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龍圖騰網恭喜南京圖玩智能科技有限公司申請的專利一種應用于跨平臺的人臉關鍵點識別與追蹤方法及系統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：CN110399844B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-07-04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：201910688610.8，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種應用于跨平臺的人臉關鍵點識別與追蹤方法及系統是由史凱;汪俊;吳劍驕設計研發完成，并于2019-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種應用于跨平臺的人臉關鍵點識別與追蹤方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種應用于跨平臺的人臉關鍵點識別與追蹤方法及系統，其中方法步驟包括：首先收集人臉圖像，標記每張人臉圖像的關鍵點，制作人臉圖像訓練樣本集；基于多任務卷積神經網絡算法，訓練得到多任務卷積神經網絡模型；采集人臉圖像并對人臉圖像預處理，載入多任務卷積神經網絡模型，讀取當前幀圖像并同步獲取人臉區域及對應人臉關鍵點位置信息；采用第一幀人臉圖像的關鍵點信息作為當前幀輸入，通過多任務卷積神經網絡模型計算當前幀的人臉關鍵點信息，并判定當前幀人臉圖像關鍵點是否處于追蹤成功的狀態；最后累計追蹤預計數量的人臉關鍵點信息后，通過預先訓練的人臉偏轉角計算模型對人臉的歐拉角進行計算，完成人臉姿勢估算。

本發明授權一種應用于跨平臺的人臉關鍵點識別與追蹤方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種應用于跨平臺的人臉關鍵點識別與追蹤方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一，收集人臉圖像，標記每張人臉圖像的關鍵點，制作人臉圖像訓練樣本集； 步驟二，基于多任務卷積神經網絡算法，對每張圖像進行人臉區域檢測并識別人臉關鍵點的訓練，得到訓練好的多任務卷積神經網絡模型；在多任務卷積神經網絡模型訓練前，加入線性SVM算法將人臉關鍵點與人臉是否對齊的判定標準以文件格式存儲在模型中，當進行人臉關鍵點追蹤時，用于判定當前幀是否追蹤成功； 步驟三，采集人臉圖像并對人臉圖像預處理，載入多任務卷積神經網絡模型，讀取當前幀圖像并同步獲取人臉區域及對應人臉關鍵點位置信息； 步驟四，采用第一幀人臉圖像的關鍵點信息作為當前幀輸入，通過多任務卷積神經網絡模型計算當前幀的人臉關鍵點信息，并判定當前幀人臉圖像關鍵點是否處于追蹤成功的狀態，在識別當前幀人臉圖像關鍵點后進行分層化卡爾曼濾波算法對人臉關鍵點進行魯棒性強化處理，魯棒性強化處理后，再通過SVM支持向量機方法判定當前幀人臉圖像關鍵點是否處于追蹤成功的狀態；采用分層化卡爾曼濾波算法對人臉關鍵點進行魯棒性強化處理的具體方法為：將人臉關鍵點分為人臉外輪廓0-16號點和人臉內輪廓17-67號點，人臉外輪廓利用2個分別m，n倍于人臉形狀大小的內存空間存儲跟蹤成功的最近m，n幀人臉形狀坐標，設置起始標志位，其中，1≤nm≤100；利用存儲的有效n，m幀人臉形狀坐標信息和卡爾曼濾波器對當前得到的形狀坐標進行濾波處理并將濾波后的人臉形狀坐標作為當前幀的真實坐標輸出； 步驟五，累計追蹤預計數量的人臉關鍵點信息后，通過預先訓練的人臉偏轉交計算模型對人臉的歐拉角進行計算，完成人臉姿勢估算；累計追蹤人臉關鍵點至68時，基于三角剖分算法關聯68個關鍵點并延伸特定關鍵點組成的三角邊，形成焦點，焦點所在位置即為估算的人臉器官或人臉周圍位置的關鍵點，直至擴展演算人臉關鍵點至108個。

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