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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度学习的人脸去阴影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：CN118071666B 。

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：202410234400.2，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种基于深度学习的人脸去阴影方法是由黄谦;李桂清;何盛烽设计研发完成，并于2024-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的人脸去阴影方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的人脸去阴影方法，方法包括下述步骤：构建自样例光照均衡网络，包括下采样层、多个级联的自样例光照均衡块及解码器；下采样层用于下采样得到特征图；自样例光照均衡块用于获取去除阴影的人脸特征；解码器用于得到无阴影人脸图像；获取带阴影人脸图像的训练数据集，输入自样例光照均衡网络中进行端到端训练，更新网络参数得到训练好的自样例光照均衡网络；将待去阴影人脸图像输入训练好的自样例光照均衡网络中，输出得到无阴影人脸图像。本发明通过建立人脸上阴影区域和无阴影区域之间的对应关系，并提取光照信息调制输入的人脸特征图片，在实现光照均匀的同时保证人脸结构的完整性，实现面部阴影的去除。

本发明授权一种基于深度学习的人脸去阴影方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人脸去阴影方法，其特征在于，包括下述步骤： 构建自样例光照均衡网络；所述自样例光照均衡网络包括下采样层、多个级联的自样例光照均衡块及解码器；所述下采样层用于下采样得到特征图；所述自样例光照均衡块用于获取去除阴影的人脸特征；所述解码器用于得到无阴影人脸图像；所述自样例光照均衡块包括自样例光照特征匹配模块和特征级光照矫正模块；所述自样例光照特征匹配模块用于提取特征图的阴影与非阴影区域的对应关系图并采样和重新匹配得到新的人脸特征；所述特征级光照矫正模块用于预测光照因子并对新的人脸特征进行光照矫正得到去除阴影的人脸特征；所述自样例光照特征匹配模块包括对应关系预测器以及特征提取器；所述特征级光照矫正模块包括两个光照因子预测器与光照矫正模块； 获取带阴影人脸图像的训练数据集，输入自样例光照均衡网络中进行端到端训练，更新网络参数得到训练好的自样例光照均衡网络； 将待去阴影人脸图像输入训练好的自样例光照均衡网络中，输出得到无阴影人脸图像。

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