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龙图腾网获悉合肥的卢深视科技有限公司申请的专利模型训练方法、人脸识别方法、电子设备及存储介质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：CN115131858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210735739.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权模型训练方法、人脸识别方法、电子设备及存储介质是由胡长胜;浦煜;何武;付贤强;朱海涛;户磊设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、人脸识别方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人脸识别领域，公开了一种模型训练方法、人脸识别方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：构建从人脸图像样本中提取人脸特征的特征提取模型；特征提取模型的相邻网络层之间设置有注意力机制模块；注意力机制模块用于根据相邻网络层中前一网络层输出的第一特征图形成权重矩阵，将第一特征图采用权重矩阵处理后的第二特征图输出到相邻网络层中后一网络层；将第一特征图采用与权重矩阵互补的权重矩阵处理后的第三特征图作为输入，构建特征分类模型，特征分类模型的输出为影响人脸图像样本身份识别的预设信息类别；对特征提取模型和特征分类模型进行联合训练。

本发明授权模型训练方法、人脸识别方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 构建从人脸图像样本中提取人脸特征的特征提取模型；所述特征提取模型的相邻网络层之间设置有注意力机制模块；所述注意力机制模块用于根据所述相邻网络层中前一网络层输出的第一特征图形成权重矩阵，将所述第一特征图采用所述权重矩阵处理后的第二特征图输出到所述相邻网络层中后一网络层； 将所述第一特征图采用与所述权重矩阵互补的权重矩阵处理后的第三特征图作为输入，构建特征分类模型，所述特征分类模型的输出为影响所述人脸图像样本身份识别的预设信息类别；互补的两个权重矩阵为同型矩阵，且对应元素的和为1；所述特征分类模型设置有处理模块用于处理输入的第三特征图，所述特征分类模型根据处理结果输出预测信息类别； 对所述特征提取模型和所述特征分类模型进行联合训练，所述联合训练的损失函数基于已训练好的教师模型输出的人脸特征与所述特征提取模型输出的人脸特征之间的蒸馏损失、所述特征提取模型输出的人脸特征经分类器输出的预测人脸类别对应的第一分类损失，以及所述特征分类模型输出的预测信息类别所对应的第二分类损失构建。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥的卢深视科技有限公司，其通讯地址为：230091 安徽省合肥市高新区习友路3333号中国(合肥)国际智能语音产业园研发中心楼611-217室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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