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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种高仿真机器人面部表情控制方法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：CN115457170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210952819.2，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权一种高仿真机器人面部表情控制方法是由翁冬冬;东野啸诺;江海燕;冯露露设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高仿真机器人面部表情控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制算法技术领域，特别是涉及一种高仿真机器人面部表情控制方法。所述高仿真机器人面部表情控制方法包括采集用户照片，生成高仿真机器人不同的面部表情，得到高仿真机器人的面部表情‑全视角图像序列‑舵机转动角度，使用深度神经网络对用户照片和高仿真机器人的面部表情‑全视角图像序列进行训练，得到用户‑高仿真机器人训练模型，利用训练后的用户‑高仿真机器人训练模型和高仿真机器人的面部表情‑舵机转动角度，实时将用户的面部表情序列输出并驱动高仿真机器人。本发明增加了仿真机器人表情驱动的泛用性，解决了高仿真机器人面部表情难以迅速调节并控制的现象，而且普适度高，适用于多种不同的高仿真机器人面部控制。

本发明授权一种高仿真机器人面部表情控制方法在权利要求书中公布了：1.一种高仿真机器人面部表情控制方法，其特征在于，包括： S1、采集用户照片P0； S2、生成高仿真机器人不同的面部表情，得到高仿真机器人的面部表情-全视角图像序列-舵机转动角度A-P-Π； S3、使用深度神经网络对用户照片P0和高仿真机器人的面部表情-全视角图像序列A-P进行训练，得到用户-高仿真机器人训练模型M包括： 采用非监督学习的生成对抗网络的自编码器训练数据对： S31、将所述高仿真机器人的面部表情A和用户照片P0使用同一个编码器En进行编码，获得隐含图像特征一致的面部数据L1,L2，其公式表示为L1＝EnA，L2＝EnP0； S32、分别使用两个解码器De1和De2，将获得的隐含图像特征一致的面部数据L1,L2分别恢复为全视角图像序列A′和用户照片P0′，其公式表示为：A′＝DeL1，P0′＝De2L2； S33、通过最小化高仿真机器人的面部表情A和全视角图像A′、用户照片P0和P0′的插值，沿梯度下降的方式优化编码器En和解码器De1和De2，得到用户-高仿真机器人训练模型M； S4、利用训练后的用户-高仿真机器人训练模型M和高仿真机器人的面部表情-舵机转动角度A-Π，实时将用户的面部表情序列输出并驱动高仿真机器人包括： S41、拍摄用户面部表情图片序列即为表情视频，得到用户面部表情图片序列P′； S42、利用所述用户-高仿真机器人训练模型M，将用户面部更换为机器人面部视频序列R'，其公式表示为：R'＝MP0,P'； S43、将高仿真机器人面部视频序列R'进行分离，分离成t张不同图片{r1,r2,...,rt}，将分离后的每张图片ri与全视角图像序列Pi进行匹配，在所述全视角图像序列Pi中查找到最接近高仿真机器人的面部表情 S44、在所述高仿真机器人的全视角图像序列-舵机转动角度P-Π数据库中查找到面部表情所对应的舵机转动角度利用所述舵机转动角度驱动高仿真机器人面部运动，生成对应的高仿真机器人的面部表情。

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