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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利一种实时人脸检测识别方法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：CN116152892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310108505.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种实时人脸检测识别方法是由高瑞贞;李雨昂;贾国平;赵子月;王占胜;张京军设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时人脸检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种实时人脸检测识别方法，包括如下步骤：S1:构建人脸检测识别系统；S2：训练人脸检测模型；S3：构建查询数据集；S4：将查询数据集中的所有人脸图像输入训练好的人脸检测模型得到每张人脸图像对应的特征图；S5：计算每张特征图对应的融合特征矩阵，将所有人脸图像对应的融合特征矩阵拼接得到一个查询矩阵Q；S6：将待检测人脸图像p输入训练好的人脸检测模型得到对应的特征图，再将p对应的特征图输入人脸识别模型得到对应的融合特征矩阵Np,将Np与Q相乘得到矩阵P,取P中的最大值与阈值进行比较，进而输出判断结果。本发明可以有效快速的对人脸进行识别，计算量小，计算速度快，同时也可多个相机同时运行进行检测。

本发明授权一种实时人脸检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种实时人脸检测识别方法，其特征在于：包括如下步骤： S1:构建人脸检测识别系统，所述人脸检测识别包括人脸检测模型和人脸识别模型； 所述人脸检测模型为改进的Retina网络模型，将Retina网络模型中的特征提取融合模型更改为轻量化网络模型ShuffleNet_V2； 所述人脸识别模型为ResNet网络模型； S2：训练人脸检测模型得到训练好的人脸检测模型； S3：构建查询数据集，所述查询数据集由m张人脸图像组成，每张图像标注图像中人的姓名； S4：将查询数据集中的每张人脸图像输入训练好的人脸检测模型得到每张人脸图像对应的特征图； S5：将S4得到的每张特征图输入人脸识别模型得到每张特征图对应的融合特征矩阵N，N为1×a的矩阵，将m张人脸图像对应的融合特征矩阵拼接得到一个查询矩阵Q,Q为a×m的矩阵； S6：对于一张待检测人脸图像p，将p输入训练好的人脸检测模型得到对应的特征图，再将p对应的特征图输入人脸识别模型得到对应的融合特征矩阵Np,Np为1×a’的矩阵； 将Np与Q相乘得到矩阵P,P为1×m的矩阵，取P中的最大值与阈值进行比较，如该最大值大于或等于阈值，则该最大值对应的人脸图像标注的姓名作为输出，否则输出陌生人。

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