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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种人脸图像识别方法、系统、电子设备及存储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：CN116311429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310148954.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸图像识别方法、系统、电子设备及存储介质是由朱翔昱;雷震;于畅设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸图像识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种人脸图像识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：将预设的待识别人脸图像输入预设的逆图形胶囊网络，进行图像编码，获取全局形状特征与全局纹理特征；基于预设的图像分解规则，对全局形状特征与全局纹理特征分别进行特征分解，获取部件级别的胶囊特征；对胶囊特征进行图形解码，获取至少一个部件胶囊；基于描述参数中的深度信息，对每个部件胶囊分别进行信息融合，获取至少一个目标胶囊；根据预先获取的待识别人脸图像中各人脸部件的光照值，对目标胶囊进行渲染，获取最终人脸图像，最终人脸图像包括人脸的三维描述信息。有效提升逆图形胶囊网络的可解释性和应用范围，能够较好地识别或处理较大姿态人脸。

本发明授权一种人脸图像识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像识别方法，其特征在于，包括： 将预设的待识别人脸图像输入预设的逆图形胶囊网络，进行图像编码，获取全局形状特征与全局纹理特征； 基于预设的图像分解规则，对所述全局形状特征与全局纹理特征分别进行特征分解，获取部件级别的胶囊特征，所述胶囊特征包括：与所述全局形状特征相对应的隐式形状特征、与所述全局纹理特征相对应的隐式反照率特征； 对所述胶囊特征进行图形解码，获取至少一个部件胶囊，所述部件胶囊包括任一人脸部件的描述参数； 基于所述描述参数中的深度信息，对每个所述部件胶囊分别进行信息融合，获取至少一个目标胶囊； 根据预先获取的所述待识别人脸图像中各人脸部件的光照值，对所述目标胶囊进行渲染，获取最终人脸图像，所述最终人脸图像包括人脸的三维描述信息； 所述逆图形胶囊网络的获取步骤包括： 获取训练集，所述训练集包括多个样本、以及与所述样本相对应的真实识别结果； 将所述训练集输入预设的原始神经网络，基于预设的损失函数集，获取目标损失，所述目标损失至少包括以下之一：图像重建损失、语义一致性损失，稀疏约束损失及背景约束损失； 基于所述目标损失和预设的权重参数，获取神经网络总损失； 根据所述神经网络总损失，对所述原始神经网络进行迭代训练，获取所述逆图形胶囊网络； 获取所述图像重建损失的数学表达为： ； 其中，表示待识别人脸图像和最终人脸图像之间的距离，为归一化参数，为预设的置信度图，用于表示任一位置具有对称性的概率，表示最终人脸图像，表示待识别人脸图像，表示用待识别人脸图像的水平翻转的反照率图和深度图重建的图像，表示自然对数运算，表示指数函数； 获取所述语义一致性损失的数学表达为： ； 其中，表示语义一致性损失，为批尺寸，所述批尺寸指网络训练过程中，每次抽取B个样本计算损失函数，为部件胶囊或人脸部件的数量，表示第个样本中第个人脸部件的形状特征，为预设的超参数，运算符表示矩阵乘法运算。

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