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龙图腾网获悉北京众世通科技有限公司申请的专利一种基于人工智能模型的人脸识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：CN120183020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510644856.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人工智能模型的人脸识别方法是由刘耀聪;杨恒;宋鹏辉设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能模型的人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸识别技术领域，具体公开了一种基于人工智能模型的人脸识别方法，包括以下步骤：S1：拍摄人脸图像并生成面部模型，在面部模型中预设采集点，为采集点设置活体属性；S2：基于活体属性筛选活体模型与非活体模型，计算特征区域内采集点的比对数据；S3：对活体模型中特征区域进行排序，计算差值并筛选第一相似模型；S4：基于比对点筛选第二相似模型；S5：计算活体模型与第二相似模型的相似率，并选出相似率最大的第二相似模型。实现了一种基于人工智能模型的人脸识别方法用于提高人工智能模型活体检测技术的准确性，将真实人脸和攻击介质进行区分，从而提高人脸识别的精确性。

本发明授权一种基于人工智能模型的人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能模型的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：拍摄人脸图像并生成面部模型，在面部模型中预设N个采集点，获取采集点和相机之间的距离L和采集点处的温度W，基于距离L和温度W为采集点设置活体属性包括： 获取当前的外部气温Ws，计算采集点处的温差ΔW=W-Ws和温差的均值ΔWave，并计算温差比值BW=ΔWΔWave； 获取采集点与相机之间距离的均值Lave，计算采集点的距离比值BL=LLave，对采集点设置活体属性（BW：BL）； S2：基于活体属性筛选活体模型与非活体模型的步骤包括： 将超声波发射器安放在相机位置，令超声波发射器以预设的功率运行并接收反弹后的超声波强度Q，计算超声波反弹后的理论强度，其中，BWn代表第n个采集点的温差比值，BLn代表第n个采集点的距离比值，若反弹后的超声波强度Q位于区间[QL-λ，QL+λ]中，则记为活体模型，λ代表预设的波动值； 标记活体模型的特征区域并获取特征区域内的采集点，所述的特征区域指活体模型中五官部分，计算特征区域内采集点的比对数据S； S3：以预设的顺序对活体模型中特征区域进行排序并得到{M1，M2，...，Mn}，其中Mn代表第n个特征区域内采集点的数量，计算差值，若差值C=0，则将数据库中对应的人脸模型记为第一相似模型，其中，I代表特征区域的数量，MSi代表数据库中人脸模型的第i个特征区域内采集点的数量； S4：建立空间坐标系并生成活体模型和第一相似模型，将特征区域内采集点记为比对点，基于比对点筛选第二相似模型具体包括： 将活体模型的比对点记为参考点，计算相同特征区域内第一相似模型中的采集点与参考点之间的距离S，计算距离的均值Save，若距离的均值Save小于预设的距离判断值S，将对应的第一相似模型记为第二相似模型； S5：计算活体模型与第二相似模型的相似率K具体包括： 选择活体模型与第二相似模型中相同部位的比对点，将比对点与空间坐标系原点连接并生成特征向量，所述特征向量的方向由原点指向比对点，计算相似率，其中，代表活体模型中第i个特征向量，代表第二相似模型中第i个特征向量，筛选相似率K大于90%的第二相似模型，按照相似率K由大到小的顺序对第二相似模型进行排序，排序中首位第二相似模型即为活体模型对应的人脸。

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