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龙图腾网获悉鼎盛佳和(北京)文化传播有限公司申请的专利基于深度学习的影视角色人脸减龄重塑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：CN120450997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510592770.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于深度学习的影视角色人脸减龄重塑方法及系统是由白玉;张树卓;李韵设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的影视角色人脸减龄重塑方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像平滑滤波技术领域，具体涉及一种基于深度学习的影视角色人脸减龄重塑方法及系统。该方法识别影视角色人脸图像中的皱纹区域以及眼睛区域，将人脸图像输入深度卷积网络中，深度卷积网络进行眼睛区域的器官表情变化参数的特征提取，以及人脸图像的皱纹显现系数的特征提取。通过相邻帧之间的分析，确定人脸图像的皱纹显现关联参数。将最小的皱纹显现系数作为参考帧获得皱纹显现消除系数，利用皱纹显现关联参数调整皱纹显现消除参数，实现对人脸图像的自适应平滑，获得人脸减龄重塑结果。本发明通过对角色人脸图像平滑参数的调整，避免了过拟合以及减龄重塑结果不自然的问题，提高了减龄重塑结果的质量。

本发明授权基于深度学习的影视角色人脸减龄重塑方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的影视角色人脸减龄重塑方法，其特征在于，所述方法包括： 获得多帧影视角色的人脸图像，识别出所述人脸图像中的皱纹区域以及眼睛区域，识别所述眼睛区域的边缘轮廓以及中心点；所述人脸图像输入深度卷积网络中，获得人脸减龄重塑结果；所述深度卷积网络处理人脸图像的方法包括： 步骤S1：将中心点与每个边缘轮廓点之间的连线作为参考连线；根据所述边缘轮廓点的间断性以及所述参考连线的长度获得所述眼睛区域的器官表情变化参数； 步骤S2：将所述参考连线延长，与最近的皱纹区域的交点作为关联皱纹点；在每个皱纹区域中将所述关联皱纹点的连线作为关联皱纹线；根据所述关联皱纹线在所述皱纹区域中的占比，以及所述皱纹区域的像素值，获得每个皱纹区域的皱纹显现系数； 步骤S3：根据所有皱纹区域的皱纹显现系数获得当前人脸图像的整体皱纹显现系数，根据相邻帧人脸图像之间的整体皱纹显现系数差异，以及器官表情变化参数差异，获得每帧人脸图像的皱纹显现关联参数； 步骤S4：在多帧的人脸图像中，选择最小的皱纹显现系数作为参考帧，对参考帧中的皱纹区域进行滤波处理，根据滤波前后关键帧的皱纹显现系数差异获得皱纹显现消除参数；对于每张人脸图像，根据所述皱纹显现消除参数，以及所述皱纹显现关联参数，获得每个人脸图像的平滑处理系数并进行平滑处理，获得人脸减龄重塑结果； 所述皱纹显现系数的获取方法包括： 将所述关联皱纹线在所述皱纹区域中的面积占比与皱纹区域的平均像素值的比值进行归一化处理，获得所述皱纹显现系数； 所述整体皱纹显现系数的获取方法包括： 将人脸图像中所有皱纹区域的皱纹显现系数的平均值作为所述整体皱纹显现系数； 所述皱纹显现关联参数的获取方法包括： 将所述器官表情变化参数差异与所述整体皱纹显现系数差异的比值进行归一化，获得所述皱纹显现关联参数； 所述皱纹显现消除参数的获取方法包括： 将关键帧的皱纹显现系数与关键帧滤波后图像的皱纹显现系数的差值进行归一化处理，获得所述皱纹显现消除参数； 所述平滑处理系数的获取方法包括： 将所述皱纹显现关联参数进行归一化处理之后与正整数1的和值作为调整倍率，将所述调整倍率与所述皱纹显现消除参数的乘积作为所述平滑处理系数。

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