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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利活体检测方法、活体检测模型的训练方法及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：CN115424293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210923071.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权活体检测方法、活体检测模型的训练方法及装置是由徐佳文;殷俊;朱树磊设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本活体检测方法、活体检测模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种活体检测方法、活体检测模型的训练方法及装置。其中，活体检测模型包括第一模块和第二模块，该活体检测模型的训练方法包括：通过第一模块对训练样本图像进行图像分割而得到分割特征图，基于分割特征图计算图像分割损失；通过第二模块对分割特征图进行活体检测而得到活体检测结果，基于活体检测结果计算分类损失；基于图像分割损失和分类损失计算总损失；以总损失对活体检测模型的参数进行优化，以得到训练后的活体检测模型。本申请可以提高基于摄像头获取的图片数据来进行静默活体检测的准确性。

本发明授权活体检测方法、活体检测模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种活体检测模型的训练方法，其特征在于，所述活体检测模型包括串联连接的第一模块和第二模块，所述方法包括： 通过所述第一模块对训练样本图像进行无监督的图像分割而得到分割特征图，基于所述分割特征图计算图像分割损失，所述训练样本图像为对象区域向外扩展后所得到的区域图像，用于使所述第一模块学习所述训练样本图像中对象区域与扩展区域之间的边缘破绽信息； 通过所述第二模块对所述分割特征图进行活体检测而得到活体检测结果，基于所述活体检测结果计算分类损失； 基于所述图像分割损失和所述分类损失计算总损失； 以所述总损失对所述活体检测模型的参数进行优化，以得到训练后的活体检测模型； 其中，所述通过所述第一模块对训练样本图像进行图像分割而得到分割特征图，基于所述分割特征图计算图像分割损失，包括： 对所述训练样本图像中的像素进行预分类，以将所述训练样本图像分割成至少一个区域； 利用所述第一模块对所述训练样本图像进行处理而得到分割特征图； 基于所述分割特征图中对应于每一所述区域的特征确定每一所述区域的标签，以确定出所述训练样本图像中所有像素的标签； 基于所述训练样本图像中每一像素的所述标签及所述分割特征图中与所述标签对应的特征值，计算出所述图像分割损失； 其中，所述基于所述分割特征图中对应于每一所述区域的特征确定每一所述区域的标签，包括： 将所述分割特征图中对应于所述训练样本图像中每一像素的所有特征值中的最大特征值所属类别，作为每一像素的类别； 将每一所述区域中出现次数最多的类别作为每一所述区域中所有像素的标签。

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