华南理工大学向友君获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于双阶段由粗到细的多分类人脸防伪方法、装置及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：CN116453175B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310196398.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于双阶段由粗到细的多分类人脸防伪方法、装置及介质是由向友君;阮荣钜设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双阶段由粗到细的多分类人脸防伪方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双阶段由粗到细的多分类人脸防伪方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：收集人脸防伪数据集，针对双阶段由粗到细的目标分别定义类别标签；通过第一阶段预训练初步训练特征生成器，在第二阶段进行欺骗特征增强，进一步学习解纠缠特征，最终获得人脸防伪识别结果。本发明针对双阶段采用不同监督函数进行训练，以多分类作为学习目标，更能捕捉到不同欺骗类型之间的差异特征，更适合深度神经网络进行特征的学习，提高人脸防伪识别准确率。本发明可广泛应用于计算机视觉领域。
本发明授权基于双阶段由粗到细的多分类人脸防伪方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双阶段由粗到细的多分类人脸防伪方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集人脸防伪数据集，针对双阶段由粗到细的目标分别定义类别标签为二类以及多类； 在第一阶段中采用多损失函数作为监督，二分类作为目标初步训练特征生成器与二类分类器，将人脸图像中的真实特征与欺骗特征进行解纠缠，并将所述解纠缠后的真实特征与欺骗特征分别输入重建网络进行重建，得到重建图像，再利用鉴别器对所述重建图像进行识别，以所述特征生成器与所述重建网络构成的生成器和所述鉴别器进行生成对抗训练，从而优化所述特征生成器； 对解纠缠的欺骗特征进行增强，再与真实信息进行融合生成欺骗增强的人脸图像； 在第二阶段中采用多损失函数作为监督，多分类作为目标，使用欺骗增强的人脸图像为训练数据，进一步训练特征生成器与多类分类器； 在测试阶段，将多分类器预测的结果归纳为真实与欺骗二类。
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