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龙图腾网恭喜携程计算机技术(上海)有限公司申请的专利模型的训练方法、人脸活体识别方法、系统、设备及介质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：CN112464873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202011447167.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权模型的训练方法、人脸活体识别方法、系统、设备及介质是由沈涛;罗超;胡泓;李巍设计研发完成，并于2020-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、人脸活体识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸活体识别模型的训练方法、人脸活体的识别方法、系统、设备及介质，该训练方法包括以下步骤：获取待训练的可见光图像；对可见光图像进行数据增强处理，获取多个不同种类的特征映射图；将多通道残差卷积神经网络模型的初始卷积层的输入通道的数量进行修改；将所有特征映射图输入多通道残差卷积神经网络模型的初始卷积层的输入通道中进行训练，生成人脸活体识别模型。本发明扩增了输入通道的数量，提高了神经网络模型学习的起点，增强了神经网络模型进行活体识别的准确度。

本发明授权模型的训练方法、人脸活体识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸活体识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤：获取待训练的可见光图像；对所述可见光图像进行数据增强处理，获取多个不同种类的特征映射图；其中，所述数据增强处理不改变所述可见光图像的活体信息；将多通道残差卷积神经网络模型的初始卷积层的输入通道的数量进行修改；将所有所述特征映射图输入所述多通道残差卷积神经网络模型的初始卷积层的输入通道中进行训练，生成人脸活体识别模型；其中，所述多通道残差卷积神经网络模型中每个输入通道具有相同的网络结构，且每个输入通道对应于一种特征映射图，所述初始卷积层的输入通道的个数值为所述特征映射图的个数值之和；所述对所述可见光图像进行数据增强处理的步骤包括：对所述可见光图像按照预设顺序依次进行12种数据增强处理；其中，所述预设顺序为图像傅里叶变换、图像小波变换、随机通道丢失变换、随机通道混洗变换、下缩放、图像值反转、运动模糊、翻转、网格删除变换、随机混洗网格、随机缩放截取以及平移尺度缩放。

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