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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人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备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：CN114639132B 。

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：202011485774.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备是由穆国栋;沈鹏程设计研发完成，并于2020-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本申请是人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备，涉及计算机视觉领域。所述方法包括：获取训练样本集；通过特征提取模型对至少两种模态的人脸样本图像，以及混合图像进行特征提取，获得所述至少两种样本图像特征，以及混合图像对应的混合图像特征；基于所述至少两种样本图像特征、混合图像特征以及匹配关系，对所述特征提取模型进行更新。上述方案通过不同模态的图像以及混合图像对模型进行训练，使训练出的特征提取模型对不同模态的人脸图像进行特征提取时，通过更新后模型提取出的不同模态的特征的相似度更高，提高了对不同模态图像提取的图像特征的准确性，从而提高了基于多模态的图像特征的应用效果。

本发明授权人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别场景下的特征提取模型处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中包含至少两种模态的人脸样本图像，以及混合图像；所述混合图像是基于所述至少两种模态的人脸样本图像的有效图像数据融合得到的，所述训练样本集中还包括样本图像标签，所述样本图像标签用于指示所述至少两种模态的人脸样本图像的类别； 通过特征提取模型对所述至少两种模态的人脸样本图像，以及所述混合图像进行特征提取，获得所述至少两种模态的人脸样本图像各自对应的样本图像特征，以及所述混合图像对应的混合图像特征； 在所述至少两种模态的人脸样本图像是同一人脸的情况下，将所述至少两种模态的人脸样本图像各自对应的样本图像特征，以及所述混合图像特征输入第一损失函数，计算所述混合图像特征分别与所述至少两种模态的人脸样本图像各自对应的样本图像特征之间的特征距离，获得第一损失函数值；基于所述第一损失函数值，对所述特征提取模型进行更新；所述第一损失函数为欧式距离损失函数，用于约束单身份多模态的一致性； 在所述至少两种模态的人脸样本图像是不同人脸的情况下，基于所述样本图像标签，将所述至少两种模态的人脸样本图像各自对应的样本图像特征输入第三损失函数，获得所述至少两种模态的人脸样本图像各自对应的样本图像特征对应的损失函数值；基于所述样本图像标签，将所述混合图像特征输入所述第三损失函数，获得所述混合图像特征对应的损失函数值；基于所述至少两种模态的人脸样本图像各自对应的样本图像特征对应的损失函数值，以及所述混合图像特征对应的损失函数值，对所述特征提取模型进行更新；所述第三损失函数为多分类交叉熵损失函数，用于约束多身份识别的准确性； 其中，所述特征提取模型用于在人脸识别场景下对不同模态的人脸图像进行特征提取。

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