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龙图腾网获悉合肥的卢深视科技有限公司申请的专利活体检测网络的训练及活体检测方法、装置、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：CN115376213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210832738.9，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权活体检测网络的训练及活体检测方法、装置、设备及介质是由刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本活体检测网络的训练及活体检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种活体检测网络的训练及活体检测方法、装置、设备及介质。活体检测网络包括特征提取网络和球心预测网络，活体检测网络的训练方法包括：获取训练数据，训练数据包括至少一个由至少一张活体人脸图像和一张假体人脸图像组成的图像组；基于特征提取网络对训练数据进行特征提取，得到活体特征向量和假体特征向量；基于训练数据驱动球心预测网络，生成球心向量；根据活体特征向量、假体特征向量和球心向量，确定损失值；根据损失值，向活体特征向量与球心向量距离更近且假体特征向量与球心向量距离更远的方向调整特征提取网络和球心预测网络的参数。提高了活体检测网络的鲁棒性。

本发明授权活体检测网络的训练及活体检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种活体检测网络的训练方法，其特征在于，所述活体检测网络包括特征提取网络和球心预测网络，所述方法包括： 获取训练数据，所述训练数据包括至少一个由至少一张活体人脸图像和一张假体人脸图像组成的图像组； 基于所述特征提取网络对所述训练数据进行特征提取，得到特征向量组，所述特征向量组包括活体特征向量和假体特征向量； 基于所述训练数据驱动所述球心预测网络，生成球心向量； 根据所述活体特征向量、所述假体特征向量和所述球心向量，确定损失值； 根据所述损失值，向所述活体特征向量与所述球心向量距离更近且所述假体特征向量与所述球心向量距离更远的方向调整所述特征提取网络和所述球心预测网络的参数； 其中，确定所述损失值时使用的损失函数中至少包括以下损失项：和，其中，，k=1时对应活体人脸图像，k=2对应假体人脸图像，表示第b个图像组中的活体人脸图像的活体特征向量与所述球心向量的概率分布距离或者第b个图像组中的假体人脸图像的假体特征向量与所述球心向量的概率分布距离，、，表示所述训练数据中的第b个图像组中的活体人脸图像的活体特征向量的概率分布或者所述训练数据中的第b个图像组中的假体人脸图像的假体特征向量的概率分布，表示所述训练数据中的第b个图像组中的活体人脸图像驱动所述球心预测网络生成的所述球心向量的概率分布或者所述训练数据中的第b个图像组中的假体人脸图像驱动所述球心预测网络生成的所述球心向量的概率分布，表示所述训练数据中的第b个图像组中活体人脸图像的活体特征向量的第n维特征或者所述训练数据中的第b个图像组中假体人脸图像的假体特征向量的第n维特征，pddf表示概率分布和概率分布的概率分布距离。

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