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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种头部姿态估计方法及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：CN115273143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210794371.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种头部姿态估计方法及系统是由朱晓亮;杨巧来;杨宗凯;赵亮;戴志诚;荣文婷;何自力设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种头部姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种头部姿态估计方法及系统，包括：确定包含人脸的图像；将图像输入到预先训练好的分层预测网络，预测得到人脸姿态朝向的俯仰角、偏航角以及翻滚角；包括：骨干网络、特征金字塔网络、降维模块以及分层预测模块；骨干网络用于提取不同尺寸的图像空间特征，特征金字塔网络用于将不同尺寸图像空间特征融合，得到融合特征，降维模块用于对融合特征进行三种不同维度的降维，得到图像三种维度的空间特征；分层预测模块包括：三个全连接层；三个全连接层分别对三种维度的空间特征进行预测，每个全连接层预测得到人脸姿态朝向的一个角度，以使分层预测网络预测人脸姿态朝向三个角度各自关注的图像区域不同，减少三个角度预测之间的相互干扰。

本发明授权一种头部姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种头部姿态估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 确定包含人脸的图像； 将所述图像输入到预先训练好的分层预测网络，预测得到人脸姿态朝向的俯仰角、偏航角以及翻滚角，以估计人脸头部姿态；所述分层预测网络包括：骨干网络、特征金字塔网络、降维模块以及分层预测模块；所述骨干网络用于提取不同尺寸的图像空间特征，所述特征金字塔网络用于将不同尺寸图像空间特征融合，得到融合特征，所述降维模块用于对所述融合特征进行三种不同维度的降维，得到图像三种维度的空间特征，不同维度对应不同的图像通道数；所述分层预测模块包括：三个全连接层；所述三个全连接层分别对所述三种维度的空间特征进行预测，每个全连接层预测得到人脸姿态朝向的一个角度，以使所述分层预测网络预测人脸姿态朝向三个角度各自关注的图像区域不同，减少三个角度预测之间的相互干扰；所述尺寸以像素为单位； 所述分层预测网络训练过程中的损失函数采用自调节的损失限制系数，以在三个全连接层预测角度的平均绝对误差小于阈值时，校正由预测角度的交叉熵损失项大于预测角度的均方差损失项而带来损失大小扭转问题，并在三个全连接层预测角度的平均绝对误差不小于阈值时，增大由上述两个损失项所带来的误差惩罚，使得训练过程中分层预测网络以更快的速度收敛；设在三个全连接层预测角度的平均绝对误差小于阈值时，分层预测网络的误差惩罚为第一惩罚，设三个全连接层预测角度的平均绝对误差不小于阈值时，分层预测网络的误差惩罚为第二惩罚，校正损失大小扭转问题指控制第一惩罚小于第二惩罚，保证分层预测网络能够正常训练学习。

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