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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于卷积自注意力策略的人脸活体检测多分类器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：CN114913589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210778413.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于卷积自注意力策略的人脸活体检测多分类器是由乔通;吴佳晟;郑宁;马鱼雁设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积自注意力策略的人脸活体检测多分类器在说明书摘要公布了：针对现有的人脸欺骗攻击检测方法无法对具体攻击方式进行有效区分，这使得其难以适应越来越多的攻击方式的问题，本发明提出一种基于卷积自注意力策略的人脸活体检测多分类器，包括以下步骤：步骤一，对输入图像进行增广，将输入图像迁移到不同的风格中，同时最大程度保留图像原本的关键信息；步骤二，将Transformer模型中将Query、Key、Value的计算方式转化为卷积操作，并且将Key单独进行卷积处理后再进行叠加，将步骤一中增广后的图像导入模型进行处理；步骤三，将步骤二中处理好的特征图以MLP结构进行降维，以降维的结果通过softmax层判断置信度，置信度最高的值为判定分类结果。

本发明授权一种基于卷积自注意力策略的人脸活体检测多分类器在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积自注意力策略的人脸活体检测多分类器，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，对输入图像进行增广，将输入图像迁移到不同的风格中，同时最大程度保留图像原本的关键信息； 步骤一中包括以下子步骤: 子步骤一一，使用卷积核大小为3，步长为1的卷积对输入图像进行处理： yfeature1＝Conv2dxinput,stride＝1； 子步骤一二，使用卷积核大小为3，步长为1的卷积对第一步的输出进行处理，并放入第一条流：yfeature2＝Conv2dConv2yyfeature1,stride＝1,stride＝1； 子步骤一三，使用卷积核大小为3，步长为2的卷积对第一步的输出进行处理，并放入第二条流：yfeature3＝Conv2dConv2dyfeature1,stride＝2,stride＝1； 子步骤一四，使用卷积核大小为3，步长为4的卷积对第一步的输出进行处理，并放入第三条流：yfeature4＝Conv2dConv2dyfeature1,stride＝4,stride＝1； 子步骤一五，将第二和第三条流中的特征图，使用双线性插值，将尺度提升到与输入图像相同，并将三条流的输出拼接到一起： yfeatureCat＝Concatyfeature2,ConcatBilinearUpsamplingyfeature3,BilinearUpsamplingyfeature4； 子步骤一六，使用卷积核大小为3，步长为1的卷积将上一步输出的特征图维度降低一半：yfinal＝Conv2dConv2dyfeatureCat,stride＝1,stride＝1； 步骤二，将Transformer模型中Query、Key、Value的计算方式转化为卷积操作，并且将Key单独进行卷积处理后再进行叠加，将步骤一中增广后的图像导入Transformer模型进行处理； 步骤二中，包括以下子步骤： 子步骤二一，使用卷积核大小为3，步长为2的卷积对输入图像进行处理，得到Key：Key＝Convxinput,stride＝2； 子步骤二二，使用卷积核大小为3，步长为2的卷积对输入图像进行处理，得到Value：Value＝Convxinput,stride＝2； 子步骤二三，使用卷积核大小为3，步长为1的卷积对输入图像进行处理，得到Query： Query＝Convxinput,stride＝1； 子步骤二四，将Key和Query进行点乘，得到权重矩阵： 子步骤二五，将权重矩阵与Key矩阵进行叠加，然后使用卷积核大小为3，步长为1的卷积对叠加矩阵进行处理，得到注意力矩阵： Attention＝ConvConcatWeightMatrix,Key,stride＝1； 子步骤二六，将注意力矩阵与Value进行点乘得到输出的特征图： 步骤三，将步骤二中处理好的特征图以MLP结构进行降维，以降维的结果通过softmax层判断置信度，置信度最高的值为判定分类结果： result＝MaxSoftmaxLineraLinearLinearyoutputfinal。

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