北京三快在线科技有限公司陈新华获国家专利权
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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利人脸识别模型训练方法及装置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：CN115205919B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202110395283.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别模型训练方法及装置是由陈新华设计研发完成，并于2021-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本人脸识别模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种人脸识别模型训练方法及装置。所述方法包括：将多幅人脸样本图像输入至待训练人脸识别模型；待训练人脸识别模型包括多个网络节点层；将多幅人脸样本图像等量划分至多个网络节点层，并调用多个网络节点层对多幅人脸样本图像进行处理，得到多个网络节点层对应的图像特征；根据图像特征和预设分类矩阵，计算得到多个网络节点层对应的网络节点指数；根据网络节点指数，确定所述多个网络节点层对应的节点概率；根据所述节点概率，计算得到所述待训练人脸识别模型的模型梯度；基于所述模型梯度，调整所述待训练人脸识别模型的模型参数，直至所述待训练人脸识别模型收敛。本公开可以节省人脸分类的计算开销，并显著提升人脸识别精度。
本发明授权人脸识别模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，包括： 将多幅人脸样本图像输入至待训练人脸识别模型；所述待训练人脸识别模型包括多个网络节点层； 将所述多幅人脸样本图像等量划分至所述多个网络节点层，并调用所述多个网络节点层对所述多幅人脸样本图像进行处理，得到所述多个网络节点层对应的图像特征； 根据所述图像特征和预设分类矩阵，计算得到所述多个网络节点层对应的网络节点指数； 根据所述网络节点指数，确定所述多个网络节点层对应的节点概率； 根据所述节点概率，计算得到所述待训练人脸识别模型的模型梯度； 基于所述模型梯度，调整所述待训练人脸识别模型的模型参数，直至所述待训练人脸识别模型收敛。
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