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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利基于结构等变性自监督学习的头部姿态估计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：CN116844210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310814494.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于结构等变性自监督学习的头部姿态估计方法及系统是由刘昊;王耀兴;武文杰;李振东设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构等变性自监督学习的头部姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于结构等变性自监督学习的头部姿态估计方法及系统，属于计算机视觉的头部姿态估计领域。包括：输入批处理图像，建立训练集X；将批处理图像送入特征提取器网络中进行学习，选择训练集X中的样本作锚点图像，在特征空间中构造关于锚点图像的近邻图G并进行细化调整；将各样本xi划分为T个不重叠的补丁并映射到特征空间中，计算不同补丁位置之间的差异，并对锚点图像特征进行训练调整；将训练调整后的锚点图像特征输入到softmax函数中、转化为三个角度姿态向量并计算面部姿态标签概率分布数据，选择概率最大的标签作为锚点图像的估计结果，头部姿态估计模型建立完毕；利用头部姿态估计模型处理待分析图像，得出估计结果、以及计算欧拉角。

本发明授权基于结构等变性自监督学习的头部姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构等变性自监督学习的头部姿态估计方法，其特征在于，包括： 步骤S1，输入批处理图像，建立训练集X＝{xi}；所述批处理图像为经过人脸检测和对齐操作预处理后的增强图像； 步骤S2，将所述训练集X中的所述批处理图像送入特征提取器网络中进行学习，获得所述批处理图像的面部语义特征，选择所述训练集X中的样本作锚点图像anchor，进一步在特征空间中构造关于所述锚点图像anchor的近邻图G、并通过姿态不变损失函数对所述近邻图G进行细化调整，从而使所述训练集X的每一个样本控制不同的潜在语义属性以增强特征学习的多样性； 步骤S3，将各所述样本xi划分为T个不重叠的补丁并映射到特征空间中，利用局部空间等变损失函数，计算得出细化调整后的近邻图G中不同补丁位置之间的差异，并以单个补丁为单位对所述锚点图像anchor特征进行训练调整，实现将不同语义因素下的特征拓展到不同姿态的局部图像； 步骤S4，将训练调整后的锚点图像anchor特征输入到softmax函数中、转化为三个角度姿态向量[yi,pi,ri]并计算出面部姿态标签概率分布数据，选择概率最大的标签作为所述锚点图像anchor的头部姿态估计结果，头部姿态估计模型建立完毕； 步骤S5，将待分析图像作为新锚点图像anchor输入所述头部姿态估计模型，按照所述步骤S2-S4处理所述待分析图像，得出所述待分析图像的面部姿态标签概率分布数据及头部姿态估计结果，并将所述待分析图像的三个角度姿态向量转化为欧拉角。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁夏大学，其通讯地址为：750021 宁夏回族自治区银川市贺兰山西路489号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。