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龙图腾网获悉深圳市魔力信息技术有限公司申请的专利人脸特征提取模型的训练方法、人脸特征提取方法及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：CN119810894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510287919.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸特征提取模型的训练方法、人脸特征提取方法及装置是由谢勇辉;陈汉钦;秦进;李天保;杨伟文;阎瑶;陈容红;谢语桐设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸特征提取模型的训练方法、人脸特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域，公开一种人脸特征提取模型的训练方法、人脸特征提取方法及装置。该训练方法包括：获取多组训练人脸图像；将训练人脸图像输入预设的待训练模型，以对训练人脸图像进行角度补偿和特征提取，得到预测人脸特征；根据预测人脸特征和相应的模型损失信息训练待训练模型，得到人脸特征提取模型；模型损失信息由预测人脸特征的角度不变性损失信息、度量学习损失信息和角度敏感性损失信息拟合得到。本申请实施例可以对待识别人脸进行角度补偿，以提高人脸识别精度。

本发明授权人脸特征提取模型的训练方法、人脸特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸特征提取模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多组训练人脸图像； 将所述训练人脸图像输入预设的待训练模型，以对所述训练人脸图像进行角度补偿和特征提取，得到预测人脸特征； 根据所述预测人脸特征和相应的模型损失信息训练所述待训练模型，得到所述人脸特征提取模型；所述模型损失信息由所述预测人脸特征的角度不变性损失信息、度量学习损失信息和角度敏感性损失信息拟合得到； 所述模型损失信息的计算公式为： ， 其中，为模型损失信息，为角度不变性损失信息，为度量学习损失信息，为角度敏感性损失信息，、和均为损失权重系数； 所述角度不变性损失信息的计算公式为： ， 其中，N为训练人脸图像的数量，为第i组训练人脸图像对应的目标人脸图像的目标人脸特征，为第i组训练人脸图像的预测人脸特征，i为正整数； 所述度量学习损失信息的计算公式为： ， ， ， 其中，为目标人脸图像的Arcface损失信息，为训练人脸图像的Arcface损失信息，为第i组训练人脸图像对应的目标人脸图像的目标人脸特征与第j类其他类别权重向量之间的夹角，为第i组训练人脸图像对应的目标人脸图像的目标人脸特征与对应真实类别权重向量之间的夹角，为第i组训练人脸图像的预测人脸特征与第j类其他类别权重向量之间的夹角，为第i组训练人脸图像的预测人脸特征与对应真实类别权重向量之间的夹角，m为角度间隔，s为缩放因子，n为类别的总数，j为正整数，e为自然常数； 所述角度敏感性损失信息的计算公式为： ， 其中，为N个预测人脸特征中的第p个特征元素的拼接向量，为N个训练人脸图像中人脸的偏航角的拼接向量，为N个训练人脸图像中人脸的俯仰角的拼接向量，为和之间的相关系数，P为人脸特征维度。

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