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龙图腾网获悉上海科江电子信息技术有限公司;上海电力大学申请的专利一种基于数据增广结构的端到端3D人脸识别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：CN117315736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310531674.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于数据增广结构的端到端3D人脸识别系统是由袁三男;吴立新;蔡梦园;黄勇设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增广结构的端到端3D人脸识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据增广结构的端到端3D人脸识别系统，其特征在于，包括训练集生成模块、端到端网络训练模块以及端到端3D人脸识别网络。本发明所公开的技术方案优化已有端到端3D人脸识别网络的特征融合和特征提取模块得到端到端3D人脸识别网络，并利用对SSM进行改进得到GSSM对IMPNet进行训练，使得人脸识别的精度和推理速度得到较大幅度的提升。本发明创造性地提出GSSM数据增广结构。本发明在IMPNet中提出多尺度特征平均分插融合策略。本发明重构SA模块。将原始Pointnet++骨干网络的SA模块中的Pointnet重构为MLP和MAX，减小模型参数，提高训练速度。

本发明授权一种基于数据增广结构的端到端3D人脸识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增广结构的端到端3D人脸识别系统，其特征在于，包括训练集生成模块、端到端网络训练模块以及端到端3D人脸识别网络，其中： 训练集生成模块基于已有的参考数据集生成用于训练IMPNet的训练集，其中，训练集生成模块进一步包括生成器GDAS，将参考数据集分成形状人脸、表情人脸和质地人脸后，由生成器GDAS分别建立人脸形状GSSM模型、人脸表情GSSM模型以及人脸质地GSSM模型，生成器GDAS根据m个3D人脸得出统计形变模型后，将统计形变模型进行高斯回归后进行K-L展开得人脸形状GSSM模型、人脸表情GSSM模型或人脸质地GSSM模型；生成器GDAS再将人脸形状GSSM模型、人脸表情GSSM模型以及人脸质地GSSM模型进行线性组合，得到最终的人脸模型Fnew；训练集生成模块基于人脸模型Fnew生成用于训练IMPNet的训练集； 端到端网络训练模块利用训练集对端到端3D人脸识别网络进行训练，端到端3D人脸识别网络以点云作为输入，输出为一个1×512的特征向量，该特征向量经过dropout层和全连接层后得到最终的分类结果，其中，端到端3D人脸识别网络包括SA模块一、SA模块二以及特征融合模块：原始点云输入SA模块一后，SA模块一基于MLP操作和MAX操作进行特征融合和特征提取后产生输出，SA模块一的输出输入SA模块二，且对SA模块一的输出再进行一次MAX操作后得到一个1×256的特征向量一；SA模块二基于MLP操作和MAX操作对输入的数据进行特征融合和特征提取后产生输出，对SA模块二的输出再进行一次MAX操作后得到一个1×256的特征向量二；特征融合模块将1×256的特征向量一以及1×256的特征向量二融合为一个1×512的特征向量。

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