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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种4D人脸重建方法及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：CN120876784B 。

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：202511373759.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种4D人脸重建方法及设备是由赵俊莉;王保栋设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种4D人脸重建方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种4D人脸重建方法及设备，涉及人脸重建领域，方法包括：获取预设时长内的多个人脸图像组；针对每个人脸图像组重建人脸三角网格模型；对于每个人脸三角网格模型均采用三维人脸形变模型进行拟合优化，以得到对应的配准后人脸网格模型；对于任一人脸图像组，进行去闪烁处理后提取初始纹理图，然后将初始纹理图映射到对应的配准后人脸网格模型得到带纹理网格；对于所有人脸图像组对应的带纹理网格进行时序平滑滤波处理，以得到4D动态人脸面部网格序列。本申请可端到端地重建高保真度、时序连贯的4D动态人脸面部网格序列。

本发明授权一种4D人脸重建方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种4D人脸重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设时长内的多个人脸图像组； 针对每个人脸图像组，重建人脸三角网格模型； 对于每个所述人脸三角网格模型，均采用三维人脸形变模型进行拟合优化，以得到对应的多个配准后人脸网格模型；包括： 将所述人脸三角网格模型正交投影至二维平面，以得到对应深度图；基于预设面部特征点集，对所述深度图进行面部特征点的识别与标记，以得到多个二维目标面部特征点；将多个所述二维目标面部特征点，反向映射回所述人脸三角网格模型，以得到多个三维目标面部特征点；基于多个所述三维目标面部特征点，以所述人脸三角网格模型为目标，采用三维人脸形变模型进行拟合优化，以得到对应的配准后人脸网格模型； 所述三维人脸形变模型是基于BFM模型及FLAME模型融合得到的参数化人脸模型；其中，采用三维人脸形变模型进行拟合优化的步骤，包括： 采用BFM模型拟合人脸的正面面部区域，采用FLAME模型拟合人脸的非正面面部区域，优化过程通过最小化如下能量函数实现： 其中，为权重系数；为特征点对齐项，用于计算拟合得到的三维人脸形变模型上的面部特征点与所述三维目标面部特征点之间的三维欧氏距离之和；为稠密表面距离项，用于衡量所述人脸三角网格上所有顶点到拟合得到的模型表面的最近距离；为形状参数的权重系数，为姿态参数的权重系数，为表情参数的权重系数，为范数计算符号；，为三维人脸形变模型中控制身份的形状参数；，为三维人脸形变模型中控制头部姿态的参数；，为三维人脸形变模型中控制表情变化的参数； 对于任一所述人脸图像组，进行去闪烁处理后提取初始纹理图，然后将所述初始纹理图映射到对应的所述配准后人脸网格模型，以得到带纹理网格；对于任一所述人脸图像组，进行去闪烁处理后提取初始纹理图，包括： 采用基于聚类和多尺度直方图匹配的图像序列闪烁消除方法，对多个所述人脸图像组中的正面面部图像进行去闪烁处理，以得到多张优化正面图像；采用HRN法，根据所述优化正面图像，生成纹理图；采用基于生成对抗网络的超分辨率模型，对所述纹理图进行上采样，以得到增强纹理图；采用预设稀疏对应矩阵，对所述增强纹理图进行特征转换，以得到初始纹理图； 采用预设稀疏对应矩阵对所述增强纹理图进行特征转换时，采用如下公式： ； 其中，为预设稀疏对应矩阵；为BFM空间的纹理坐标，为FLAME空间的纹理坐标； 对于所有所述人脸图像组对应的带纹理网格，进行时序平滑滤波处理，以得到4D动态人脸面部网格序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛大学，其通讯地址为：266071 山东省青岛市市南区宁夏路308号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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