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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于特征感知在双模式人脸变换下的人脸正面化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：CN114627238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210204096.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于特征感知在双模式人脸变换下的人脸正面化方法是由梁久祯;乔鼎设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征感知在双模式人脸变换下的人脸正面化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸正面化技术领域，尤其涉及一种基于特征感知在双模式人脸变换下的人脸正面化方法，包括S1、输入任意角度的人脸图像；S2、通过3DDFA模型获得3D模型；S3、用3D模型根据任意角度的人脸图像得到正面的有损人脸；S4、将正面的有损人脸输入GAN网络，得到无损的正面人脸。本发明基于双模式的生成对抗网络模型，应对不同姿态下不同特点的人脸正面化问题；借助3D模型能拟合任意姿态人脸的特点，将二维图像拟合到3D模型中，旋转3D模型值某一姿态角实现人脸变换；为了保持正面人脸视图的细节信息，在生成网络中加入了融合内容损失和身份损失的感知损失模块，提高生成正面视图的真实感。

本发明授权一种基于特征感知在双模式人脸变换下的人脸正面化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征感知在双模式人脸变换下的人脸正面化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入任意角度的人脸图像； S2、通过3DDFA模型获得3D模型； S3、用3D模型根据任意角度的人脸图像得到正面的有损人脸； 正面的有损人脸是将正面有损失人脸与正面有损人脸输入集合为，对应的groundtruth集合为，表示图像的正面真实图像； 正面有损失人脸包括：将3D人脸模型MP对应的姿态为R，转换模型面部姿态R-R0，得到新的3D人脸模型MP0；R0为对应正面人脸模型旋转之后的姿态，由R乘以第一旋转矩阵得到R0；获取图像纹理T，由纹理T和旋转后的3D人脸模型渲染到2D图像，得到的正面有损失人脸； 正面有损失人脸包括：将3D人脸模型MP对应的姿态为R，转换模型面部姿态，得到新的3D人脸模型，为对应目标姿态人脸模型的姿态，由乘以第二旋转矩阵得到，获取图像的纹理T，由纹理T和旋转后的3D人脸模型渲染为2D正面有损失人脸；获取图像经过第三旋转矩阵后的纹理，由纹理和图像的3D人脸模型渲染到2D图像，得到的正面有损失人脸； S4、将正面的有损人脸输入GAN网络，得到无损的正面人脸。

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