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龍圖騰網獲悉南昌大學申請的專利三維人臉重建方法、電子設備及可讀存儲介質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：CN120563746B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202511081800.5，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權三維人臉重建方法、電子設備及可讀存儲介質是由閔衛東;徐江波;韓清設計研發完成，并于2025-08-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本三維人臉重建方法、電子設備及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請屬于人工智能技術領域，公開了三維人臉重建方法、電子設備及可讀存儲介質，該方法包括：確定單張二維人臉圖像；基于所述二維人臉圖像，調用三維人臉重建模型，生成三維人臉模型；其中，所述三維人臉重建模型包括多屬性協同學習模塊，所述多屬性協同學習模塊用于對初始幾何參數進行優化，得到目標幾何參數；在優化時，通過多層感知機投影層，將三維關鍵點的坐標作為幾何先驗映射至幾何參數空間，生成所述初始幾何參數的修正量；所述目標幾何參數為所述初始幾何參數與所述修正量的疊加，所述初始幾何參數和所述三維關鍵點的坐標通過所述二維人臉圖像確定。該方法提高了重建的三維人臉模型的精度。

本發明授權三維人臉重建方法、電子設備及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種三維人臉重建方法，其特征在于，所述三維人臉重建方法包括： 確定單張二維人臉圖像； 基于所述二維人臉圖像，調用三維人臉重建模型，生成三維人臉模型；其中， 所述三維人臉重建模型包括多屬性協同學習模塊，所述多屬性協同學習模塊用于對初始幾何參數進行優化，得到目標幾何參數；在優化時， 通過多層感知機投影層，將三維關鍵點的坐標作為幾何先驗映射至幾何參數空間，生成所述初始幾何參數的修正量；所述目標幾何參數為所述初始幾何參數與所述修正量的疊加，所述初始幾何參數和所述三維關鍵點的坐標通過所述二維人臉圖像確定； 所述三維人臉重建模型還包括語義特征級聯模塊；其中， 所述語義特征級聯模塊用于基于所述二維人臉圖像進行編碼得到全局與局部特征的融合特征；所述初始幾何參數和所述三維關鍵點的坐標從所述融合特征中解碼得到； 所述語義特征級聯模塊包括主干網絡，所述主干網絡包括特征提取單元； 所述特征提取單元包括兩個及以上瓶頸層，部分瓶頸層中包括基于卷積塊的注意力機制。

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南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘區學府大道999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”。