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龙图腾网获悉强企创新科技有限公司申请的专利基于事件相机的超低光照环境动态人脸识别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：CN121640551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610152589.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于事件相机的超低光照环境动态人脸识别方法是由王化军;马昭超;胡国昊设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事件相机的超低光照环境动态人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及基于事件相机的超低光照环境动态人脸识别方法，包括：在超低光照环境下的动态人脸识别过程中，获取事件累积图时序序列，分割出每张事件累积图中的脸部区域，获取每张事件累积图的脸部细节特征显著因子与脸部受噪声干扰因子，从而获取每张事件累积图的自适应伽马值，用以对每张事件累积图进行伽马校正，获取增强后的事件累积图，对增强后的事件累积图进行人脸识别，获取人脸识别结果。本发明通过自适应增强事件累积图，提高了人脸识别的准确性。

本发明授权基于事件相机的超低光照环境动态人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.基于事件相机的超低光照环境动态人脸识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在超低光照环境下的动态人脸识别过程中，获取事件累积图时序序列； 对于任意一张事件累积图，根据每个像素点的像素值，使用大津算法，获取最优分割阈值，将像素值大于分割阈值的所有像素点构成的区域，记为脸部区域； 根据脸部区域内的每个像素点与相邻像素点的像素值的差异，获取每个像素点的事件次数变化值，用以判断每个像素点为模糊像素点，还是清晰像素点，再获取清晰像素点的事件次数增长方向； 根据脸部区域内所有像素点的事件次数变化值，以及相同事件次数增长方向的清晰像素点数量，获取任意一张事件累积图的脸部移动轨迹清晰度； 在脸部区域内，以任意两个像素点的像素值的差值绝对值，作为聚类距离，使用分层聚类算法，对所有像素点进行聚类操作，得到若干个聚类簇；根据每个聚类簇中像素点的像素值，以及像素点之间的距离，获取任意一张事件累积图的脸部边缘结构清晰度； 将任意一张事件累积图的脸部移动轨迹清晰度与脸部边缘结构清晰度的均值，记为任意一张事件累积图的脸部细节特征显著因子； 根据每张事件累积图中的脸部区域内相似像素值的像素点的差异以及位置分布情况，结合同一坐标位置在事件累积图依次累加时的像素点的像素值变化情况，获取每张事件累积图的脸部区域内每个像素点的噪声空间表现性与噪声时间表现性； 在任意一张事件累积图的脸部区域内，将每个像素点的噪声空间表现性与噪声时间表现性的均值，记为每个像素点的噪声综合表现性； 获取所有像素点的噪声综合表现性的均值，记为噪声总表现值，将噪声综合表现性大于预设噪声阈值的所有像素点，均记为疑似噪声像素点，将疑似噪声像素点数量与脸部区域内像素点数量的比值，记为噪声数量占比，将噪声总表现值与噪声数量占比的均值，记为任意一张事件累积图的脸部受噪声干扰因子； 对于任意一张事件累积图，将脸部受噪声干扰因子的反比例值与脸部细节特征显著因子的均值，记为伽马调整系数； 获取预设伽马上限值减去预设伽马下限值的差值，记为伽马调整量值； 将任意一张事件累积图的伽马调整系数与伽马调整量值的乘积与预设伽马下限值的和值，记为自适应伽马值； 根据所述自适应伽马值，对每张事件累积图进行伽马校正，获取增强后的事件累积图，对增强后的事件累积图进行人脸识别，获取人脸识别结果。

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