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龙图腾网获悉北京瑞坤和投资有限公司申请的专利一种基于深度学习的面部动作捕捉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：CN120976992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511151385.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于深度学习的面部动作捕捉方法是由林礼斌设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的面部动作捕捉方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的面部动作捕捉方法，属于面部捕捉技术领域，包括以下步骤：S1、架设动态人脸捕捉装置，通过动态人脸捕捉装置采集人脸各面数据，构建人脸多面数据集；S2、整合动态人脸捕捉装置同步输出3‑5路视频流和RGB信息与深度信息；S3、使用多视角立体匹配算法生成稠密3D点云；计算多视角误差，通过持续向内推动气囊的内部注入气体，使得内推动气囊产生膨胀的情况下可以推动外周承载囊体产生倾斜，从而带动摄像头产生倾斜，而多个摄像头在产生倾斜的情况下可以对人体面部的侧面进行面部数据的捕捉，整体基于同一面部进行侧面数据采集捕捉，减少多机位情况下需要人工进行多次拼接调整的现象。

本发明授权一种基于深度学习的面部动作捕捉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的面部动作捕捉方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、架设动态人脸捕捉装置，通过动态人脸捕捉装置采集人脸各面数据，构建人脸多面数据集； S2、整合动态人脸捕捉装置同步输出3-5路视频流和RGB信息与深度信息； S3、使用多视角立体匹配算法生成稠密3D点云； S4、基于稠密3D点云集合重新构建微表情基混合形状模型； S5、通过混合形状模型生成多视角融合的面部动作识别网络，计算多视角误差； S6、通过面部动作识别网络和计算多视角误差的数值通过形变迁移算法视频不同虚拟形象的骨骼拓扑； 所述S1中动态人脸捕捉装置包括安装盒100，所述安装盒100的内部转动连接有旋转板104，所述旋转板104的外部分别固定连接有中心承载囊体101和多个外周承载囊体102，多个所述外周承载囊体102包围中心承载囊体101，所述中心承载囊体101和外周承载囊体102远离旋转板104的一侧固定连接有安装板110，所述安装板110的内部安装有摄像头103，所述安装盒100的内部安装有气泵105，所述气泵105的出气口连通有输送管106，所述输送管106远离所述气泵105的一端安装有旋转接头107，所述旋转接头107的旋转出气口贯穿所述旋转板104的外壁且与中心承载囊体101相连通，所述中心承载囊体101的外部连通有多个第二电控计量阀202，多个所述第二电控计量阀202分别与多个外周承载囊体102相连通，所述安装盒100的内部安装有微型驱动电机108，所述微型驱动电机108的输出轴安装有摩擦轮，摩擦轮与旋转板104的外部贴合； 多个所述外周承载囊体102的内部均一体成型有内推动气囊200，所述内推动气囊200的外部连通有第一电控计量阀201，所述第一电控计量阀201与第二电控计量阀202的出气口相连通，所述中心承载囊体101的内部固定连接有第二电磁铁片204，所述外周承载囊体102的内部固定连接有第一电磁铁片203； 将中心承载囊体101和外周承载囊体102放置在人体面部前方，通过多个摄像头103对人体面部进行拍摄，输出多个视频流，并通过启动气泵105推动中心承载囊体101和外周承载囊体102产生膨胀，带动摄像头103进行前伸，实现调整拍摄距离，在不同距离上对人体面部数据进行采集； 通过将外周承载囊体102内部的气体输送到内推动气囊200内部，在内推动气囊200产生膨胀的同时开启第一电磁铁片203与第二电磁铁片204，在第一电磁铁片203和第二电磁铁片204相互吸附的情况下，内推动气囊200推动安装板110和摄像头103产生倾斜，以对人体面部的侧面进行拍摄采集。

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