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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利三维人脸模型重建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：CN119963701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510044951.7，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权三维人脸模型重建方法是由高阳;陈卓;郝爱民;戴阳彬设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维人脸模型重建方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了三维人脸模型重建方法。该方法的一具体实施方式包括：生成各个初始人脸关键点、各个初始人脸分割区域和初始人脸法线；得到粗拟合三维人脸模型和形状参数、姿势参数、表情参数和模型顶点坐标矩阵；得到深度特征信息和姿势特征信息；得到融合特征信息；生成顶点偏移矩阵；得到重建三维人脸模型，以及生成各个人脸关键点、各个人脸分割区域、人脸法线和人脸深度数据；生成人脸模型损失值；将重建三维人脸模型确定为三维人脸模型；使用重建三维人脸模型作为初始三维人脸模型。该实施方式可以对三维模型进行非线性变形，从而得到与原始图片更相似的三维人脸模型。

本发明授权三维人脸模型重建方法在权利要求书中公布了：1.一种三维人脸模型重建方法，包括： 步骤1：基于预设的人脸图像，生成各个初始人脸关键点、各个初始人脸分割区域和初始人脸法线； 步骤2：基于所述人脸图像，对初始三维人脸模型进行拟合处理，得到粗拟合三维人脸模型和所述粗拟合三维人脸模型对应的形状参数、姿势参数、表情参数和模型顶点坐标矩阵； 步骤3：对预先获取的初始深度数据和所述粗拟合三维人脸模型对应的姿势参数进行编码处理，得到深度特征信息和姿势特征信息； 步骤4：对所述深度特征信息和所述姿势特征信息进行融合处理，得到融合特征信息； 步骤5：基于所述模型顶点坐标矩阵和所述融合特征信息，生成对应所述模型顶点坐标矩阵的顶点偏移矩阵； 步骤6：将所述顶点偏移矩阵叠加至粗拟合三维人脸模型，得到重建三维人脸模型，以及基于重建三维人脸模型，生成各个人脸关键点、各个人脸分割区域、人脸法线和人脸深度数据； 步骤7：基于所述各个初始人脸关键点、所述各个初始人脸分割区域、所述初始人脸法线、所述初始深度数据、所述各个人脸关键点、所述各个人脸分割区域、所述人脸法线和所述人脸深度数据，生成人脸模型损失值； 步骤8：响应于确定所述人脸模型损失值满足预设的损失值条件，将重建三维人脸模型确定为三维人脸模型； 步骤9：响应于确定所述人脸模型损失值不满足所述损失值条件，使用重建三维人脸模型作为初始三维人脸模型，再次执行所述步骤2至所述步骤9。

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