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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于文本引导的三维人脸重建及情绪分析方法、装置和设备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：CN120747417B 。

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：202511156807.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于文本引导的三维人脸重建及情绪分析方法、装置和设备是由于佳辉;郭玉萍;徐欣;赵序昊;庞婷;张亚萍;郭晓洁设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本引导的三维人脸重建及情绪分析方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本引导的三维人脸重建及情绪分析方法、装置和设备，包括步骤：获取人体的面部图像信息并进行预处理和标注，构建训练集；采用训练集基于文本引导对三维人脸重建模型进行训练，将待分析的人脸图像输入至训练好的三维形状模型中获得人脸三维网格，将人脸三维网格输入情绪分析模型对人脸情绪类别进行判断。本发明将由自然语言生成的属性矩阵与图像特征联合编码并输入至三维重建框架，能够显著提升在人脸模糊、局部遮挡或面部表情剧烈细微变化等复杂场景下的几何重构精度，从而有效缓解传统方法在非理想图像条件下重建失败或特征丢失的问题。

本发明授权基于文本引导的三维人脸重建及情绪分析方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导的三维人脸重建及情绪分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取人体的面部图像信息并进行预处理和标注，构建训练集； 2采用训练集对三维人脸重建模型进行训练，包括： 2-i将训练集中的面部图像解构为包含多个面部属性信息的文本描述T，将文本描述T转化为结构化的属性矩阵Pattr； 2-ii将训练集中的面部图像输入三维形状模型进行三维人脸重建，同时将所述的属性矩阵引入三维人脸重建过程，获得具备语义一致性的人脸三维网格Mface； 2-iii将训练集中的面部图像输入图像风格生成器合成纹理图像，同时将所述的属性矩阵引入纹理图像合成过程，获得具备语义一致性的纹理图像IUV； 2-iv将人脸三维网格Mface与纹理图像IUV结合，渲染后生成渲染图像； 2-v分别构建渲染图像与原始的面部图像、渲染图像与文本描述之间的损失函数，并进行训练，包括： 2-va对于渲染图像，生成K张不同的块级随机掩码视图，将K张掩码视图输入到图文编码模型获取视觉表征，最后进行聚合获得图像特征向量： ； 2-vb将文本描述T输入到图文编码模型获取文本特征向量b； 2-vc构建图像与文本之间的双向交叉对比损失函数lalign： ； τ为温度因子；B为样本数；为图像到文本的相似度得分；为文本到图像的相似度得分； 2-vd构建图像重建损失函数lrec： ； λ 1、λ2、λ3、λ4为超参数权重；lpix、lland、lreg、lemo分别对应像素误差损失、标志点位置误差损失、正则化损失、情感一致性误差损失； 训练完成后获得训练好的三维形状模型； 3将待分析的人脸图像输入至训练好的三维形状模型中获得人脸三维网格Mface，将人脸三维网格Mface输入情绪分析模型对人脸情绪类别进行判断。

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