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龙图腾网获悉上海云思智慧信息技术有限公司申请的专利人脸追踪网络的搭建/人脸追踪方法、系统、介质及终端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：CN115205937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210789721.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸追踪网络的搭建/人脸追踪方法、系统、介质及终端是由孙建伟设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸追踪网络的搭建/人脸追踪方法、系统、介质及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种人脸追踪网络的搭建人脸追踪方法、系统、介质及终端，所述人脸追踪网络是通过所述人脸追踪网络的搭建方法搭建而成；所述人脸追踪方法包括：从待检测的人脸数据中读取当前帧，并将其输入至所述人脸追踪网络；通过所述人脸追踪网络提取当前帧中的人脸融合特征；将当前帧的人脸融合特征与上一帧的人脸融合特征进行比对，当比对结果为一致时，利用所述人脸追踪网络产生的边界框标注人脸；循环运行上述步骤，以便通过所述边界框追踪待检测的人脸数据中的人脸。本发明可以通过搭建的最优的人脸追踪网络精确跟踪指定场景中的人脸，使得人脸跟踪不再受到姿势、比例、表达式和光照的变化等条件的限制。

本发明授权人脸追踪网络的搭建/人脸追踪方法、系统、介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种人脸追踪网络的搭建方法，其特征在于，包括： 获取人脸追踪训练数据集；所述人脸追踪训练数据集包括若干人脸图像； 从人脸图像中提取低级特征和高级特征；所述低级特征用于表征人脸的局部特征；所述高级特征用于表征人脸的细节特征；所述低级特征包括眼睛、鼻子以及嘴的区域特征；所述高级特征包括五官间的关系、人脸的颜色以及痣以及疤痕的细节特征； 根据提取的低级特征和高级特征，形成人脸融合特征，并利用所述人脸融合特征对人脸追踪网络进行训练，以搭建最优的人脸追踪网络；所述最优的人脸追踪网络用于产生标注人脸的边界框； 根据提取的低级特征和高级特征，形成人脸的融合特征，并利用所述人脸的融合特征对人脸追踪网络进行训练，以搭建最优的人脸追踪网络的步骤包括： 为提取的低级特征和高级特征分别分配第i个第一权重系数和第i个第二权重系数，形成第i个人脸融合特征；第i个第一权重系数等于第i-1个第一权重系数加预设步进量，第i个第二权重系数等于第i-1个第二权重系数减预设步进量；或第i个第一权重系数等于第i-1个第一权重系数减预设步进量，第i个第二个权重系数等于的i-1个权重系数加预设步进量；第i个第一权重系数加第i个第二权重系数等于1；其中，i大于1； 将第i个人脸融合特征输入至人脸追踪网络进行人脸预测，获取到第i个人脸预测结果； 将第i个人脸预测结果与人脸的真实信息进行损失计算； 循环执行上述步骤，直至计算得到最小损失，通过最小损失查找到与之对应的最优第一权重系数和最优第二权重系数； 通过最优第一权重系数和最优第二权重系数形成的最优人脸融合特征训练所述人脸追踪网络，形成最优的人脸追踪网络。

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