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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于辅助热力图的人脸关键点检测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：CN116110102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310109424.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于辅助热力图的人脸关键点检测方法及系统是由鲁芹;陈士栋设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于辅助热力图的人脸关键点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于辅助热力图的人脸关键点检测方法及系统，其中的基于辅助热力图的人脸关键点检测方法包括以下步骤：获取原始图像经网络模型处理，在网络模型的不同层中得到基于该原始图像的特征；特征经融合后得到主要热力图和辅助热力图；基于主要热力图得到关键点坐标的整数部分，基于辅助热力图得到关键点坐标的小数部分，两部分数值归一化后相加得到关键点坐标的最终数值并映射给原始图像，得到最终的关键点坐标。选择ShuffleNetV2作为主干网络同时并对其进行了缩放，原始图像经过主干网络各层获取的特征经融合得到主要热力图和辅助热力图，主要热力图与辅助热力图联合表示人脸关键点解决量化误差问题。

本发明授权基于辅助热力图的人脸关键点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于辅助热力图的人脸关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于训练完毕的网络模型提取原始图像中的特征信息； 在网络模型的不同层中得到基于该原始图像的特征，经融合后得到主要热力图和辅助热力图； 基于主要热力图得到关键点坐标的整数部分，基于辅助热力图得到关键点坐标的小数部分，两部分数值归一化后经放大处理得到关键点坐标的最终数值并映射给原始图像，得到最终的关键点坐标； 在网络模型的不同层中得到基于该原始图像的特征，经融合后得到主要热力图和辅助热力图，具体为： 步骤1，原始图像中经过最大池化层和重组通道单元的特征经融合层处理，并将处理后的特征相加； 步骤2，根据模型规模的不同，步骤1执行设定次数； 步骤3，将经过步骤2处理特征进行concatenate拼接，得到主要热力图和辅助热力图； 其中，主要热力图通过argmax函数得到关键点坐标整数部分对应的归一化数值；辅助热力图通过argmax函数得到关键点坐标小数部分对应的归一化数值；两部分数值相加得到关键点坐标的最终数值并映射给原始图像，得到最终的关键点坐标； 所述网络模型包括依次连接的第一卷积层、最大池化层和设定数量的重组通道单元，最大池化层和重组通道单元分别与融合层连接用于输出拼接主要热力图与辅助热力图的特征，融合层输出的特征经拼接后输入第二卷积层处理得到主要热力图与辅助热力图。

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