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龙图腾网恭喜中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于身份-属性解耦合成的异质人脸识别方法及系统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：CN114764939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210322834.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于身份-属性解耦合成的异质人脸识别方法及系统是由张晓宇;杨梓铭设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于身份-属性解耦合成的异质人脸识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于生物特征识别技术领域，公开了一种基于身份‑属性解耦合成的异质人脸识别方法及系统。本发明首先设计了一种人脸身份‑属性解耦算法，解耦人脸身份特征和属性特征，大量构建身份特征与属性特征的不同组合；进一步地设计一种人脸图像合成算法，利用身份特征与属性特征的不同组合生成异质人脸图像，用于训练异质人脸识别模型。本发明解决了异质人脸识别面临的图像数据不足、跨域差异巨大和面部属性复杂的挑战，具有优越的异质人脸识别性能。

本发明授权一种基于身份-属性解耦合成的异质人脸识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于身份-属性解耦合成的异质人脸识别方法，其步骤包括：1从异质人脸数据库随机抽取一样本Y，所述异质人脸数据库中每一样本包括属于同一人物的两张异质人脸图像；该样本Y包括一对异质人脸图像IN和IV，采用人脸身份特征编码器从IV中提取身份特征zid，采用人脸属性编码器分别从IN中提取人脸属性特征从IV中提取人脸属性特征然后固定人脸身份特征zid，约束人脸属性特征正交于人脸身份特征，提取与身份无关的人脸面部属性信息；2从异质人脸数据库随机抽样一样本X，其包括一对异质人脸图像XN和XV；从XN中提取属性特征从XV中提取属性特征将所述身份特征zid与属性特征分别组合，得到特征组合和然后将特征组合合成异质人脸图像将特征组合合成异质人脸图像将合成的异质人脸图像 作为异质人脸识别模型的训练数据；3循环步骤1～2，得到一训练数据集；4结合所述异质人脸数据库的原始图像和所述训练数据集，训练所述异质人脸识别模型；其中，所述异质人脸识别模型包含卷积神经网络和全连接层，所述卷积神经网络用于从输入的人脸图像中提取身份特征并将其输入所述全连接层，所述全连接层用于根据所述身份特征对人脸图像进行分类，输出对应人脸图像的身份标签；输入图像为异质人脸数据库的样本Y时，采用交叉熵损失函数作为分类损失函数计算损失值；输入图像为所述训练数据集中样本Y对应的合成图像时，采用跨模态对比损失函数计算损失值；将分类损失函数计算所得损失值与跨模态对比损失函数计算所得损失值相加，作为所述异质人脸识别模型的训练损失，更新所述异质人脸识别模型的参数；5将待识别的人脸图像输入至训练后的异质人脸识别模型，所述卷积神经网络将该待识别的人脸图像编码为身份特征向量v；然后计算特征向量v与身份数据库中每一人脸图像对应的特征向量之间的相似度，若特征向量v与身份数据库中第j个人物对应的特征向量vj的相似度最高，则判定待识别的人脸图像属于第j个人物。

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