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龍圖騰網獲悉廣州麥游網絡科技有限公司申請的專利一種基于多模態信息融合的虛擬角色構建系統及方法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：CN119850801B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202411965266.X，技術領域涉及：G06T13/40；該發明授權一種基于多模態信息融合的虛擬角色構建系統及方法是由熊延堡設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態信息融合的虛擬角色構建系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態信息融合的虛擬角色構建系統及方法，涉及虛擬角色構建技術領域，包括對圖像數據中的用戶圖像的圖像構建質量進行評估；獲取構建模型中的歷史樣本用戶的歷史圖像數據，獲取用戶的目標圖像數據，分析歷史樣本用戶對用戶的虛擬角色構建的參考價值；獲取目標圖像數據，對用戶的虛擬角色進行構建，得到虛擬角色數據，獲取目標歷史樣本用戶的歷史虛擬角色數據，評估虛擬角色數據與用戶之間的契合程度，并對虛擬角色數據進行優化，得到目標虛擬角色數據；獲取用戶的姿態數據，并結合用戶的目標虛擬角色數據，對用戶的虛擬角色進行渲染，對用戶的構建的虛擬角色進行管理。

本發明授權一種基于多模態信息融合的虛擬角色構建系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態信息融合的虛擬角色構建方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟S100：獲取用戶的圖像數據，獲取構建模型中的樣本圖像數據，對所述圖像數據中的用戶圖像的圖像構建質量進行評估，得到目標圖像數據； 步驟S200：獲取構建模型中的歷史樣本用戶的歷史圖像數據，獲取所述用戶的目標圖像數據，分析所述歷史樣本用戶對所述用戶的虛擬角色構建的參考價值，得到目標歷史樣本用戶； 步驟S300：獲取所述目標圖像數據，對用戶的虛擬角色進行構建，得到虛擬角色數據，獲取所述目標歷史樣本用戶的歷史虛擬角色數據，評估所述虛擬角色數據與所述用戶之間的契合程度，并對所述虛擬角色數據進行優化，得到目標虛擬角色數據； 步驟S400：獲取所述用戶的姿態數據，并結合所述用戶的所述目標虛擬角色數據，對所述用戶的虛擬角色進行渲染，對所述用戶的構建的虛擬角色進行管理； 所述步驟S100包括： 步驟S101：獲取當前周期內的用戶的圖像數據，所述圖像數據包括，所述用戶進行虛擬角色構建時，向構建模型輸入的各張用戶圖像； 步驟S102：獲取構建模型進行圖像評估的樣本圖像數據，所述樣本圖像數據，包括所述構建模型中的各張樣品圖像； 步驟S103：對所述用戶的用戶圖像進行灰度轉化，以一個像素點為一個單位長度，構建二維坐標系，獲取所述用戶圖像中的各個像素點的坐標； 計算所述用戶的所述各張用戶圖像的圖像銳度值，其中，所述用戶的第a張用戶圖像的圖像銳度Ba： ， 其中，K為預設的拉普拉斯卷積核；Iaα,β為所述第a張用戶圖像中的橫坐標為α，縱坐標為β的像素點的灰度值；n為所述第a張用戶圖像中的像素點的橫坐標的最大值；m為所述第a張用戶圖像中的像素點的縱坐標的最大值； 步驟S104：對所述圖像數據中的所述各張用戶圖像的圖像構建質量進行評估，其中，評估所述圖像數據中的第d張用戶圖像的圖像構建質量，具體過程為： 獲取所述第d張用戶圖像中的像素點的灰度值的平均值μd，獲取所述各張樣品圖像的圖像銳度，計算所述第d張用戶圖像的質量評價值Td： ， 其中，j為所述各張樣品圖像的總個數；B′i為第i張樣品圖像的圖像銳度；Bd為所述第d張用戶圖像的圖像銳度；μ′i為所述第i張樣品圖像中像素點的灰度值的平均值；γ1、γ2分別為預設的第一評價系數，第二評價系數； 當所述Td小于等于預設的質量評價閾值T△,則判定所述第d張用戶圖像構建質量不合格，當所述質量評價值TdT△，判定所述第d張用戶圖像構建質量合格，并將所述第d張用戶圖像，記為所述用戶的目標用戶圖像； 步驟S105：獲取所述用戶的各張目標用戶圖像并進行匯集，得到所述用戶的目標圖像數據。

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