比损失值；其中，所述混合特征重组所基于的通用特征和特有特征来自不同的多模态样本图像； 根据所述对抗损失值、分类损失值以及对比损失值计算总体损失值，根据所述总体损失值训练所述训练模型，根据训练后的所述训练模型中的特征提取网络、特征重组网络、攻击识别网络得到训练后的生物检测模型。

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