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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种人脸特征提取方法、装置、设备及存储介质，用于提高人脸特征提取的准确性。方法包括：获取包含有人脸的目标图像；将目标图像输入至预先训练完成的人脸特征提取模型中；其中，该人脸特征提取模型包括特征网络和注意力网络；通过特征网络输出目标图像中人脸的初始人脸特征；通过注意力网络输出目标图像中的注意力特征；其中，该注意力网络为预设的教师网络的学生网络；注意力网络基于教师网络训练得到；注意力特征用于指示初始人脸特征中特征因子的重要程度；基于注意力特征处理初始人脸特征，得到目标图像中人脸的最终人脸特征。此外，本发明还涉及区块链技术，人脸特征提取的数据可存储于区块链节点中。

主权项：1.一种人脸特征提取方法，其特征在于，所述人脸特征提取方法包括：获取包含有人脸的目标图像；将所述目标图像输入至预先训练完成的人脸特征提取模型中；其中，所述人脸特征提取模型包括特征网络和注意力网络；通过所述特征网络输出所述目标图像中人脸的初始人脸特征；通过所述注意力网络输出所述目标图像中的注意力特征；其中，所述注意力网络为预设的教师网络的学生网络；所述注意力网络基于所述教师网络训练得到；所述注意力特征用于指示所述初始人脸特征中特征因子的重要程度；基于所述注意力特征处理所述初始人脸特征，得到所述目标图像中人脸的最终人脸特征；所述注意力特征的特征维度与所述初始人脸特征的特征维度的维度数量相同；所述基于所述注意力特征处理所述初始人脸特征，得到所述目标图像中人脸的最终人脸特征的步骤，包括：将所述初始人脸特征和所述注意力特征中，特征维度相同的特征数据进行融合处理，得到所述目标图像中人脸的最终人脸特征；所述初始人脸特征中包括多个特征因子的初始因子值；所述注意力特征中包括每个所述特征因子的权重；所述将所述初始人脸特征和所述注意力特征中，特征维度相同的特征数据进行融合处理，得到所述目标图像中人脸的最终人脸特征的步骤，包括：针对所述初始人脸特征中的每个特征因子，从所述注意力特征中提取所述特征因子的权重，将所述特征因子的初始因子值乘以所述权重，得到所述特征因子的最终因子值；将每个所述特征因子的最终因子值，确定为所述目标图像中人脸的最终人脸特征。

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