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龙图腾网获悉万得信息技术股份有限公司申请的专利一种实时戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估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：CN116912216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310897347.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种实时戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估方法是由朱胜;彭龙;刘兵设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实时戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估方法。鉴于质量差的人脸图片很难预测出准确的人脸关键点，而人脸质量高的时候人脸关键点检测也会准，这样两个任务一起联合训练就会相互促进。在监控场景下，如果单独训练其中一个任务都非常难，联合训练会有更好的效果。本发明使用一种联合训练方式同时训练戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估两个任务，使得两个任务同时达到比较高的性能，并成功应用到监控系统中。

本发明授权一种实时戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种实时戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取已经标注人脸关键点的人脸图片，将每张人脸图片上的人脸按照不同的人脸质量分为N类，获得每张人脸图片上的不同人脸所对应的人脸质量分类标签，获得大规模人脸关键点检测数据集 步骤2、利用步骤1得到的大规模人脸关键点检测数据集训练教师模型，该教师模型的Backbone为SwinTransformer，该教师模型的Neck层使用RFP，该教师模型的Head层分为人脸框回归分支、人脸关键点回归分支以及人脸质量分类分支，其中，人脸框回归分支用于实现人脸检测任务，人脸关键点回归分支用于实现人脸关键点检测任务，人脸质量分类分支用于实现人脸质量评估的分类任务； 步骤3、从大规模人脸关键点检测数据集中随机采样一张不戴口罩的样本图片； 步骤4、固定步骤2训练好的教师模型的参数，将步骤3获得不戴口罩的样本图片输入到教师模型中； 步骤5、将步骤3获得的样本图片中所有的人脸进行人工合成戴口罩，获取戴口罩的样本图片； 步骤6、建立学生模型，将步骤5获得的戴口罩的样本图片输入到学生模型中，该学生模型的Backbone为MobileNetV2，该学生模型的Neck层使用RFP，该学生模型的Head层分为四个分支，分别为人脸二分类分支、人脸框回归分支、人脸关键点回归分支、人脸质量分类分支，其中，通过人脸二分类分支对人脸戴口罩和不戴口罩进行分类； 步骤7、获取教师模型的Neck层里的特征图以及Head层输出的人脸质量分类的输出结果； 步骤8、获取学生模型的Neck层里的特征图以及Head层输出的人脸质量分类的输出结果； 步骤9、分别对步骤7和步骤8对应的特征图和分类结果进行知识蒸馏，利用训练好的学生模型进行实时的戴口罩人脸关键点检测和人脸质量评估。

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