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龙图腾网获悉广州诚踏信息科技有限公司申请的专利一种用于动态环境的人脸识别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：CN120220208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510289367.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种用于动态环境的人脸识别方法及系统是由温荣华;李小玲设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于动态环境的人脸识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸识别技术领域，一种用于动态环境的人脸识别方法及系统，该方法包括：通过多光谱成像设备采集人脸视频流，经动态降噪、畸变校正等预处理；构建多尺度时空融合特征提取网络提取动态时空特征并融合跨模态特征；建立环境扰动模拟生成模型生成虚拟样本并进行域自适应对齐；设计在线增量式特征更新机制优化特征编码器参数；部署异构图神经网络进行多模态决策融合；采用层级化验证架构完成身份识别。系统包含数据采集与预处理、多尺度时空融合特征提取等多个模块。本发明有效解决动态环境下人脸识别难题，在复杂光照、姿态表情变化、遮挡和背景噪声等场景下，能显著提高识别准确率、鲁棒性、实时性和可靠性，具有广泛应用前景。

本发明授权一种用于动态环境的人脸识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于动态环境的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过多光谱成像设备采集包含可见光与近红外波段的人脸视频流，对原始数据进行动态降噪与畸变校正，采用基于时空域联合滤波的自适应平滑算法消除运动模糊，并通过非均匀光照补偿模型对低照度区域进行亮度增强； 步骤2：构建多尺度时空融合特征提取网络，在三维卷积神经网络中嵌入双向光流估计模块，提取人脸序列中姿态变化、微表情的动态时空特征，采用通道注意力机制对跨模态特征进行动态加权融合； 步骤3：建立环境扰动模拟生成模型，利用条件生成对抗网络生成不同光照强度、遮挡比例及背景噪声的虚拟样本，通过域自适应对齐算法将生成样本与真实场景特征分布映射至共享隐空间； 步骤4：设计在线增量式特征更新机制，基于滑动窗口策略实时采集场景变化数据，采用对比自监督学习框架动态优化特征编码器参数，通过弹性权重固化算法防止历史特征退化； 步骤5：部署异构图神经网络进行多模态决策融合，将可见光特征、红外热成像特征及深度传感器点云特征构建为异构节点，采用边注意力机制建模跨模态特征关联性，生成鲁棒性联合表征； 步骤6：采用层级化验证架构完成身份识别，先通过轻量化孪生网络计算人脸特征相似度阈值，再采用基于超球面度量学习的三元组验证模块对疑似匹配结果进行二次判别； 所述步骤2中双向光流估计模块采用循环全对场变换RAFT算法框架，在特征金字塔中融合ConvLSTM单元捕获时序依赖关系，光流残差计算采用基于Huber损失的鲁棒性优化策略； 所述步骤6中超球面度量学习采用动态半径调整策略，在训练阶段通过自适应半径缩放算法优化类间间隔，验证阶段采用基于角距离的软边界分类器； 所述自适应半径缩放算法通过构造可微分的半径预测网络，将特征分布紧密度作为输入条件，输出每个类别的超球面半径调整系数，损失函数采用间隔损失与半径正则化项的加权组合。

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