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龙图腾网获悉江西警察学院;南昌大学申请的专利一种基于污染人脸图片的修复与3D重建方法及系统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：CN120852248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511367973.3，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于污染人脸图片的修复与3D重建方法及系统是由张亮;师伟海;庞孟;吴丹;吴海帆;裘名凡;幸玮;龚红辉;鲍韵;王飞;涂敏设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于污染人脸图片的修复与3D重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于污染人脸图片的修复与3D重建方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：获取并预处理含真实原型人脸图像的受污染图像；通过预设的生成器‑判别器网络，对预处理后的人脸图像进行处理；将初始生成原型人脸图像与经过预处理的公开人脸数据集进行合并作为输入图像，根据并行的编码器网络对输入图像进行处理，以获取初始3D人脸模型、深度图和反射率图；基于深度图和反射率图建立深度反射损失函数；并分别基于更新后的生成器损失函数和预设的判别器损失函数对生成器和判别器进行训练，以输出目标3D人脸重建模型。本发明解决了单张受污染图片3D重建结果的细节保真度和真实感较差的问题。

本发明授权一种基于污染人脸图片的修复与3D重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于污染人脸图片的修复与3D重建方法，其特征在于，包括： S1、获取并预处理含真实原型人脸图像的受污染图像，得到预处理后的人脸图像； S2、通过预设的生成器-判别器网络，对所述预处理后的人脸图像进行处理，以获得初始生成原型人脸图像和置信度图，所述预设的生成器-判别器网络包括生成器和判别器； 所述通过预设的生成器-判别器网络，对所述预处理后的人脸图像进行处理，包括： 分别基于预设的生成器损失函数、预设的判别器损失函数对所述生成器和所述判别器进行训练，对应获取训练好的生成器和训练好的判别器，其中，所述预设的生成器损失函数的数学表达式为： 其中，为经过预处理的待判定是否为受污染的输入人脸图像，为未受污染的真实原型人脸图像，为随机噪声，、、分别为对应原型、身份、变异的判别器，、表示生成器损失函数权重，默认值为5,0.5,0.1，、、、分别表示原型真实性损失函数、身份分类损失函数、变异判断损失函数和一致性约束重建损失函数，、、表示期望计算，表示生成器的损失函数，表示生成原型，且满足，表示模型预测的逐像素置信度图； 所述预设的判别器损失函数的数学表达式为： 其中，表示判别器的损失函数，由原型真实性判别损失函数，身份判别损失函数，污染判别损失函数组成，分别用于区分未受污染的真实原型人脸图像和生成原型、输入的身份标签和输入是否含有污染，、表示权重，和表示判别器对待判定是否为受污染的输入人脸图像处理的结果； S3、将所述初始生成原型人脸图像与经过预处理的公开人脸数据集进行合并作为输入图像，根据并行的编码器网络对所述输入图像进行处理，以获取初始3D人脸模型、深度图和反射率图； S4、重复步骤S2至步骤S3，基于所述深度图和所述反射率图建立深度反射损失函数； S5、基于所述深度反射损失函数和预设的生成器损失函数获取更新后的生成器损失函数，并分别基于所述更新后的生成器损失函数和预设的判别器损失函数对所述生成器和所述判别器进行训练，以输出目标3D人脸重建模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西警察学院;南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市新建区梅岭大道1666号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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