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龙图腾网恭喜南京图玩智能科技有限公司申请的专利一种应用于跨平台的人脸关键点识别与追踪方法及系统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：CN110399844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：201910688610.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种应用于跨平台的人脸关键点识别与追踪方法及系统是由史凯;汪俊;吴剑骄设计研发完成，并于2019-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于跨平台的人脸关键点识别与追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用于跨平台的人脸关键点识别与追踪方法及系统，其中方法步骤包括：首先收集人脸图像，标记每张人脸图像的关键点，制作人脸图像训练样本集；基于多任务卷积神经网络算法，训练得到多任务卷积神经网络模型；采集人脸图像并对人脸图像预处理，载入多任务卷积神经网络模型，读取当前帧图像并同步获取人脸区域及对应人脸关键点位置信息；采用第一帧人脸图像的关键点信息作为当前帧输入，通过多任务卷积神经网络模型计算当前帧的人脸关键点信息，并判定当前帧人脸图像关键点是否处于追踪成功的状态；最后累计追踪预计数量的人脸关键点信息后，通过预先训练的人脸偏转角计算模型对人脸的欧拉角进行计算，完成人脸姿势估算。

本发明授权一种应用于跨平台的人脸关键点识别与追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于跨平台的人脸关键点识别与追踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，收集人脸图像，标记每张人脸图像的关键点，制作人脸图像训练样本集； 步骤二，基于多任务卷积神经网络算法，对每张图像进行人脸区域检测并识别人脸关键点的训练，得到训练好的多任务卷积神经网络模型；在多任务卷积神经网络模型训练前，加入线性SVM算法将人脸关键点与人脸是否对齐的判定标准以文件格式存储在模型中，当进行人脸关键点追踪时，用于判定当前帧是否追踪成功； 步骤三，采集人脸图像并对人脸图像预处理，载入多任务卷积神经网络模型，读取当前帧图像并同步获取人脸区域及对应人脸关键点位置信息； 步骤四，采用第一帧人脸图像的关键点信息作为当前帧输入，通过多任务卷积神经网络模型计算当前帧的人脸关键点信息，并判定当前帧人脸图像关键点是否处于追踪成功的状态，在识别当前帧人脸图像关键点后进行分层化卡尔曼滤波算法对人脸关键点进行鲁棒性强化处理，鲁棒性强化处理后，再通过SVM支持向量机方法判定当前帧人脸图像关键点是否处于追踪成功的状态；采用分层化卡尔曼滤波算法对人脸关键点进行鲁棒性强化处理的具体方法为：将人脸关键点分为人脸外轮廓0-16号点和人脸内轮廓17-67号点，人脸外轮廓利用2个分别m，n倍于人脸形状大小的内存空间存储跟踪成功的最近m，n帧人脸形状坐标，设置起始标志位，其中，1≤nm≤100；利用存储的有效n，m帧人脸形状坐标信息和卡尔曼滤波器对当前得到的形状坐标进行滤波处理并将滤波后的人脸形状坐标作为当前帧的真实坐标输出； 步骤五，累计追踪预计数量的人脸关键点信息后，通过预先训练的人脸偏转交计算模型对人脸的欧拉角进行计算，完成人脸姿势估算；累计追踪人脸关键点至68时，基于三角剖分算法关联68个关键点并延伸特定关键点组成的三角边，形成焦点，焦点所在位置即为估算的人脸器官或人脸周围位置的关键点，直至扩展演算人脸关键点至108个。

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