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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于运动模拟的高清视频人脸细节增强训练系统及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：CN117037252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311017484.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于运动模拟的高清视频人脸细节增强训练系统及方法是由陈炫宏;张伟民;陈佳靓;倪冰冰设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动模拟的高清视频人脸细节增强训练系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于运动模拟的高清视频人脸细节增强训练系统及方法，包括：人脸检测模块、人脸分割模块和视频人脸增强模块，其中：人脸检测模块对输入的视频帧进行人脸规范化和裁剪处理，人脸分割模块从裁剪后的图像中进行人脸mask检测，视频人脸增强模块经视频运动模拟增广训练后，对检测到的低细节人脸视频帧进行增强处理，得到高清修复的人脸帧。本发明不借助任何时序模块，基于运动模拟增广训练实现高质量的人脸恢复及增强，得到稳定且高质量的视频人脸处理效果。

本发明授权基于运动模拟的高清视频人脸细节增强训练系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种高清视频人脸细节增强系统，其特征在于，包括：人脸检测模块、人脸分割模块和视频人脸增强模块，其中：人脸检测模块对输入的视频帧进行人脸规范化和裁剪处理，人脸分割模块从裁剪后的图像中进行人脸mask检测，视频人脸增强模块经视频运动模拟增广训练后，对检测到的低细节人脸视频帧进行增强处理，得到高清修复的人脸帧； 所述的视频运动模拟增广训练，针对视频人脸增强模块内置的用于人脸增强的单图像人脸增强模型，具体包括： 步骤1：选取单图像人脸增强模型，其中：代表模型函数； 步骤2：在单图像增强模型的卷积算子的基础上并联由两个串联的卷积算子构成的视频精调模块，其中：第一卷积算子的输入通道与并联的卷积算子的输入通道相同，输出通道为；第二卷积算子输入通道为，输出通道为与并联的卷积算子的输出通道相同； 步骤3：对来自数据集或高清人脸视频中的相关帧的高清人脸训练数据进行退化操作得到退化后的低质量输入图片，其中：为模糊化，为高斯随机噪声，为数据格式，其中：为通道数，为图像的宽度和高度，为训练数据，为输入； 步骤4：将低质量输入图片输入单图像增强模型中，得到完整的增强结果； 步骤5：对高清人脸训练数据和完整的增强结果分别进行中心随机偏移并裁剪出大小为的矩形图像和随机裁剪图片，从而模拟相机镜头发生平移的运动过程，其中：和分别为裁剪出来的图像分辨率高与宽； 步骤6：对正方形图像和随机裁剪图片分别进行随机仿射变换以模拟相机的转动、放大缩小、成像变形运动现象，具体为：，，两次变换得到的图片与作为训练数据； 步骤7：以步骤6得到的训练数据对视频精调模块进行监督训练，仅更新与有关的权重，具体为：，其中：为学习率；重复本步骤直到训练中损失函数收敛，获得训练完成的视频精调模块； 步骤8：以权重并联的方式将步骤7训练后得到的视频精调模块与步骤1中经过预训练的单图像人脸增强模型进行模型权重融合，得到基于运动模拟的增广训练的视频精调模型，具体为：，其中：为单图像人脸增强模型的部分权重，为引入视频增强模型融合后的权重； 所述的随机仿射变换包括：对视频帧的缩放操作和旋转操作，具体为：缩放操作，其中：为图片中的像素点的坐标，为横轴缩放系数，为纵轴缩放系数，通过缩放后的图片后续再经过一次旋转操作，其中为图片中的像素点的坐标，图片旋转角度。

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