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龙图腾网获悉云袭网络技术河北有限公司申请的专利一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理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：CN121326151B 。

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：202511536115.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理方法及系统是由段海卿;孟海彬;王权设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理方法及系统，涉及克隆数据处理技术领域。该一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理方法及系统，包括：S1,获取表情感知原始数据，并对表情感知原始数据进行预处理；S2,建立图像帧与面部关键区域的映射关系，提取动态特征并进行时序建模，评估图像表情表达能力，生成初步表情控制参数集合；S3,评估各面部关键区域在当前时间片段内的响应状态，并执行表情控制参数的时域修正；S4,按面部关键区域对帧级表情控制向量执行稳定性分析，依据可信性筛选与缺失补偿策略重构完整控制结构。解决了在低光照和模糊视频帧中微表情提取不稳定导致虚拟形象无法真实反映用户情绪状态的问题。

本发明授权一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的虚拟形象克隆数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1,获取表情感知原始数据，并对表情感知原始数据进行时序校准、异常清洗与归一映射处理，得到预处理后的表情感知原始数据； S2,基于预处理后的表情感知原始数据建立图像帧与面部关键区域的映射关系，提取动态特征并进行时序建模，结合语音参数评估图像表情表达能力，生成初步表情控制参数集合；语音参数包括发声能量突变频次、发声基频波动幅值、语音短时能量峰值和静音段背景均值能量，面部关键区域包括嘴角、眼角和眉间区域； 所述结合语音参数评估图像表情表达能力，生成初步表情控制参数集合的具体步骤如下： 针对图像帧序列中的每一图像帧，计算各区域的面部位移加速度均值与面部位移速度均值的乘积，得到面部动态变化强度项；将环境光照强度与图像分辨率相乘，得到图像获取清晰度项；计算面部动态变化强度项除以图像获取清晰度项，得到图像表达能力归一指标；计算语音短时能量峰值除以静音段背景均值能量，并乘以语音修正系数，构成生理响应增强项；将生理响应增强项加一，得到表情意图响应系数；将图像表达能力归一指标与表情意图响应系数相乘，得到各区域的图像表情表达评估值； 将描述表情状态转移路径的时间特征序列与对应图像帧的图像表情表达评估值进行对应，构建帧级可信度权重向量；通过归一映射函数，将图像帧的图像表情表达评估值转换为融合过程中的帧级权重值，并据此对时间特征序列进行加权处理；加权后的时间特征序列用于提取面部关键区域在该时间片段内的主导运动方向、平均运动幅值及动作持续时间，生成初步表情控制参数集合； S3,基于图像表情表达能力评估结果、图像帧索引关系及语音参数，评估各面部关键区域在当前时间片段内的响应状态，并执行表情控制参数的时域修正，构建结构一致的帧级表情控制向量序列； S4,按面部关键区域对帧级表情控制向量序列执行稳定性分析，依据可信性筛选与缺失补偿策略重构完整控制结构，输出适用于虚拟形象生成的表情控制指令序列。

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