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龙图腾网获悉上海华鑫股份有限公司申请的专利一种非生物面部信号拦截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：CN114511907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210087161.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种非生物面部信号拦截方法及系统是由沙曼;胡彦鹏;宋海川;刘淑宝;郑智鸿;王长波;陈会平;徐军峰;季秋赟设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非生物面部信号拦截方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非生物面部信号拦截方法和系统，其方法包括：在包含人脸的图像中自动框选人脸区域，通过深度估计网络对真实人脸进行深度估计。利用自适应规范化算法提取图像数据的规范化特征，将自适应规范化算法嵌入到主特征提取网络中进行协同训练并提取人脸特征，通过分类网络得到分类向量，通过训练得到网络模型。再利用测试集的数据对得到的网络模型进行测试，测试通过，该模型即可用于判定需要推断的人脸图像的种类。在该方法基础上设计了非生物面部信号拦截系统，系统前端负责人脸图像的采集及活体检测结果的反馈，后端进行数据预处理和活体检测方法的实现及封装，前后端分离，使系统具有很高的可迁移性和鲁棒性。

本发明授权一种非生物面部信号拦截方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非生物面部信号拦截方法，其中，包括： 步骤1、人脸图像预处理： 收集人体面部数据，再将人体面部数据扩充到人脸活体数据集，并将数据集按比例划分为训练集和测试集，对数据集图像中的人脸进行深度估计，得到深度图像； 其中，所述人体面部数据包括：人脸活体图像和攻击图像； 步骤2、面部图像特征提取及分类： 在训练集，通过自适应规范化算法计算出规范化特征，得到规范化面部图像，将自适应规范化算法,即AN,嵌入到主特征提取网络中进行协同训练并提取人脸特征，并将所提取特征输入分类网络得到分类向量，再通过计算损失函数值优化网络参数，得到训练好的网络模型； 其中，所述自适应规范化算法可以估算出步骤1中深度图像数据的均值和方差，利用均值和方差将数据归一化并借助可学习参数进行仿射变换可得到规范化特征； 步骤3、模型测试： 在测试集，利用测试集的数据对步骤2得到的模型进行测试，判断是否满足非生物面部信号拦截的需求,若不满足则继续训练； 步骤4、图像类别推断： 利用通过测试的模型，判定需要推断的人脸图像为人脸活体图像还是非人脸活体图像； 其中，对于步骤2所述自适应规范化算法，具体实现方法为： 1首先使用均值方差估计网络估算出当前图像数据的均值μ和方差，随后利用所得到的均值和方差对数据x进行归一化，最后，借助可学习参数γ和β对数据进行仿射变换得到经过规范化的特征： ； 2其中，所述均值方差估计网络：MVENet，结构包括全局池化层GlobalAveragePooling和卷积层conv； 其中，所述全局池化层可缩小特征图的尺寸，所述卷积层，可对缩小后的特征图进行非线性变换，图像特征数从64、32、16逐渐递减到1，最终可通过该网络计算出的图像数据的均值μ和方差的估算结果。

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