腾讯科技(深圳)有限公司许剑清获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种人脸识别的方法、装置以及存储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：CN117037232B 。
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：202210779688.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸识别的方法、装置以及存储介质是由许剑清设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种人脸识别的方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人脸识别的方法、装置以及存储介质。通过将人脸图像输入集成模型中的人脸识别模型得到第一特征，该集成模型包括人脸识别模型和深层语义提取分支，其中人脸识别模型包括浅层网络和深层网络；并将人脸图像的浅层特征输入深层语义提取分支得到第二特征；然后融合得到融合特征并进行特征比对，以进行识别。从而实现融合深度特征的人脸识别过程，由于在集成模型的深层网络中引入独立的分支，提升了特征的多样性；且浅层网络的特征为共享机制，在提升人脸识别的准确性的同时，提高了人脸识别的效率。
本发明授权一种人脸识别的方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别的方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的人脸图像； 将所述人脸图像输入集成模型中的人脸识别模型，以得到第一特征，所述集成模型包括所述人脸识别模型和深层语义提取分支，所述人脸识别模型和深层语义提取分支均是独立训练完成的，所述人脸识别模型包括浅层网络和深层网络，所述浅层网络用于提取所述人脸图像的浅层特征，所述深层网络用于对所述浅层特征进行第一特征的提取； 基于预设精度信息进行网络搜索，以确定所述深层语义提取分支的参数信息； 根据网络搜索所得的所述参数信息对所述深层语义提取分支进行参数配置； 将所述人脸图像的浅层特征输入进行参数配置后的所述深层语义提取分支，以得到第二特征，所述深层语义提取分支在训练过程中采用所述浅层网络提取的特征，所述深层语义提取分支的网络参数与所述深层网络的网络参数不同； 将所述第一特征和所述第二特征输入融合降维模型进行融合，以得到融合特征； 基于所述融合特征进行特征比对，以得到所述目标对象对应的人脸相关的识别信息。
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