[发明专利]特征提取网络、活体检测模型的训练方法和活体检测方法在审
| 申请号： | 202110888934.3 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113591736A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 邹棹帆 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 吕朝蕙 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种特征提取网络、活体检测模型的训练方法和活体检测方法，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习领域，可应用于人脸识别和活体检测等场景。特征提取网络的训练方法包括：将样本输入特征提取网络中的第一提取子网络，得到特征图；样本具有指示样本来自多个数据域的实际概率的第一标签；将特征图输入特征提取网络中的第二提取子网络，得到域不变特征；分别基于特征图和域不变特征，采用域分类器得到样本来自多个数据域的第一概率和第二概率；基于第一概率、实际概率和针对实际概率的第一权重，训练第一提取子网络；以及基于第二概率、实际概率和针对实际概率的大于第一权重的第二权重，训练第二提取子网络。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 提取 网络 活体 检测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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