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龍圖騰網獲悉深圳市一心視覺科技有限公司;南京閱面科技有限公司申請的專利一種活體檢測方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113792581B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110881598.X，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種活體檢測方法、裝置及電子設備是由趙禮翔;童志軍;丁小羽設計研發完成，并于2021-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種活體檢測方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請實施例提供的活體檢測方法，預先聯合自監督學習和有監督學習生成了深度預測模型，在進行檢測時，獲取包括待檢測對象的人臉的圖像，將包括待檢測對象的人臉的圖像輸入至深度預測模型，得到包括待檢測對象的人臉的圖像對應的偽深度圖，根據包括待檢測對象的人臉的圖像對應的偽深度圖，確定待檢測對象的檢測結果。本申請實施例，通過偽深度圖進行活體檢測，可以有效的區分真人和照片的差異，不需要用戶配合完成指定動作即可過濾掉紙張攻擊，能夠提高用戶的體驗。除此之外，聯合自監督學習和有監督學習訓練深度預測模型，可以提高深度預測模型預測偽深度圖時的精度，進而提高活體判斷的準確度。

本發明授權一種活體檢測方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種活體檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取包括待檢測對象的人臉的圖像； 將所述包括待檢測對象的人臉的圖像輸入至深度預測模型，得到所述包括待檢測對象的人臉的圖像對應的偽深度圖，所述偽深度圖反映人臉中多個位置之間在深度上的相對關系，所述深度預測模型是根據第一訓練集與第二訓練集生成的，所述第一訓練集由多對包括人臉的圖像組成，每對包括人臉的圖像是針對同一個對象獲取的，所述第二訓練集由多個包括人臉的圖像以及多個預先生成的偽深度圖組成； 根據所述包括待檢測對象的人臉的圖像對應的偽深度圖，確定所述待檢測對象的檢測結果； 有監督學習的學習過程包括： a.獲取包括人臉的圖像，獲取的對象包括真人和打印在紙張上的照片； b.預先為每一張包括人臉的圖像生成偽深度圖，基于3D人臉重建算法預先生成真人的偽深度圖，所述偽深度圖是立體的；對于打印在紙張上的照片，通過人工輔助，預先生成打印在紙張上的照片的偽深度圖，將所述偽深度圖的像素的所有值置為0，用黑色表示； c.定義L1loss，L1loss的輸入為深度預測模型預測出的偽深度圖，目標target為步驟b中預先生成的偽深度圖，將L1loss作為有監督學習訓練模塊的損失函數： L1＝‖pred-target‖1 其中，pred為深度預測模型預測出的偽深度圖，若輸入的樣本為活體，則target為基于3D人臉重建算法得到的偽深度圖，若輸入的樣本為非活體，則target為全部置0的偽深度圖；其中，聯合自監督學習和有監督學習預先訓練所述深度預測模型； 所述自監督學習與所述有監督學習聯合訓練的過程如下： 基于Adaw優化器訓練20個epoch，一個epoch指的是將所有訓練樣本訓練一次的過程； 將前10個epoch的λ設置為1，學習率設為1e-4，前10個epoch僅訓練自監督學習模塊，10個epoch訓練完成后，訓練好的所述深度預測模型的參數為整個優化目標提供初始值； 將后10個epoch的λ設置為0.5，學習率設為1e-5，將所述第一訓練集與所述第二訓練集作為整體訓練集，聯合所述自監督學習和所述有監督學習進行訓練。

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