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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于对抗网络和相关性分析的跨域人脸生成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：CN116311448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310247353.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于对抗网络和相关性分析的跨域人脸生成方法是由贺俊昌;米建勋设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗网络和相关性分析的跨域人脸生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对抗网络和相关性分析的跨域人脸生成方法，属于计算机领域。该方法包括以下步骤：对成对跨域图片进行预处理，通过人脸识别可见光图片获取人脸所在位置并切割得到成对的可见光和非可见光人脸图片；将可见光人脸和非可见光人脸输入到模型中，模型的特征提取模块从可见光人脸图片和非可见光人脸图片中分别提取可见光人脸特征和非可见光人脸特征；分析计算人脸特征的相关性，得到重建人脸图片，得到目标域的人脸图片，判别模块进行判别。本发明生成的可见光人脸图像质量更高，且能够生成更真实的图像且能够比其他方法更能够保持原始域人脸身份信息，在人脸匹配任务中准确率要明显优于其他方法。

本发明授权一种基于对抗网络和相关性分析的跨域人脸生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗网络和相关性分析的跨域人脸生成方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：对成对跨域图片进行预处理，通过人脸识别可见光图片获取人脸所在位置并切割得到成对的可见光和非可见光人脸图片； S2：将可见光人脸和非可见光人脸输入到模型中，模型的特征提取模块从可见光人脸图片和非可见光人脸图片中分别提取可见光人脸特征和非可见光人脸特征； S3：用典型相关性分析计算步骤S2中的可见光人脸特征和非可见光人脸特征的相关性，并将计算得到的相关性损失用于模型的训练过程中，以优化特征提取模块的性能； S4：模型中的重建模块将步骤S2中得到的人脸特征映射回原始域中，得到重建人脸图片； S5：模型中的生成模块将步骤S2中得到的人脸特征映射到目标域中，得到目标域的人脸图片，并将生成的目标域人脸图片与真实目标域图片输入预训练模型提取特征，通过L1范数计算特征差异得到感知损失； S6：将S4中得到的生成的人脸图片和S1中的原始域人脸图片输入到模型的判别网络中，判别模块对二者进行判别。

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