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龙图腾网获悉深圳集智数字科技有限公司申请的专利人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储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：CN114140845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111373975.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由黄泽元设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：将输入图像中的每个类中的多个样本分为第一样本组和第二样本组；使用每个类的第一样本组分别训练多卷积复刻网络、多激活复刻网络和多编码复刻网络；将每个类的第二样本组输入并行复刻网络组，输出每个类的多个生成原型；根据每个类的第一样本组、第二样本组和多个生成原型，训练人脸识别模型，并使用训练之后的神经网络模型进行人脸识别，采用上述技术手段，解决现有技术中，在人脸识别模型的训练中，每个类只有一个原型，会导致人脸识别模型的参数更新失败，人脸识别模型的拟合不到最优解的问题。

本发明授权人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括： 构建主网络、滑动复刻网络、多卷积复刻网络、多激活复刻网络和多编码复刻网络； 使用所述滑动复刻网络、所述多卷积复刻网络、所述多激活复刻网络和所述多编码复刻网络组成并行复刻网络组，使用所述主网络和所述并行复刻网络组组成人脸识别模型； 获取输入图像，并将所述输入图像中的每个类中的多个样本分为第一样本组和第二样本组； 使用所述每个类的所述第一样本组分别训练所述多卷积复刻网络、所述多激活复刻网络和所述多编码复刻网络； 将所述每个类的所述第二样本组输入所述并行复刻网络组，输出所述每个类的多个生成原型；其中每个类的一个生成原型相当于每个类对应的一个类中心； 根据所述每个类的所述第一样本组、所述第二样本组和所述多个生成原型，训练所述人脸识别模型，并使用训练之后的所述人脸识别模型进行人脸识别；其中包括： 根据所述每个类的所述第二样本组确定所述每个类的标准原型；所述每个类的标准原型是通用人脸算法下每个类对应的类中心； 通过所述人脸识别模型提取所述每个类的所述第一样本组中所述每个样本的第五特征； 根据所述每个类的所述第一样本组中所述每个样本的第五特征和所述每个类的所述标准原型之间的第四差值训练所述人脸识别模型；和\或 根据所述每个类的所述第一样本组中所述每个样本的第五特征和所述每个类的每个生成原型之间的第五差值训练所述人脸识别模型； 所述主网络和所述滑动复刻网络均包括四个阶段：第一阶段和第四阶段均由第一预设数量的第一核心模块构成，第二阶段由第二预设数量的所述第一核心模块构成，第三阶段由第三预设数量的所述第一核心模块构成；每个所述第一核心模块依次由归一化层、卷积层、激活层、卷积层和归一化层构成；所述主网络采用损失求导梯度回传技术更新网络参数；所述滑动复刻网络采用滑动平均优化技术更新网络参数； 所述多卷积复刻网络、所述多激活复刻网络和所述多编码复刻网络均包括四个阶段：第一阶段和第二阶段均由第四预设数量的第二核心模块构成，第三阶段由第五预设数量的所述第二核心模块构成，第四阶段由第六预设数量的所述第二核心模块构成；所述多卷积复刻网络和所述多激活复刻网络的每个所述第二核心模块由第七预设数量的分支和一加权和模块构成，所述多编码复刻网络的每个所述第二核心模块由第八预设数量的分支和一加权和模块构成；其中，每个所述第二核心模块中的所述分支之间是并行排布，所述并行排布的分支和所述加权和模块以级联的方式连接，以对所述并行排布的分支输入所述加权和模块的多个结果进行加权相加；每个所述分支包括：归一化层、卷积层、激活层。

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