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龙图腾网获悉深圳市自行科技有限公司申请的专利一种基于多传感器的人脸3D关键点采集方法及系统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：CN119169680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411192164.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多传感器的人脸3D关键点采集方法及系统是由宁迪浩;潘晨设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器的人脸3D关键点采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多传感器的人脸3D关键点采集方法及系统，属于人脸识别领域，包括：S1、构建深度神经网络与循环神经网络模型，并分别对两个网络模型进行训练，得到关键点采集模型与关键点映射模型；S2、布置多个图像采集设备，包括至少两个RGB相机和一个RGBD相机，所述图像采集设备围绕待采集人脸进行配置，并通过标定板分别标定出多个图像采集设备的相机外部参数；S3、利用多个图像采集设备采集待采集人脸的多视角图像数据序列；S4、在本地控制设备部署关键点采集模型，将多视角图像数据序列输入至关键点采集模型，确定首帧图像数据，并使用关键点映射模型根据首帧图像数据确定待采集人脸的预测关键点位置，通过待采集人脸的预测关键点位置利用关键点映射模型形成稠密人脸网格，计算出待采集人脸的头部姿态。本申请使用多个图像采集设备和深度神经网络模型，实现了高精度、高效率的人脸3D关键点和头部姿态数据采集，提高了数据采集的准确性和鲁棒性，同时降低了采集难度和成本。

本发明授权一种基于多传感器的人脸3D关键点采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器的人脸3D关键点采集方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建深度神经网络与循环神经网络模型，并分别对深度神经网络与循环神经网络模型进行训练，得到关键点采集模型与关键点映射模型； S2、布置多个图像采集设备，包括至少两个RGB相机和一个RGBD相机，所述图像采集设备围绕待采集人脸进行配置，并通过标定板分别标定出多个图像采集设备的相机外部参数；所述两个RGB相机分别放置于待采集人脸的左右两侧30度位置，RGBD相机放置于两个RGB相机中间且位于待采集人脸的前方； S3、利用多个图像采集设备采集待采集人脸的多视角图像数据序列； S4、在本地控制设备部署关键点采集模型，将多视角图像数据序列输入至关键点采集模型，确定首帧图像数据，并使用关键点映射模型根据首帧图像数据确定待采集人脸的预测关键点位置，通过待采集人脸的预测关键点位置计算出待采集人脸的头部姿态； 步骤S4具体包括： S41、在本地控制设备部署关键点采集模型，使用多个图像采集设备获取人脸的多视角图像数据输入至深度神经网络模型，得到各相机的预测2D关键点和头部姿态； S42、根据RGBD相机提供的深度值与S41中基于RGBD相机预测的2D关键点根据正交投影计算人脸3D关键点； S43、使用S42中计算的基于RGBD相机的3D关键点及头部姿态，根据正交投影公式，结合其余各相机的头部姿态及内外参数，将该3D关键点反投影回各相机的图像上，并与S41中基于其余相机的预测值进行对比筛选，验证误差； S44、重复S41-43，直至误差小于设定阈值； S45、使用双向循环神经网络网络对S42中计算得到的3D关键点进行映射，得到392个关键点，形成稠密人脸网络； S46、使用基于RGBD相机的3D关键点及头部姿态的逆矩阵，计算标准姿态下的3D人脸模板； S47、重复步骤S41-S46，直至采集结束获取全部真值数据，并根据正交投影双向验证真值有效性，删除误差较大数据； S48、使用筛选后真值数据对深度神经网络模型和双向循环神经网络进行迭代训练，直至各网络模型的精度达到预设要求，则训练后各网络模型为下次采集时使用的采集模型。

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