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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种条件对抗域泛化的人脸活体检测方法及网络模型架构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：CN114078276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202111397397.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种条件对抗域泛化的人脸活体检测方法及网络模型架构是由蔡体健;尘福春;刘文鑫;陈均;罗词勇设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种条件对抗域泛化的人脸活体检测方法及网络模型架构在说明书摘要公布了：本发明公开一种条件对抗域泛化的人脸活体检测方法及网络模型架构。所述网络模型架构包括特征生成模块、条件域对抗训练模块和辅助监督分类模块；采用条件对抗域泛化的人脸活体检测方法进行人脸活体检测，在训练阶段，通过人脸深度图损失、非对称三元组损失、分类损失和域对抗损失来训练特征生成网络和分类网络；在测试阶段，将测试样本送入特征生成网络和分类网络，从而进行人脸活体检测。本发明能够有效提高跨场景下未知欺诈检测的泛化性能。

本发明授权一种条件对抗域泛化的人脸活体检测方法及网络模型架构在权利要求书中公布了：1.一种条件对抗域泛化的人脸活体检测方法，其特征在于，包括： 从多源域图像中提取多源域图像特征，将提取的特征输入特征生成器生成特征编码，并将提取的特征输入深度估计网络输出人脸深度损失； 将特征编码输入分类器预估分类结果，将特征编码器输出的特征编码和分类器输出的分类结果进行张量积融合，将融合结果输入域判别器，进行域判别器和特征生成器的域对抗网络训练，得到域对抗损失； 其中，进行域判别器和特征生成器的域对抗网络训练包括：基于多线性映射的数据融合域对抗训练，通过多线性映射的方式进行数据融合，具体操作是使用特征编码和分类结果两个向量的张量积进行数据融合；基于熵加权条件域对抗训练，根据样本的分类预测结果，根据分类预测结果来给域判别器添加条件，通过添加条件来关联特征生成器和域判别器，给予不同的样本以不同的权重； 其中，根据分类预测结果计算信息熵，基于所述信息熵生成熵感知权重，用于对样本加权，抑制预测不确定样本对域对抗训练的影响； 使用交叉熵损失函数对分类器进行训练，得到分类损失；以及利用非对称三元组训练模型对特征编码进行训练，使得不同域的活体样本紧凑，并促使活体样本与假体样本之间以及不同域的假体样本之间离散，得到非对称三元组损失； 根据人脸深度图损失、非对称三元组损失、分类损失和域对抗损失构造综合优化目标，使用综合优化目标训练特征生成器和分类器； 在测试阶段，将测试样本送入特征生成器和分类器进行人脸活体检测。

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