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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于多任务学习的轻量化鲁棒人脸对齐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：CN115205926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210675385.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多任务学习的轻量化鲁棒人脸对齐方法及系统是由凌强;代淇源;陈瑞设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的轻量化鲁棒人脸对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多任务学习的轻量化鲁棒人脸对齐方法及系统，其方法包括：S1：收集人脸图像，并对人脸图像进行平移、缩放和旋转的预处理，得到训练集；S2：获取训练集中人脸图像的人脸关键点L；使用姿态估计算法标注训练集中人脸图像的3D头部姿态欧拉角Θ，并将3D头部姿态欧拉角Θ转换为头部姿态旋转矩阵RΘΘ；S3：将训练集输入人脸对齐网络，输出人脸关键点预测值P和头部姿态旋转矩阵的预测值RΦΦ，分别构建头部姿态损失函数、人脸关键点损失函数和总损失函数，用于训练人脸对齐网络。本发明提供的方法,使用轻量化模型同时对齐人脸关键点和头部姿态，并使用头部姿态对齐任务来辅助人脸关键点的定位，增强轻量化模型的对大姿态人脸的鲁棒性。

本发明授权一种基于多任务学习的轻量化鲁棒人脸对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的轻量化鲁棒人脸对齐方法，其特征在于，包括： 步骤S1：收集人脸图像，并对所述人脸图像进行平移、缩放和旋转的预处理，扩充样本，构建训练集；步骤S2：获取所述训练集中人脸图像的人脸关键点；使用姿态估计算法标注所述训练集中人脸图像的3D头部姿态欧拉角，并将所述3D头部姿态欧拉角转换为头部姿态旋转矩阵；步骤S3：将所述训练集输入人脸对齐网络，输出人脸关键点预测值和头部姿态旋转矩阵的预测值，分别构建头部姿态损失函数、人脸关键点损失函数和总损失函数，用于训练所述人脸对齐网络，具体包括： 步骤S31：基于头部姿态旋转矩阵，构建头部姿态损失函数，如公式5所示：   5其中，为所述人脸对齐网络预测的头部姿态旋转矩阵；为L1范数运算符； 步骤S32：基于3D头部姿态欧拉角和标注的人脸关键点，构建人脸关键点损失函数，如公式6所示：   6其中，K为头部姿态欧拉角的个数，即K=3；为姿态权重调节参数，N为预定义人脸关键点的个数；为所述人脸对齐网络预测的第j个人脸关键点平面坐标值；为真实的第j个人脸关键点平面坐标值； 步骤S33：构建总损失函数，如公式7所示，用于训练所述人脸对齐网络：   7。

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