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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120673455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510719122.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由刘毅;戢晓峰;王俊儒;杨镇宇;宋子豪;周永康设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：通过多组预构建的Gabor滤波器对输入人脸图像进行多尺度特征提取，获得目标特征向量，基于多个评估维度对各参与节点进行评估，获得多维量化参数，根据多维量化参数将各参与节点的梯度训练结果进行聚合，获得全局梯度参数，基于全局梯度参数对本地人脸识别模型进行更新，将目标特征向量输入至更新后的本地人脸识别模型进行人脸识别；由于本发明通过多尺度提取输入人脸图像的特征，从而增强了图像特征的表征能力，通过对多维度的节点评估，有效平衡分布式节点提供的数据贡献权重，提升了人脸识别模型的收敛速度和识别精度，大幅提升人脸识别的准确性。

本发明授权一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法应用于联邦学习区块链中的参与节点，所述联邦学习区块链包括多个参与节点，所述人脸识别方法包括： 通过多组预构建的Gabor滤波器对输入人脸图像进行多尺度特征提取，获得目标特征向量，所述Gabor滤波器由多组基于不同方向和空间频率生成的复数滤波核组成； 基于多个评估维度对各参与节点进行评估，获得多维量化参数，所述评估维度包括边际贡献维度、风险维度和信誉维度，所述多维量化参数包括边际贡献度、风险权重参数和目标信誉值； 获取各参与节点上传至所述联邦学习区块链的梯度训练结果，所述梯度训练结果为各参与节点对本地人脸识别模型进行梯度训练获得； 根据所述多维量化参数将各参与节点的梯度训练结果进行聚合，获得全局梯度参数； 基于所述全局梯度参数对本地人脸识别模型进行更新，并将所述目标特征向量输入至更新后的本地人脸识别模型进行人脸识别； 所述基于多个评估维度对各参与节点进行评估，获得多维量化参数，包括： 对各参与节点进行边际贡献评估，获得各参与节点的边际贡献度，所述边际贡献度基于如下公式计算： 其中，表示参与节点的边际贡献度，表示包含参与节点的所有参与节点组成的子联盟，表示子联盟的收益值，表示子联盟剔除参与节点后的收益值，表示子联盟的贡献权重，表示子联盟的大小，表示子联盟的节点总数； 基于各参与节点的诚信度对各数据供给节点进行风险权重评估，获得各参与节点的风险权重，所述风险权重基于如下公式计算： 其中，表示参与节点的风险权重，表示参与节点在当前区块时间周期内的诚信度，表示参与节点的诚信度向量； 根据各参与节点的数据质量信息和任务完成率进行信誉量化评估，获得各参与节点的初始信誉值； 基于所述参与节点的最大信誉值对各参与节点的初始信誉值进行归一化，获得各参与节点的目标信誉值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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