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龙图腾网获悉五邑大学申请的专利阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质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：CN115410250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210916528.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质是由甘俊英;谢小山;何国辉设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质，方法包括通过多个特征提取器从人脸图像中提取多个不同尺度的人脸美丽特征；将多个不同尺度的人脸美丽特征进行阵列式融合，得到多个融合特征；通过人脸美丽分类网络对多个融合特征进行多次二分类处理，得到多个分类结果，其中，人脸美丽分类网络通过代价敏感损失函数监督训练得到，代价敏感损失函数是根据代价敏感的训练标签设定的损失函数；结合多个分类结果进行决策，得到人脸美丽预测结果。本发明进行多尺度的人脸美丽特征提取，并进行阵列式融合，能够加强信息监督，同时通过代价敏感损失函数进行优化能够有效降低分类错误的平均代价，从而提高分类预测的准确性。

本发明授权阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种阵列式人脸美丽预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过多个特征提取器从人脸图像中提取多个不同尺度的人脸美丽特征； 将多个不同尺度的所述人脸美丽特征进行阵列式融合，得到多个融合特征； 通过人脸美丽分类网络对多个所述融合特征进行多次二分类处理，得到多个分类结果，其中，所述人脸美丽分类网络通过代价敏感损失函数监督修正得到，所述代价敏感损失函数是根据代价敏感的训练标签设定的损失函数； 结合多个所述分类结果进行决策，得到人脸美丽预测结果； 所述将多个不同尺度的所述人脸美丽特征进行阵列式融合，得到多个融合特征，包括： 将多个尺度的所述人脸美丽特征进行阵列式分布，得到特征阵列； 将所述特征阵列中每两个所述人脸美丽特征进行融合，得到多个融合特征； 所述通过多个特征提取器从人脸图像中提取多个不同尺度的人脸美丽特征，包括： 以卷积神经网络、宽度学习系统、transformer模型分别构建三个所述特征提取器； 通过三个特征提取器分别对所述人脸图像进行特征提取，得到三个不同尺度的人脸美丽特征； 在所述将所述特征阵列中每两个所述人脸美丽特征进行融合，得到多个融合特征之后，还包括： 将多个所述融合特征进行融合，得到二次融合特征，其中，所述二次融合特征用于输入到所述人脸美丽分类网络进行二分类处理以得到对应的所述分类结果。

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