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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种训练面部识别模型的方法、装置、存储介质和电子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：CN120220206B 。

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：202510273565.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种训练面部识别模型的方法、装置、存储介质和电子设备是由许小松设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练面部识别模型的方法、装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域，具体提供了一种训练面部识别模型的方法、装置、存储介质和电子设备，该方法可以包括：将用于训练的图像数据集输入至所述主干网络模块中，输出与所述图像数据集对应的图像特征信息；将所述图像特征信息输入至所述特征处理模块中，输出不同尺寸的图像融合特征；将不同尺寸的图像融合特征输入至目标检测模块，输出图像检测结果；利用目标损失函数确定的图像检测结果的损失值优化初始面部识别模型，得到训练好的面部识别模型；面部识别模型用于对待识别图像中的面部表情进行识别。本申请的一些实施例可以提升训练的面部识别模型的精度。

本发明授权一种训练面部识别模型的方法、装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种训练面部识别模型的方法，其特征在于，所述方法用于训练初始面部识别模型得到训练好的面部识别模型，所述初始面部识别模型包括：主干网络模块、特征处理模块和目标检测模块；所述方法包括： 将用于训练的图像数据集输入至所述主干网络模块中，输出与所述图像数据集对应的图像特征信息；其中，所述图像数据集在训练过程中基于迭代的半监督标注策略进行持续更新；将迭代阶段按照模型训练阶段分为两层迭代阶段，分别为第一层迭代和第二层迭代；所述第一层迭代中，基于第i次面部识别模型训练结果，自动筛选出误分类或低置信度的训练数据样本，对所述训练数据样本进行重新标注并加入到第i+1次训练数据集中，继续对模型进行微调训练；在第二层迭代中，利用预训练模型生成新样本数据，再从第i次训练数据集中筛选出置信度高的数据后与新样本数据，组成第i+1次训练数据集； 将所述图像特征信息输入至所述特征处理模块中，输出不同尺寸的图像融合特征； 将所述不同尺寸的图像融合特征输入至所述目标检测模块，输出图像检测结果； 利用目标损失函数确定的所述图像检测结果的损失值优化所述初始面部识别模型，得到所述训练好的面部识别模型，其中，所述目标损失函数包括：面部表情分类损失、面部检测定位损失、目标置信度损失和时间一致性损失；所述面部识别模型用于对待识别图像中的面部表情进行识别。

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