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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于深度学习的人脸三维重建方法、计算机设备与介质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：CN116109778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310191074.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习的人脸三维重建方法、计算机设备与介质是由周余;黄琛;于耀设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的人脸三维重建方法、计算机设备与介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的人脸三维重建方法、计算机设备与介质，涉及人脸三维重建技术领域，该方法包括通过训练好的粗匹配网络模型对目标人脸的多张不同视角图像进行预测，得到每一视角图像到目标视角图像的预测光流，并根据真实相机参数生成粗糙人脸，粗糙人脸分割成若干个图像块，并通过虚拟相机参数生成每一图像块对应的初始深度图，然后通过训练好的曲面重建网络得到每一图像块的曲面预测编码，再通过训练好的曲面解码器解码，得到每一图像块对应的初始深度图上每一像素点的重建深度值，根据上述所有重建深度值得到重建人脸。本发明通过深度学习模型对每一图像块分别进行深度重建，能够以较小的网络参数量实现高精度的人脸重建。

本发明授权基于深度学习的人脸三维重建方法、计算机设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人脸三维重建方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取目标人脸的多张不同视角图像； S2：对于每一所述视角图像，以所述视角图像作为源视角图像，将所述源视角图像与目标视角图像输入训练好的粗匹配网络模型中，得到所述源视角图像到所述目标视角图像的预测光流；所述目标视角图像为所有视角图像中除所述源视角图像之外的视角图像；所述训练好的粗匹配网络模型是以样本源视角图像和样本目标视角图像为输入，以所述样本源视角图像到所述样本目标视角图像的样本光流为标签训练得到的模型； S3：根据所述预测光流和所述视角图像对应的真实相机参数对所有所述视角图像进行融合，生成所述目标人脸的粗糙人脸； S4：将所述粗糙人脸分割成若干个图像块，并生成每一所述图像块对应的虚拟相机参数，通过所述图像块对应的虚拟相机参数生成所述图像块对应的初始深度图； S5：对于每一所述图像块，将所有所述视角图像和所述图像块对应的初始深度图输入训练好的曲面重建网络中，得到所述图像块的曲面预测编码；将所述曲面预测编码和所述图像块对应的初始深度图上每一像素点的坐标输入至训练好的曲面解码器中，得到所述图像块对应的初始深度图上每一像素点的重建深度值；所述训练好的曲面重建网络为以样本人脸的所有样本视角图像和样本初始深度图为输入，以样本曲面编码为标签训练得到的模型；所述训练好的曲面解码器为以样本曲面预测编码和样本点坐标为输入，以所述样本点对应的真实深度值为标签训练得到的模型； S6：基于所有所述图像块对应的初始深度图上每一像素点的重建深度值确定所述目标人脸的重建人脸。

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