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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于RGB-D图像的语义化三维人脸重建方法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：CN114612539B 。

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：202210231030.8，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于RGB-D图像的语义化三维人脸重建方法是由陈意;任重;翁彦琳设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB-D图像的语义化三维人脸重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RGB‑D图像的语义化三维人脸重建方法，首先通过深度相机或者带深度摄像头的手机拍摄连续多帧转动头部时的RGB‑D图像，作为输入数据；然后根据RGB‑D图像中包含的颜色数据和深度数据，鲁棒地构建人脸的TSDF模型；最后通过基于3DMM的人脸拟合得到语义化三维人脸网格模型。本发明能够鲁棒地从输入RGB‑D视频序列中恢复出顶点数固定，拓扑一致的带有语义的人脸三维模型，恢复的人脸模型质量较高，且可以方便的用于人脸动画等需要人脸语义的后续任务。

本发明授权一种基于RGB-D图像的语义化三维人脸重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-D图像的语义化三维人脸重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：通过深度相机或者带深度摄像头的手机拍摄连续多帧转动头部时的RGB-D图像，作为输入数据； 步骤二：根据RGB-D图像中包含的颜色数据和深度数据，鲁棒地构建人脸的TSDF模型； 步骤三：根据步骤二构建的人脸TSDF模型，通过基于3DMM的人脸拟合得到语义化三维人脸网格模型； 所述步骤2包括以下子步骤： 2.1预处理：首先将RGB图像对齐到深度图像上，然后对深度图进行双边滤波来降低噪声，接着再根据相机内参计算顶点图和法向图； 2.2人脸特征点检测和人脸分割：首先使用DDE算法进行人脸特征点检测，得到人脸特征点在RGB图像中的二维坐标，其集合记为假设在深度图中的对应深度为dl，得到特征点的三维坐标关系如下： 然后通过神经网络对输入RGB图像进行语义分割，剔除掉与人脸无关的部分，只保留人脸部分数据，实现人脸分割； 2.3位姿估计：通过结合特征点的ICP变种方法估计当前RGB-D帧在全局坐标系下的六自由度刚体变换T： Eicp＝wdenseEdense+wlandmarksElandmarks 其中，Edense代表的是基于深度图像的误差，wdense代表该项的权重；Elandmarks是基于人脸特征点的误差，wlandmarks代表的是该项的权重； Edense的具体公式为： 其中，vk-1、nk-1分别为前一帧视角下渲染得到的顶点图和法向图， Elandmarks的具体公式为： 其中，T0表示第一帧的刚体变换，表示第一帧中各人脸特征点的三维坐标，表示第k帧也就是当前帧中各人脸特征点的三维坐标； 2.4数据融合：将已融合的TSDF值与当前帧下的TSDF值进行加权平均； 2.5表面预测：根据当前已融合的TSDF模型，利用光线投射方法渲染出当前帧视角下的预测顶点图，以用于下一帧的帧到模型的位姿估计。

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