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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利基于知识蒸馏和多任务学习的人脸关键点检测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：CN115393934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211018629.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于知识蒸馏和多任务学习的人脸关键点检测方法及系统是由鲁芹;陈士栋设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏和多任务学习的人脸关键点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供了基于知识蒸馏和多任务学习的人脸关键点检测方法及系统，该方法包括引入知识蒸馏和多任务学习，基于知识蒸馏通过高精度、高复杂度的教师网络指导学生网络进行训练，可以提升学生网络的精度；多任务学习通过底层的共享表示来互相帮助学习，主任务使用相关任务的训练信号所拥有的领域相关信息，互相补充学习到的领域相关的信息互相促进学习提高泛化效果。该方法使得网络模型参数量相对于复杂网络大幅度减小，并且检测精度仍能媲美大型网络，有效的避免了现有方法中网络模型参数量过大，不利于在移动设备部署的问题。

本发明授权基于知识蒸馏和多任务学习的人脸关键点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏和多任务学习的人脸关键点检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取训练数据集，所述数据集包括人脸图片数据和对应的真实标签数据； 基于训练数据集和训练好的教师网络模型生成对应的软标签数据； 基于真实标签数据和软标签数据训练学生网络，将教师网络学习的知识迁移至学生网络，同时，根据多任务学习方法，将多个相关的任务共同学习，学习过程中通过浅层的共享表示来互相分享和补充学习到的信息，得到最终训练好的学生网络； 在学生网络训练时，采用Wingloss对学生网络生成的坐标点集合和真实标签进行损失计算； 然后采用Limitloss将学生网络生成的坐标点集合与教师网络生成的坐标点集合进行损失计算； 最后通过整体损失进行反向传播更新学生网络的权重参数； 当学生网络生成的坐标点集合与教师网络生成的坐标点集合的损失大于学生网络生成的坐标点集合和真实标签的损失时，Limitloss损失为学生网络生成的坐标点集合与教师网络生成的坐标点集合的损失，其他情况下为0； 结合识别人脸图片和最终训练好的学生网络得到人脸关键点和头部姿态。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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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