恭喜北京通用人工智能研究院李博韧获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京通用人工智能研究院申请的专利智能体表情模仿的映射优化方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119830945B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510300985.8，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权智能体表情模仿的映射优化方法、装置、设备及介质是由李博韧;李杭设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本智能体表情模仿的映射优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种智能体表情模仿的映射优化方法，可以应用于人工智能技术领域。该智能体表情模仿的映射优化方法包括：基于预设面部动作编码规则生成标准化平均脸的第一混合形状基底；映射智能体表情模仿的映射优化标准化平均脸的稠密表情运动信息至智能体表情模仿的映射优化第一混合形状基底生成第二混合形状基底；以及传递智能体表情模仿的映射优化第二混合形状基底的混合形状系数至智能体面部的第三混合形状基底，完成智能体表情模仿的映射优化。本发明实施例还提供了一种智能体表情模仿的映射优化装置、设备、存储介质和程序产品。
本发明授权智能体表情模仿的映射优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种智能体表情模仿的映射优化方法，其特征在于，包括： 基于预设面部动作编码规则生成标准化平均脸的第一混合形状基底； 映射所述标准化平均脸的稠密表情运动信息至所述第一混合形状基底生成第二混合形状基底，其中包括：提取所述稠密表情运动信息对应的稠密表情网格上的第一稠密标注点和平均脸网格上的第二稠密标注点；根据所述第一混合形状基底对应的混合形状表情基底矩阵获取稠密标注基底矩阵；根据所述稠密标注基底矩阵、第一稠密标注点和第二稠密标注点生成混合形状权重优化任务；通过最小化预设误差向量和预设系数约束条件获取所述混合形状权重优化任务对应的混合形状系数；以及 传递所述第二混合形状基底的混合形状系数至智能体面部的第三混合形状基底，完成所述映射优化； 其中，所述混合形状权重优化任务对应的混合形状系数的优化问题满足： ； 其中，用于表示第一稠密标注点，用于表示第二稠密标注点，用于表示稠密标注基底矩阵，用于表示混合形状系数，K为混合形状表情基底矩阵的预定义表情基底数量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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