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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于神经隐式场的头部姿态估计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：CN120526474B 。

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：202510574817.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于神经隐式场的头部姿态估计方法及系统是由黄建伟;陈奎;吴兆福;张春菊;余敏;程伟;褚超群设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经隐式场的头部姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经隐式场的头部姿态估计方法及系统，属于图像处理技术领域。该方法对头部姿态标签进行离散化处理，利用Gaussian函数和Gumbel函数联合建模生成非对称分布标签。在三维空间中按固定间距设置采样点，通过RepVgg网络提取输入RGB图像的全局特征。借助神经隐式场建立图像特征与空间采样点的映射关系，将人脸信息映射到点云空间，并利用多层感知机对每个采样点进行二分类，生成人体脸部点云数据。提取点云数据的几何特征并与RGB图像的全局特征融合，通过分类和回归模块联合预测头部姿态。本发明采用上述方法及系统，能够有效提升头部姿态估计的精度和鲁棒性，为实际应用提供了可靠的解决方案。

本发明授权一种基于神经隐式场的头部姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经隐式场的头部姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对头部姿态标签进行离散化处理，采用Gaussian函数和Gumbel函数联合建模，生成非对称分布标签； 步骤S2、在三维空间中按照固定间距进行采样点设置，并通过主干网络提取输入RGB图像的全局特征； 步骤S3、将RGB图像的全局特征与采样点的三维坐标信息输入多层感知机，对每个采样点进行二分类，生成人体脸部点云数据； 步骤S4、提取人体脸部点云数据的几何特征，并与RGB图像的全局特征融合，通过分类模块和回归模块联合预测头部姿态； 步骤S2中，主干网络为RepVgg网络，其包含多个RepVggBlock模块，每个RepVggBlock模块中引入Identity分支和残差分支，并通过特征融合策略将网络层转换为3×3卷积层； 步骤S3中，多层感知机的结构包括五层MLP，其中MLP1的输入维度为131，输出维度为2048；MLP2的输入维度为2048，输出维度为1024；MLP3的输入维度为1024，输出维度为512；MLP4的输入维度为512，输出维度为131；MLP5的输入维度为131，输出维度为2，MLP5用于判断采样点是否属于人脸表面； 步骤S4中，分类模块包含三个独立的多层感知机，分别预测偏航角、俯仰角和滚转角的分类区间；回归模块根据分类结果对各区间代表值乘积求和，得到最终姿态角度。

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