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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种基于多视角特征学习的人脸活体检测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：CN114092994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-24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：202111192064.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法是由毋立芳;王竹铭;徐姚文;简萌;石戈设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法，从“真实+面具”、“真实+视频”等多个视角进行组级分类，训练多个不同视角的特征提取模型用于提取具有辨别力的检测特征，通过二元分类模型进行融合后用于真伪分类。本发明可以缓解现有人脸活体检测方法在扩展攻击类型后鉴别性能出现下降的问题，增强防御攻击的能力，从而提高人脸活体检测的精度。

本发明授权一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1挑选训练样本并标注：采集用于训练的非活体人脸样本，按攻击类型进行标注；采集活体人脸样本，标注为真实人脸类；2基于“真实+给定攻击类型vs.其余攻击类型”视角的组级分类训练：以真实人脸样本和某一给定类型攻击样本为正样本组、其余类型攻击样本为负样本组，进行组级分类训练，得到基于此“真实+给定攻击类型”视角的特征提取模型；3基于多视角的特征提取：基于步骤2的组级分类训练方法，选取多个不同视角训练并得到对应的特征提取模型，提取对应视角的检测特征；4二元分类模型训练：以步骤3中得到的多个基于不同视角的检测特征作为二元分类模型的输入，并以真实人脸类为正样本、所有非活体人脸为负样本训练二元分类模型；5基于多视角特征学习的人脸活体检测：取待检测的人脸图像，分别通过步骤3中得到的各个模型，得到多个基于不同视角的检测特征，然后输入步骤4中得到的二元分类模型，进行真伪人脸分类。

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