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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京萬(wàn)里紅科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型生成方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116630746B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310611623.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)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(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型生成方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型生成方法及裝置，其中方法包括：獲取虹膜呈現(xiàn)攻擊對(duì)應(yīng)的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和虹膜質(zhì)量對(duì)應(yīng)的第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)；采用第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型，并采用第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)虹膜質(zhì)量檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型；從第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)中篩選第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)置的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型；基于知識(shí)蒸餾策略，將虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型和虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型的知識(shí)遷移至初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型，得到具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型。本申請(qǐng)具有減少計(jì)算資源的消耗的效果。

本發(fā)明授權(quán)具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型生成方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：獲取虹膜呈現(xiàn)攻擊對(duì)應(yīng)的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和虹膜質(zhì)量對(duì)應(yīng)的第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有第一標(biāo)簽，所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有第二標(biāo)簽，所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在具有所述第二標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在具有所述第一標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，所述第一標(biāo)簽為虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)標(biāo)簽，所述第二標(biāo)簽為虹膜質(zhì)量檢測(cè)標(biāo)簽；采用所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型，并采用所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)虹膜質(zhì)量檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型；從所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)中篩選第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用所述第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)置的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型，所述第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)同時(shí)具有所述第一標(biāo)簽和所述第二標(biāo)簽；基于知識(shí)蒸餾策略，將所述虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型和所述虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型的知識(shí)遷移至所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型，得到具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型，包括：采用所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別對(duì)所述虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型和所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行第一訓(xùn)練，以將所述虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型的知識(shí)遷移至所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型，包括：將所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別輸入至所述虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型和所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型，將所述虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型三級(jí)的輸出特征圖進(jìn)行空間特征融合處理，得到第一融合空間特征和對(duì)應(yīng)的第一均值；將所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型三級(jí)的輸出特征圖進(jìn)行空間特征融合處理，得到第二融合空間特征和對(duì)應(yīng)的第二均值；通過(guò)預(yù)設(shè)的空間特征約束函數(shù)對(duì)所述第一融合空間特征和所述第二融合空間特征進(jìn)行約束；對(duì)所述虹膜質(zhì)量檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型和所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型第三級(jí)的輸出特征圖進(jìn)行特征提煉，得到提煉結(jié)果；通過(guò)預(yù)設(shè)的余弦距離損失函數(shù)對(duì)所述提煉結(jié)果進(jìn)行語(yǔ)義約束，并通過(guò)預(yù)設(shè)的攻擊檢測(cè)損失函數(shù)對(duì)所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型中的攻擊檢測(cè)回歸頭進(jìn)行約束，以完成第一訓(xùn)練；在第一訓(xùn)練后，采用所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別對(duì)所述虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型和第一訓(xùn)練后的初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行第二訓(xùn)練，以將述虹膜呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)教師網(wǎng)絡(luò)模型的知識(shí)遷移至所述初級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型；基于交替訓(xùn)練衰減策略公式，交替進(jìn)行所述第一訓(xùn)練和所述第二訓(xùn)練，得到具有虹膜質(zhì)量和攻擊檢測(cè)知識(shí)的模型。

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