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龙图腾网获悉广州智慧城市发展研究院;中科视语(北京)科技有限公司申请的专利一种基于快速掩码生成的人脸识别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：CN116665279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310711673.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于快速掩码生成的人脸识别方法和装置是由赵朝阳;郭凯文;王金桥;吴劲设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于快速掩码生成的人脸识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于快速掩码生成的人脸识别方法和装置。方法包括：利用初始训练人脸图片集训练得到初始人脸识别模型；在初始训练人脸图片集中以至少两种掩码遮挡概率、随机透明度和随机颜色添加遮挡掩码，得到至少两组添加掩码训练人脸图片集，并训练得到至少两个微调人脸识别模型；对每个微调人脸识别模型进行自监督训练；使用蒸馏方法对经过自监督训练后的至少两个微调人脸识别模型进行模型融合，得到目标人脸识别模型；利用目标人脸识别模型进行人脸识别。本发明所提供的人脸识别方法能够适用于多种场景；由于使用了自监督训练和多模型融合的方式，使得目标人脸识别模型的泛化性和各种遮挡场景下的识别性能有明显的提升。

本发明授权一种基于快速掩码生成的人脸识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于快速掩码生成的人脸识别方法，其特征在于，包括： S1，对公开的数据集进行预处理，得到初始训练人脸图片集； S2，利用所述初始训练人脸图片集训练卷积神经网络，得到初始人脸识别模型； S3，在所述初始训练人脸图片集中，以至少两种掩码遮挡概率分别添加遮挡掩码，对所述初始训练人脸图片集中的部分人脸形成遮挡区域，得到相应至少两组添加掩码训练人脸图片集；在添加遮挡掩码时设置随机透明度，并使用多种颜色随机进行渲染； S4，利用所述至少两组添加掩码训练人脸图片集分别对所述初始人脸识别模型进行训练，得到相应至少两个微调人脸识别模型； S5，为所述初始训练人脸图片集中的每张图片添加遮挡掩码，得到自监督训练掩码图片集，利用所述初始训练人脸图片集和所述自监督训练掩码图片集，分别对每个微调人脸识别模型进行自监督训练； 利用所述初始训练人脸图片集和所述自监督训练掩码图片集，分别对每个微调人脸识别模型进行自监督训练，具体包括： S51，构建一个特征模板队列，在训练初始化时，对所述特征模板队列进行随机初始化； S52，利用微调人脸识别模型对所述初始训练人脸图片集中的一张原图进行特征推理，得到相应特征Embedding1； S53，利用微调人脸识别模型对所述自监督训练掩码图片集中该原图的相应掩码图片进行特征推理，得到相应特征Embedding2； S54，将所述相应特征Embedding1与相应特征Embedding2进行归一化后相乘得到的结果作为相应正样本输出，标签记为1；将所述相应特征Embedding1与所述特征模板队列相乘得到的结果作为相应负样本输出，标签记为0； S55，将相应正样本与负样本连接后组成二分类损失函数输出到loss层，并用所述相应特征Embedding1依次按队列顺序覆盖所述特征模板队列，所述特征模板队列全部覆盖后从头再次进行覆盖； S56，不断迭代重复执行S52-S55，遍历所述初始训练人脸图片集的所有原图，完成对微调人脸识别模型的自监督训练； S57，对于每个微调人脸识别模型，执行步骤S51-S56，完成对每个微调人脸识别模型的自监督训练； S6，使用蒸馏方法对经过自监督训练后的所述至少两个微调人脸识别模型进行模型融合，得到目标人脸识别模型； S7，利用所述目标人脸识别模型进行人脸识别。

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