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龍圖騰網恭喜北京萬里紅科技有限公司申請的專利具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型生成方法及裝置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：CN116630746B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202310611623.1，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型生成方法及裝置是由張小亮;王明魁;李茂林;魏衍召;楊占金設計研發完成，并于2023-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型生成方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型生成方法及裝置，其中方法包括：獲取虹膜呈現攻擊對應的第一訓練數據和虹膜質量對應的第二訓練數據；采用第一訓練數據對虹膜呈現攻擊檢測模型進行訓練，得到虹膜呈現攻擊檢測教師網絡模型，并采用第二訓練數據對虹膜質量檢測模型進行訓練，得到虹膜質量檢測教師網絡模型；從第一訓練數據和第二訓練數據中篩選第三訓練數據，采用第三訓練數據對預置的學生網絡模型進行訓練，得到初級學生網絡模型；基于知識蒸餾策略，將虹膜呈現攻擊檢測教師網絡模型和虹膜質量檢測教師網絡模型的知識遷移至初級學生網絡模型，得到具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型。本申請具有減少計算資源的消耗的效果。

本發明授權具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型生成方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：獲取虹膜呈現攻擊對應的第一訓練數據和虹膜質量對應的第二訓練數據，所述第一訓練數據具有第一標簽，所述第二訓練數據具有第二標簽，所述第一訓練數據中存在具有所述第二標簽的數據，所述第二訓練數據中存在具有所述第一標簽的數據，所述第一標簽為虹膜呈現攻擊檢測標簽，所述第二標簽為虹膜質量檢測標簽；采用所述第一訓練數據對虹膜呈現攻擊檢測模型進行訓練，得到虹膜呈現攻擊檢測教師網絡模型，并采用所述第二訓練數據對虹膜質量檢測模型進行訓練，得到虹膜質量檢測教師網絡模型；從所述第一訓練數據和所述第二訓練數據中篩選第三訓練數據，采用所述第三訓練數據對預置的學生網絡模型進行訓練，得到初級學生網絡模型，所述第三訓練數據同時具有所述第一標簽和所述第二標簽；基于知識蒸餾策略，將所述虹膜呈現攻擊檢測教師網絡模型和所述虹膜質量檢測教師網絡模型的知識遷移至所述初級學生網絡模型，得到具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型，包括：采用所述第一訓練數據分別對所述虹膜質量檢測教師網絡模型和所述初級學生網絡模型進行第一訓練，以將所述虹膜質量檢測教師網絡模型的知識遷移至所述初級學生網絡模型，包括：將所述第一訓練數據分別輸入至所述虹膜質量檢測教師網絡模型和所述初級學生網絡模型，將所述虹膜質量檢測教師網絡模型三級的輸出特征圖進行空間特征融合處理，得到第一融合空間特征和對應的第一均值；將所述初級學生網絡模型三級的輸出特征圖進行空間特征融合處理，得到第二融合空間特征和對應的第二均值；通過預設的空間特征約束函數對所述第一融合空間特征和所述第二融合空間特征進行約束；對所述虹膜質量檢測教師網絡模型和所述初級學生網絡模型第三級的輸出特征圖進行特征提煉，得到提煉結果；通過預設的余弦距離損失函數對所述提煉結果進行語義約束，并通過預設的攻擊檢測損失函數對所述初級學生網絡模型中的攻擊檢測回歸頭進行約束，以完成第一訓練；在第一訓練后，采用所述第二訓練數據分別對所述虹膜呈現攻擊檢測教師網絡模型和第一訓練后的初級學生網絡模型進行第二訓練，以將述虹膜呈現攻擊檢測教師網絡模型的知識遷移至所述初級學生網絡模型；基于交替訓練衰減策略公式，交替進行所述第一訓練和所述第二訓練，得到具有虹膜質量和攻擊檢測知識的模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京萬里紅科技有限公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區大柳樹富海中心3號樓204室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。