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龙图腾网获悉北京缔姿伟业科技发展有限公司申请的专利一种基于多帧图像增强的快速移动人脸识别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：CN121214529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511785539.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多帧图像增强的快速移动人脸识别方法及系统是由陆时军;刘海江;陆天德设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多帧图像增强的快速移动人脸识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多帧图像增强的快速移动人脸识别方法及系统，包括如下步骤：通过成像装置采集多帧图像序列，进行预处理后获得多帧图像；将预处理后的多帧图像输入改进的MonST3R网络，进行空间对齐与结构分析，获得对齐后的图像及三维结构信息；将上述结果输入CRNet网络，分离并增强多尺度特征，得到增强特征；将增强特征输入时空注意力融合模块，通过加权融合获得多帧特征表示；将融合特征输入识别网络，进行降维，得到人脸嵌入特征向量；将嵌入特征与数据库模板进行相似度比对，输出识别结果和置信度提示。本发明能够在动态复杂环境下实现高效、精准且资源友好的人脸识别。

本发明授权一种基于多帧图像增强的快速移动人脸识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多帧图像增强的快速移动人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过成像装置采集多帧图像序列，对所述多帧图像序列进行预处理操作，获得经过预处理的多帧图像； 将经过预处理的多帧图像输入至基于改进的MonST3R网络的三维信息建模模块，进行空间对齐与动态结构分析，获得对齐后的多帧图像及三维结构信息； 所述改进的MonST3R网络的包括： 对每帧输入图像，分别通过全局特征主干网络提取整体结构特征，通过多尺度空洞卷积和局部注意力机制提取面部关键区域的细节特征，并对全局与局部特征进行融合处理，获得多尺度空间特征，主要包括： 对每帧输入图像，采用自定义调整MobileNetV2主干网络，作用于全分辨率的人脸ROI区域，抽取反映人脸整体姿态、主要结构的全局空间特征，包括轮廓、五官布局、明暗分区； 针对全局空间特征设置多尺度空洞卷积模块，为并行三路或四路卷积，在每一路空洞卷积后，嵌入ROI掩码注意力机制，ROI区域赋予第一权重，在非ROI区域赋予第二权重，并对特征图进行逐元素加权，得到局部卷积特征； 将全局空间特征和局部卷积特征在通道维进行拼接，采用加权求和的融合方式，得到多尺度空间特征； 基于多尺度空间特征，利用点云回归模块预测每帧人脸的三维点云，按每个空间位置回归出三维坐标，生成初步点云，通过人脸关键点检测生成面部关键区域掩码，在掩码覆盖的区域内采用采样间隔小于等于2像素的采样方式，在其他区域采用采样间隔大于2像素的采样，输出每帧的采样间隔小于等于2像素的三维点云； 对每帧的采样间隔小于等于2像素的三维点云，分别执行刚性变换参数估算和非刚性变形参数估算，将二者输出加权融合，得到对齐后的多帧图像及三维结构信息； 将对齐后的多帧图像及三维结构信息输入基于CRNet网络的特征增强网络，分离低频和高频多尺度特征，并进行自适应增强，得到增强后的多尺度特征； 将增强后的多尺度特征输入时空注意力融合模块，通过空间注意力机制和时间动态建模，对多帧特征进行加权融合，获得融合多帧特征表示； 将融合多帧特征表示输入包含特征压缩机制的识别网络，进行结构自适应变换与特征降维，得到人脸嵌入特征向量； 将人脸嵌入特征向量与数据库中的模板特征进行相似度比对，根据设定的阈值策略，输出识别结果和置信度提示。

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