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龍圖騰網恭喜華南師范大學申請的專利一種三維人臉重建方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN114187407B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21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：202111534293.8，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權一種三維人臉重建方法、裝置、電子設備及存儲介質是由梁艷;鄧卓然;何龍健設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種三維人臉重建方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種三維人臉重建方法、裝置、電子設備及存儲介質。本發明所述的一種三維人臉重建方法包括：獲取待重建的人臉圖像；對所述人臉圖像進行預處理，得到標準尺寸的人臉圖像；將所述標準尺寸的人臉圖像輸入訓練好的人臉參數識別模型，得到所述人臉圖像對應的人臉參數；其中，所述人臉參數包括姿態參數、形狀參數和表情參數；根據所述人臉參數，計算得到所述人臉圖像對應的三維頂點坐標；保存所述三維頂點坐標，得到完整的包含三維人臉模型的文件。本發明所述的一種三維人臉重建方法，可實現基于單張人臉圖像進行三維人臉重建，不需要采集高精度的三維人臉數據。

本發明授權一種三維人臉重建方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種三維人臉重建方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取待重建的人臉圖像；對所述人臉圖像進行預處理，得到標準尺寸的人臉圖像；將所述標準尺寸的人臉圖像輸入訓練好的人臉參數識別模型，得到所述人臉圖像對應的人臉參數；其中，所述人臉參數包括姿態參數、形狀參數和表情參數；所述人臉參數識別模型包括MobileNet-V1網絡模塊、注意力模塊、圖卷積神經網絡模塊和全連接層；所述MobileNet-V1網絡模塊包括順次連接的1個3*3的標準卷積層、13個深度可分離卷積塊和1個平均池化層；其中每個深度可分離卷積塊包含1個3*3的深度卷積層和1個1*1的逐點卷積層；所述圖卷積神經網絡模塊包括靜態圖卷積和動態圖卷積；所述MobileNet-V1網絡模塊對所述人臉圖像進行處理，提取所述人臉圖像特征；所述全連接層對所述人臉圖像特征進行處理，得到12維的姿態參數；所述注意力模塊和所述圖卷積神經網絡模塊對所述人臉圖像特征進行處理，得到50維的形狀參數和表情參數；所述人臉參數識別模型的訓練損失函數包括快速參數距離成本函數、頂點距離成本函數和特征點損失函數；所述快速參數距離成本函數的計算公式如下： 其中，為快速參數距離成本，T是由網絡預測得到的12維姿態參數通過變換得到的矩陣，α＝[αshp,αexp]，表示網絡預測得到的形狀參數αshp與表情參數αexp，Tgt和αgt分別表示來自標注的變換矩陣和形狀與表情參數，wT和wα分別表示變換矩陣和形狀與表情參數的權重；所述頂點距離成本函數的計算公式如下： 其中，為頂點距離成本，p＝[T,αshp,αexp]，表示網絡預測得到的全部3DMM參數，即表示姿態的變換矩陣T、形狀參數αshp以及表情參數αexp，pgt表示標注的參數，V3d·表示重建的頂點；所述特征點損失函數的計算公式如下： 其中，為特征點損失，N＝68，表示68個人臉特征點，qn表示訓練獲得的人臉特征點，表示標注的特征點，通過使用人臉特征點檢測器獲得；其中，所述人臉參數識別模型的訓練步驟包括：使用加權參數距離成本和特征點損失計算模型損失計算公式如下： 其中，是用于平衡兩個損失量級的權重，mfwpdc和mlmk分別對應和兩個損失的量級；當模型訓練趨于收斂時，使用頂點距離成本和特征點損失計算模型損失計算公式如下： 其中，與wlmk的作用相同，mvdc和mlmk分別對應和兩個損失的量級；訓練直至模型再次趨向收斂，停止訓練，得到訓練好的人臉參數識別模型；根據所述人臉參數，計算得到所述人臉圖像對應的三維頂點坐標，包括：根據以下公式，計算人臉形狀向量Smodel： 其中，表示平均人臉形狀，Bshp和Bexp分別表示通過主成分分析算法獲得的形狀基底和表情基底，αshp和αexp分別表示所述形狀基底和表情基底相應的參數；根據以下公式，計算重建的頂點V3dp： 其中，p＝[T,αshp,αexp]，表示網絡預測得到的全部3DMM參數，即表示姿態的變換矩陣T、形狀參數αshp以及表情參數αexp，Smodel為人臉形狀向量；保存所述三維頂點坐標，得到完整的包含三維人臉模型的文件。

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