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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于多特征融合重建生成的异质人脸识别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：CN119206824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411256043.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多特征融合重建生成的异质人脸识别方法是由刘艳飞;施友畅;龙语霏设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合重建生成的异质人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种异质人脸识别方法，特别涉及一种基于多特征融合重建生成的异质人脸识别方法；所述方法包括获取目标人脸图像，将目标人脸图像输入到训练后的生成器中，得到目标人脸图像对应的转换人脸图像；将目标人脸图像对应的转换人脸图像输入到训练后的分类器中，得到目标人脸图像的身份识别结果。本发明将基于RSTB深层身份特征提取器的生成器与判别器构成了循环生成对抗网络模型，能通过身份特征、风格特征、内容特征以及局部特征和全局特征的有效融合非监督地生成结构合理、身份保持的真实人脸图像，将其用于异质人脸识别能够有效提升人脸识别的性能；相应的身份特征损失与风格特征损失加快模型收敛速度的同时，还提高了模型的泛化能力。

本发明授权一种基于多特征融合重建生成的异质人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合重建生成的异质人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标人脸图像，将目标人脸图像输入到训练后的生成器中，得到目标人脸图像对应的转换人脸图像；将目标人脸图像及其对应的转换人脸图像输入到训练后的分类器中，得到目标人脸图像对应的身份识别结果；其中，训练过程包括： 步骤1，获取真实人脸图像对以及其对应身份标签，所述真实人脸图像对为同一对象的手绘人脸图像和可见光人脸图像； 步骤2，将真实人脸图像对输入到生成器中，通过VGG特征提取器得到内容特征或者风格特征，通过浅层特征提取器得到浅层身份特征，通过深层特征提取器对浅层身份特征处理得到深层身份特征；融合同一对象的手绘人脸图像的风格特征与可见光人脸图像的深层身份特征和内容特征，通过人脸重建器得到重建的手绘人脸图像；融合同一对象的可见光人脸图像的风格特征与手绘人脸图像的深层身份特征和内容特征，通过人脸重建器得到重建的可见光人脸图像； 步骤3，将真实的可见光人脸图像与重建的可见光人脸图像输入到判别器中，通过判别器得到输入的可见光人脸图像是否为重建的可见光人脸图像的判别结果；将真实的手绘人脸图像与重建的手绘人脸图像输入到判别器中，通过判别器得到输入的手绘人脸图像是否为重建的手绘人脸图像的判别结果； 步骤4，将重建的可见光人脸图像或和重建的手绘人脸图像输入到分类器，通过分类器得到输入的人脸图像的身份预测结果； 步骤5，计算步骤2的风格损失值、内容损失值和身份损失值，步骤3的判别结果与真实的人脸图像的对抗损失值以及循环一致性损失值，步骤4的身份预测结果与真实的身份标签的分类损失值；返回损失值更新训练参数，直至训练完成。

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