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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种支持戴口罩人脸身份识别的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：CN116758603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310347951.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种支持戴口罩人脸身份识别的方法及系统是由程鹏;游志胜;傅可人;游健;韩琮;何一设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持戴口罩人脸身份识别的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持戴口罩人脸身份识别的方法与系统，基于跨模态跨域识别框架对待识别人脸图像进行姿态估计和特征提取，并与注册三维人脸数据库中的注册特征进行多姿态的特征比对，从而获取识别分数，完成人脸识别，其中跨模态跨域识别框架包括人脸图像补全网络对获取的三维人脸模型进行三维戴口罩人脸图像合成，人脸图像生成网络渲染增广注册三维人脸数据库中的注册图像，特征提取网络则用于提取人脸特征。本申请解决了视频监控中动态人脸识别难的问题，区别于2D‑2D识别，降低了戴口罩行为对识别特征的影响，提高了戴口罩下人脸身份识别的准确度。

本发明授权一种支持戴口罩人脸身份识别的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种支持戴口罩人脸身份识别的方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收采集到的待识别人脸图像； 基于跨模态跨域识别框架对所述待识别人脸图像进行姿态估计与特征提取，并与注册三维人脸数据库中的注册特征进行多姿态的特征比对； 基于所述特征比对的结果获取识别分数，完成人脸识别； 其中，所述跨模态跨域识别框架包括人脸图像补全网络、人脸图像生成网络和特征提取网络； 所述人脸图像补全网络用于将接收的三维人脸模型生成三维戴口罩人脸模型，并将其放入所述注册三维人脸数据库中；所述人脸图像生成网络用于对所述注册三维人脸数据库中存储的图像执行渲染和增广操作，以生成二维人脸样本；所述特征提取网络用于将提取的所述二维人脸样本的特征生成注册特征后，将注册特征放入注册三维人脸数据库中； 所述人脸图像生成网络包括可微渲染模块和特征域迁移模块，其中，所述注册三维人脸数据库中的注册图像首先输入所述可微渲染模块，形成不同姿态的图像，再输入到特征域迁移模块，所述特征域迁移模块在光照及材质维度进行增广，生成所述二维人脸样本； 所述特征提取网络基于同伦稀疏字典学习方法，在信息缺失下进行特征稀疏编码的函数，如下所示： 其中，字典和拉格朗日乘子为可学习的参量，为重建误差，为稀疏编码，为依照身份分类注册的稀疏编码，通过调整拉格朗日乘子约束特征提取网络正则项在优化中的参与权重； 所述特征提取网络的全局优化目标函数如下： 其中，为不同迭代次数中原生成数据点经过线性投影得到的表征，为不同迭代次数中稀疏编码通道的每个身份对应的特定稀疏字典，参数为平衡样本模态间的外在形成差异，参数为平衡样本模态间的身份间的自身形变差异，代表第i轮迭代中，约束特征提取网络正则项在优化中的参与权重的拉格朗日乘子。

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