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龙图腾网获悉中山大学申请的专利换脸辨别模型训练方法及换脸视频辨别方法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：CN114764940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210396577.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权换脸辨别模型训练方法及换脸视频辨别方法是由张志勇;孙雨旸;丘昌镇;王鲁平;王亮设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本换脸辨别模型训练方法及换脸视频辨别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种换脸辨别模型训练方法及换脸视频辨别方法，该训练方法包括：获取真实视频及换脸视频；对真实视频及换脸视频中的生理特征进行放大；根据真实视频及放大后的真实视频，生成第一训练样本集；根据换脸视频及放大后的换脸视频，生成第二训练样本集；从第一训练样本集及第二训练样本集中选取锚样本、正例样本及负例样本并输入至换脸辨别模型中，得到每一样本对应的表示向量；计算正例余弦距离及负例余弦距离；根据正例余弦距离及负例余弦距离，对换脸辨别模型的参数进行调整，直至正例余弦距离低于第一阈值，且负例余弦距离高于第二阈值为止，得到训练后的换脸辨别模型。可见，本申请可利用换脸辨别模型输出的表示向量辨别视频的真假。

本发明授权换脸辨别模型训练方法及换脸视频辨别方法在权利要求书中公布了：1.一种换脸辨别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取真实视频及换脸视频； 对所述真实视频及所述换脸视频中的生理特征进行放大，得到放大后的真实视频及放大后的换脸视频； 根据每一真实视频及所述真实视频对应的放大后的真实视频，生成第一脸部像素变化图，多个第一脸部像素变化图组成第一训练样本集； 根据每一换脸视频及所述换脸视频对应的放大后的换脸视频，生成第二脸部像素变化图，多个第二脸部像素变化图组成第二训练样本集； 从所述第一训练样本集及所述第二训练样本集中选取三个样本，其中，从来源于同一训练样本集的两个样本中选取一个样本作为锚样本，另一个样本作为正例样本，三个样本中来源于另一训练样本集的样本作为负例样本； 将所述锚样本、所述正例样本及所述负例样本输入至换脸辨别模型中，得到换脸辨别模型输出的每一样本对应的表示向量； 计算所述锚样本对应的表示向量与所述正例样本对应的表示向量之间的正例余弦距离，及所述锚样本对应的表示向量与所述负例样本对应的表示向量之间的负例余弦距离； 根据所述正例余弦距离及所述负例余弦距离，确定所述换脸辨别模型的损失，并基于所述损失对所述换脸辨别模型的参数进行调整，直至达到模型训练结束条件为止，得到训练完成后的换脸辨别模型。

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