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龙图腾网恭喜广州车服科技有限公司申请的专利人脸识别模型的训练方法和装置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：CN109190654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：201810746086.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别模型的训练方法和装置是由罗培元设计研发完成，并于2018-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种人脸识别模型的训练方法和装置，其中，该方法包括：获取图像数据；通过改进的特征提取模型提取图像数据中的图像特征信息，改进的特征提取模型为改进的mobilenetV2模型；通过改进的归一化层对图像特征信息进行归一化处理，得到归一化后的图像特征信息；通过改进的嵌入层从归一化后的图像特征信息中获取特征向量；根据所述特征向量，训练人脸识别模型。由于该方案通过有针对性地使用改进的mobilenetV2模型作为特征提取模型，并相应地修改了归一化层和嵌入层，以简化模型结构，并兼顾处理精度；再利用改进后的上述模型训练人脸识别模型，从而解决了现有方法中存在的处理效率低、不能较好地适用于嵌入式ARM设备的技术问题。

本发明授权人脸识别模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取图像数据；通过改进的特征提取模型提取所述图像数据中的图像特征信息，其中，所述改进的特征提取模型为改进的mobilenetV2模型；通过改进的归一化层对所述图像特征信息进行归一化处理，得到归一化后的图像特征信息；通过改进的嵌入层从所述归一化后的图像特征信息中获取特征向量；根据所述特征向量，训练人脸识别模型；所述改进的mobilenetV2模型按照以下方式获取：删除所述改进的mobilenetV2模型中的Linear层；所述改进的归一化层按照以下方式获取：修改归一化层的归一化范围，得到所述改进的归一化层，其中，所述改进的归一化层的归一化范围为大于等于0，且小于等于255；所述改进的嵌入层按照以下方式获取：扩充嵌入层的特征向量维度，得到所述改进的嵌入层，其中，所述改进的嵌入层的特征向量维度为256。

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