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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利活体检测模型训练方法和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：CN116740504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310771884.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权活体检测模型训练方法和装置是由王珂尧;张国生设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本活体检测模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种活体检测模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域，可应用于活体检测等场景。该方法的一具体实施方式包括：获取样本图像对；基于第一模态样本图像对单模态活体检测模型进行训练，调整单模态活体检测模型的参数，得到第一模态活体检测模型；在第一模态活体检测模型中加入提示模块和第二模态分类头；基于第二模态样本图像对加入提示模块和第二模态分类头的第一模态活体检测模型进行训练，调整提示模块的参数，得到混合模态活体检测模型。该实施方式只需训练一个混合模态活体检测模型，就能够实现同时对多模态的图像的人脸活体检测。

本发明授权活体检测模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种活体检测模型训练方法，包括： 获取样本图像对，所述样本图像对由包含同一人脸的第一模态样本图像和第二模态样本图像组成； 基于所述第一模态样本图像对单模态活体检测模型进行训练，调整所述单模态活体检测模型的参数，得到第一模态活体检测模型； 在所述第一模态活体检测模型中加入提示模块和第二模态分类头； 基于所述第二模态样本图像对加入所述提示模块和所述第二模态分类头的第一模态活体检测模型进行训练，调整所述提示模块的参数，得到混合模态活体检测模型； 对所述第二模态样本图像进行预处理，得到第二模态预处理图像； 将所述第二模态预处理图像切割成多个第二模态图像块； 所述基于所述第二模态样本图像对加入所述提示模块和所述第二模态分类头的第一模态活体检测模型进行训练，调整所述提示模块的参数，得到混合模态活体检测模型，包括： 将所述多个第二模态图像块输入至加入所述提示模块和所述第二模态分类头的第一模态活体检测模型，输出第二模态活体检测结果； 基于所述第二模态活体检测结果和所述第二模态样本图像的类别标签计算第二损失； 基于所述第二损失，调整所述提示模块的参数，得到混合模态活体检测模型。

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