模型的训练方法、人脸活体识别方法、系统、设备及介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202011447167.4
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-12-09
申请人：
携程计算机技术（上海）有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	模型的训练方法、人脸活体识别方法、系统、设备及介质
申请号	CN202011447167.4	申请日期	2020-12-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-09	公开/公告号	CN112464873A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	携程计算机技术（上海）有限公司	申请人地址	上海市长宁区福泉路99号携程网络技术大楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	携程计算机技术（上海）有限公司	当前权利人	携程计算机技术（上海）有限公司
发明人	沈涛;罗超;胡泓;李巍
代理机构	上海弼兴律师事务所	代理人	暂无

摘要

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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