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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利人脸识别方法和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：CN116486452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310352487.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别方法和系统是由殷光强;李超;游长江;刘学婷;杨莳萌;张嘉设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供了人脸识别方法和系统。在该方法中，包括：获取待识别人脸图像，待识别人脸图像包括遮挡区域和非遮挡区域；通过训练后的遮挡人脸识别模型中的特征提取网络，对待识别人脸图像进行特征提取得到第一特征图；通过训练后的遮挡人脸识别模型中的特征增强网络，对第一特征图中的非遮挡区域特征进行增强得到第二特征图；通过训练后的遮挡人脸识别模型中的人脸识别网络，对第二特征图进行识别得到待识别人脸图像的人脸识别结果。本申请中特征提取网络可以增强人脸特征在低分辨率下的鲁棒性和分类能力，特征增强网络对非遮挡区域特征进行加权，从而使得人脸识别结果准确率更高。

本发明授权人脸识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.人脸识别方法，其特征在于，包括：获取待识别人脸图像，所述待识别人脸图像包括遮挡区域和非遮挡区域；通过训练后的遮挡人脸识别模型中的特征提取网络，对所述待识别人脸图像进行特征提取得到第一特征图；通过所述训练后的遮挡人脸识别模型中的特征增强网络，对所述第一特征图中的非遮挡区域特征进行增强得到第二特征图；通过所述训练后的遮挡人脸识别模型中的人脸识别网络，对所述第二特征图进行识别得到所述待识别人脸图像的人脸识别结果；所述通过所述训练后的遮挡人脸识别模型中的特征增强网络，对所述第一特征图中的非遮挡区域特征进行增强得到第二特征图的步骤，具体包括：将所述第一特征图输入至特征增强网络的多注意力模块，得到注意力模块输出结果，所述多注意力模块包括通道注意力模块、空间注意力模块以及全局注意力模块；将所述注意力模块输出结果输入至特征增强网络的特征向量提取模块，得到所述第二特征图；所述将所述注意力模块输出结果输入至特征增强网络的特征向量提取模块，得到所述第二特征图的步骤，具体包括：将所述注意力模块输出结果输入至第一深度可分离卷积层，得到第一深度可分离卷积层的输出结果；将所述第一深度可分离卷积层的输出结果输入至瓶颈层，得到瓶颈层的输出结果；将所述瓶颈层的输出结果输入至卷积层，得到卷积层的输出结果；将所述卷积层的输出结果输入至第二深度可分离卷积层，得到所述第二特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518110 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。