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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于左右脸深度相机的快速三维人脸重建方法与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：CN120976441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511487668.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于左右脸深度相机的快速三维人脸重建方法与系统是由夏长锋;徐益锋;张文绵;王茂弛;欧阳校文;吴骁与;刘欣林;吕安之设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于左右脸深度相机的快速三维人脸重建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于左右脸深度相机的快速三维人脸重建方法与系统，该方法通过同步触发左右深度相机，采集人脸双侧的灰度图、RGB图像及三维点云；基于特征点检测人脸ROI并分割预处理点云，得到左右脸点云；左右脸点云经配准算法进行粗、精配准，融合后经泊松重建生成三维人脸网格模型；根据人脸ROI定位RGB图像中的纹理区域，对RGB纹理进行处理并拼接生成完整纹理贴图；将三维人脸网格模型按鼻尖中轴面划分顶点并消除纹理拼接缝隙，计算纹理坐标后输出带纹理的三维人脸模型。本发明采用双相机系统，实现了快速、高完整性、高精度且纹理无缝的三维人脸重建，有效降低了硬件成本和计算复杂度。

本发明授权基于左右脸深度相机的快速三维人脸重建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于左右脸深度相机的快速三维人脸重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、连接并初始化左右深度相机，同步采集目标人脸的左右灰度图、左右RGB图像以及三维点云数据； 步骤2、基于人脸特征点检测算法分别识别左右灰度图中的人脸区域，获取人脸特征点区域ROI；根据人脸特征点区域ROI以及左右灰度图像素与三维点云数据之间的对应关系，从三维点云数据中分割出左脸点云和右脸点云，并对分割后的左脸点云和右脸点云进行滤波和下采样处理； 步骤3、计算左右脸点云的局部特征描述子，并基于左右脸点云的局部特征描述子，通过采样一致性初始配准算法对左右脸点云进行粗配准，再基于迭代最近点算法进行精配准，得到精配准变换矩阵；利用精配准变换矩阵将左脸点云变换至右脸点云所在的坐标系并进行融合，得到完整的人脸点云；对完整的人脸点云进行法向计算和泊松曲面重建，生成初始三维人脸网格模型；其中，在泊松曲面重建后，还包括有裁剪步骤，裁剪步骤具体如下： 基于所述完整的人脸点云的空间密度分布，计算空间占位栅格； 以鼻尖中轴面为界，分别计算左、右两侧点云在空间占位栅格中的密度； 基于左、右两侧点云在空间占位栅格中的密度计算对侧点云的平均密度，并根据对侧点云的平均密度设定当前侧的动态密度阈值，以识别并标记出当前侧重建网格中密度低于动态密度阈值的稀疏栅格； 将稀疏栅格所对应的三角面片判定为因点云配准误差或噪声产生的无用面片，并使用曲面裁剪工具将其从初始三维人脸网格模型中裁剪去除，以得到初始三维人脸网格模型； 步骤4、根据人脸特征点区域ROI定位左右RGB图像中相应的纹理区域，再进行色差处理和亮度均衡，得到处理后的左右纹理区域；将处理后的左右纹理区域按预设比例进行拼接，生成一张完整的纹理贴图； 步骤5、以鼻尖中轴面为分界线，将初始三维人脸网格模型中的顶点划分为左脸侧顶点和右脸侧顶点；对位于拼接缝隙区域的左脸侧边缘顶点，将其坐标调整至最近的右脸侧边缘顶点坐标处以消除缝隙；基于左右RGB相机的内外参数，计算初始三维人脸网格模型中每个顶点在纹理贴图中对应的纹理坐标；最终输出包含顶点坐标、纹理坐标、法线向量和面片信息的带纹理三维人脸模型文件；其中，将位于拼接缝隙区域的左脸侧边缘顶点坐标调整至最近的右脸侧边缘顶点坐标具体为：构建右脸侧边缘顶点的KD树；对于左脸侧边缘顶点，通过KD树搜索其最近的右脸侧边缘顶点，并将该左脸侧顶点的坐标修改为最近的右脸侧边缘顶点的坐标。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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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