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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于融合重排序的多帧俯角人脸识别方法及装置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：CN117152818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311131149.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于融合重排序的多帧俯角人脸识别方法及装置是由韩镇;宋文钦;王中元;曾康利设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合重排序的多帧俯角人脸识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于融合重排序的多帧俯角人脸识别方法及装置，涉及数字图像技术领域，该方法包括以下步骤：基于同一个人的多帧俯角人脸图像的俯角人脸特征信息，计算与预设的画廊集中的高清正脸图像中不同身份人的高清正脸特征信息的相似度，获得各俯角人脸图像对应的初始相似度列表；基于预设的权重预测网络，预测获得融合权重；基于融合权重，对不同的俯角人脸图像对应的初始相似度列表进行加权融合，获得融合后相似度列表；基于融合后相似度列表，结合高清正脸图像，进行人脸识别。本申请基于多帧俯角人脸图像以及权重预测网络，对相似度列表进行加权融合，从而获得更加准确的相似度列表，以提高多帧俯角人脸图像识别准确率。

本发明授权一种基于融合重排序的多帧俯角人脸识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于融合重排序的多帧俯角人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 基于同一个人的多帧俯角人脸图像的俯角人脸特征信息，计算与预设的画廊集中的高清正脸图像中不同身份人的高清正脸特征信息的相似度，获得各所述俯角人脸图像对应的初始相似度列表； 基于预设的权重预测网络，预测获得融合权重； 基于所述融合权重，对不同的所述俯角人脸图像对应的初始相似度列表进行加权融合，获得融合后相似度列表； 基于所述融合后相似度列表，结合所述高清正脸图像，进行人脸识别； 基于预设的权重预测网络，预测获得融合权重中，包括以下步骤： 将所述俯角人脸特征信息输入到动态卷积核生成网络中，获得与所述俯角人脸特征信息对应的第一输出参数； 基于所述第一输出参数，获得卷积核； 将需要融合的两个初始相似度列表进行拼接，作为权重预测网络的第一输入信息； 基于所述第一输入信息以及所述卷积核，获得受俯角人脸调节的浅层特征； 基于所述浅层特征进行迭代，预测获得所述融合权重； 基于所述融合权重以及相似列表计算公式，对不同的所述俯角人脸图像对应的初始相似度列表进行加权融合，获得融合后相似度列表； 所述相似列表计算公式为： ；其中， 为融合权重，取值范围为0到1之间； 为所述融合后相似度列表。

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