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龙图腾网获悉南昌航空大学;江西科骏实业有限公司申请的专利基于几何先验网络的三维人头重建方法及相关装置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：CN121482228B 。

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：202610023839.X，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于几何先验网络的三维人头重建方法及相关装置是由李波;马煜博;刘小兰;刘彬;王嘉辉;何志芬;贾龙龙设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何先验网络的三维人头重建方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于几何先验网络的三维人头重建方法及相关装置，所述方法包括：提取预处理后的单目人头视频中每帧画面的多个姿态参数和多个表情参数；对每帧画面的多个初始网格顶点位置进行线性混合蒙皮变化，得到每帧画面的多个第一网格顶点位置，并为每个第一网格顶点位置分配一个参考三维高斯；对每个参考三维高斯进行初始化，得到第一属性集合；根据多个姿态参数、多个表情参数、隐编码和多个初始网格顶点位置，确定每个参考三维高斯的几何偏移量；根据第一属性集合和几何偏移量，确定每个参考三维高斯的第二属性集合；根据每个参考三维高斯的第二属性集合确定人头重建结果。本申请实现了人头重建的高精度还原。

本发明授权基于几何先验网络的三维人头重建方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于几何先验网络的三维人头重建方法，其特征在于，包括： 提取预处理后的单目人头视频中每帧画面的多个姿态参数和多个表情参数； 对所述每帧画面的多个初始网格顶点位置进行线性混合蒙皮变化，得到所述每帧画面的多个第一网格顶点位置，并为每个第一网格顶点位置分配一个参考三维高斯； 对每个参考三维高斯进行初始化，得到第一属性集合，所述第一属性集合至少包括所述第一网格顶点位置、隐编码、顶点索引、第一旋转方向、第一缩放尺度、不透明度和颜色，所述隐编码用于表征单个第一网格顶点位置的多模态特征融合； 根据所述多个姿态参数、所述多个表情参数、所述隐编码和所述多个初始网格顶点位置，确定所述每个参考三维高斯的几何偏移量；其中，将所述多个姿态参数和所述多个表情参数进行融合，得到融合参数；通过预先训练好的变形场网络模型中的位置编码模块，对每个初始网格顶点位置进行位置编码，得到编码特征；通过所述变形场网络模型中的偏移预测模块，根据所述融合参数、所述编码特征和所述隐编码，对所述每个参考三维高斯的属性进行偏移量预测，得到所述每个初始网格顶点位置的第一偏移量、所述第一旋转方向的第二偏移量和所述第一缩放尺度的第三偏移量；根据所述第一偏移量、所述第二偏移量和所述第三偏移量，得到所述每个参考三维高斯的几何偏移量； 根据所述第一属性集合和所述几何偏移量，确定所述每个参考三维高斯的第二属性集合，所述第二属性集合至少包括第二网格顶点位置、所述隐编码和所述顶点索引，所述第二网格顶点位置与所述顶点索引绑定，所述第二网格顶点位置根据所述第一网格顶点位置和所述几何偏移量确定；其中，根据所述第一偏移量和所述每个第一网格顶点位置，确定所述第二网格顶点位置；将所述第二网格顶点位置和所述顶点索引绑定，所述第二网格顶点位置和所述顶点索引为固定属性；根据所述第一旋转方向和所述第二偏移量，确定第二旋转方向；根据所述第一缩放尺度和所述第三偏移量，确定第二缩放尺度；根据所述第二网格顶点位置、所述第二旋转方向、所述第二缩放尺度更新所述第一属性集合，得到所述第二属性集合； 根据所述每个参考三维高斯的所述第二属性集合确定人头重建结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学;江西科骏实业有限公司，其通讯地址为：330063 江西省南昌市丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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