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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多视图知识集成和频率一致性的人脸跨域翻译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：CN116824657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310141536.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多视图知识集成和频率一致性的人脸跨域翻译方法是由曹兵;王清和;朱鹏飞;胡清华;赵佳鸣;毕志伟;亓国梁;孙一铭;高毓聪;曹亚如设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图知识集成和频率一致性的人脸跨域翻译方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多视图知识集成和频率一致性的人脸跨域翻译方法，将大型单域数据中的人脸知识共同引入到有限的跨域数据中。具体来说，一边将输入照片通过人脸解析网络提取特征后，级联至基于多视图知识集成模型的翻译网络中。另一边输入照片通过人脸识别网络提取人脸身份特征，级联后的特征与人脸身份特征计算KL损失从而起到身份一致监督，以增强生成的图像和真实图像之间的高低频率一致性。提出的频率一致性损失是一种通用的重建损失，可以灵活地应用于其他生成模型，提高模型对噪声的鲁棒性。

本发明授权基于多视图知识集成和频率一致性的人脸跨域翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图知识集成和频率一致性的人脸跨域翻译方法，其特征在于，多视图知识集成模型包括结构模块、身份模块和翻译网络T；翻译网络T包括在风格域X和风格域Y之间的两个映射，即Ty：X→Y和Tx:Y→X；翻译网络T采用了编码器-解码器架构，以9个残差块为骨干网络；在训练阶段，通过表示将图像从源域映射到目标域基本的生成约束： 其中x和y分别表示风格域X和风格域Y中的一个样本，由翻译网络Ty输入x生成，而由翻译网络Tx输入y生成；此外，通过循环一致性损失激励xrec＝x,yrec＝y,其中xrec是由翻译网络Tx输入生成，yrec是由翻译网络Ty输入生成： 在多视图知识集成模型中，两个判别器Dx和Dy分别服务于翻译网络Ty和翻译网络Tx，对抗损失表示为： 其中表示期望，Ty企图去生成更真实的图像Tyx，Dy关注于区分真实图像y和生成的图像Tyx；相应地，Tx企图去生成更真实的图像Txy，Dx关注于区分真实图像x和生成的图像Txy相反翻译方向的对抗损失表示为： 完整的对抗损失为： 最终，将翻译网络的目标表示如下： 所述结构模块利用预训练的人脸解析网络去获得人脸成分掩膜作为先验知识，并训练从人脸成分掩膜到目标域图像的自编码器，通过级联结构知识fS和翻译网络的特征fT得到级联起来的特征fS,T，所述级联结构知识fS包括和翻译网络的特征fT包括和fS,T包括和结构模块能够向翻译网络提供结构知识，以降低不同人脸部件之间的混淆噪声并抑制每个人脸部件内的离群像素值； 所述身份模块由预训练的人脸识别网络实现，通过设定监督KL散度度量级联起来的特征的分布与身份特征的分布的偏差，多视图知识集成模型的损失函数表示为： 其中，fI表示身份视图的知识，P和Q分别是和在第i个知识聚合处的期望分布； 频率一致性损失通过计算翻译网络T的多方向mPrewitt损失和高斯模糊损失，分别约束高频和低频一致性。

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