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龍圖騰網獲悉寧夏大學申請的專利基于結構等變性自監督學習的頭部姿態估計方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116844210B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310814494.6，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權基于結構等變性自監督學習的頭部姿態估計方法及系統是由劉昊;王耀興;武文杰;李振東設計研發完成，并于2023-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于結構等變性自監督學習的頭部姿態估計方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于結構等變性自監督學習的頭部姿態估計方法及系統，屬于計算機視覺的頭部姿態估計領域。包括：輸入批處理圖像，建立訓練集X；將批處理圖像送入特征提取器網絡中進行學習，選擇訓練集X中的樣本作錨點圖像，在特征空間中構造關于錨點圖像的近鄰圖G并進行細化調整；將各樣本xi劃分為T個不重疊的補丁并映射到特征空間中，計算不同補丁位置之間的差異，并對錨點圖像特征進行訓練調整；將訓練調整后的錨點圖像特征輸入到softmax函數中、轉化為三個角度姿態向量并計算面部姿態標簽概率分布數據，選擇概率最大的標簽作為錨點圖像的估計結果，頭部姿態估計模型建立完畢；利用頭部姿態估計模型處理待分析圖像，得出估計結果、以及計算歐拉角。

本發明授權基于結構等變性自監督學習的頭部姿態估計方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于結構等變性自監督學習的頭部姿態估計方法，其特征在于，包括： 步驟S1，輸入批處理圖像，建立訓練集X＝{xi}；所述批處理圖像為經過人臉檢測和對齊操作預處理后的增強圖像； 步驟S2，將所述訓練集X中的所述批處理圖像送入特征提取器網絡中進行學習，獲得所述批處理圖像的面部語義特征，選擇所述訓練集X中的樣本作錨點圖像anchor，進一步在特征空間中構造關于所述錨點圖像anchor的近鄰圖G、并通過姿態不變損失函數對所述近鄰圖G進行細化調整，從而使所述訓練集X的每一個樣本控制不同的潛在語義屬性以增強特征學習的多樣性； 步驟S3，將各所述樣本xi劃分為T個不重疊的補丁并映射到特征空間中，利用局部空間等變損失函數，計算得出細化調整后的近鄰圖G中不同補丁位置之間的差異，并以單個補丁為單位對所述錨點圖像anchor特征進行訓練調整，實現將不同語義因素下的特征拓展到不同姿態的局部圖像； 步驟S4，將訓練調整后的錨點圖像anchor特征輸入到softmax函數中、轉化為三個角度姿態向量[yi,pi,ri]并計算出面部姿態標簽概率分布數據，選擇概率最大的標簽作為所述錨點圖像anchor的頭部姿態估計結果，頭部姿態估計模型建立完畢； 步驟S5，將待分析圖像作為新錨點圖像anchor輸入所述頭部姿態估計模型，按照所述步驟S2-S4處理所述待分析圖像，得出所述待分析圖像的面部姿態標簽概率分布數據及頭部姿態估計結果，并將所述待分析圖像的三個角度姿態向量轉化為歐拉角。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寧夏大學，其通訊地址為：750021 寧夏回族自治區銀川市賀蘭山西路489號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。