买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利基于弱监督学习的三维人脸重建模型建立方法及其应用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：CN113781640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202111132653.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于弱监督学习的三维人脸重建模型建立方法及其应用是由侯文广;梅少杰;余勤;王毅凡;董静娴设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督学习的三维人脸重建模型建立方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱监督学习的三维人脸重建模型建立方法，属于三维人脸重建技术领域，包括：建立用于三维人脸重建的弱监督学习模型，包括：三维人脸重建网络，用于从输入图像提取三维人脸参数；人脸特征提取模型，用于从输入图像提取人脸特征向量；GCN优化解码器，用于根据人脸特征向量对粗纹理参数进行优化，得到精纹理参数；以及三维人脸生成器，用于根据形状参数和精纹理参数生成三维人脸模型；获取人脸图像数据集，对模型进行训练；训练过程中，将模型输出的三维人脸模型渲染为二维人脸图像并计算损失值，对模型进行模型参数优化，以最小化二维人脸图像与输入图像之间的误差。本发明能够提高三维人脸模型的纹理清晰度，可应用于中医面诊。

本发明授权基于弱监督学习的三维人脸重建模型建立方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督学习的三维人脸重建模型建立方法，其特征在于，包括：建立用于三维人脸重建的弱监督学习模型，所述弱监督学习模型包括：三维人脸重建网络，用于从输入图像提取三维人脸参数，所述输入图像含有人脸图像，所述三维人脸参数包括形状参数和粗纹理参数；人脸特征提取模型，用于从所述输入图像提取人脸特征向量；GCN优化解码器，用于根据所述人脸特征向量对所述粗纹理参数进行优化，得到精纹理参数；以及三维人脸生成器，用于根据所述形状参数和所述精纹理参数生成三维人脸模型；所述三维人脸重建网络为预训练好的3DMM回归器，且所述粗纹理参数包括纹理参数、表情参数、光照参数和姿态参数；获取人脸图像数据集，对所述弱监督学习模型进行训练；训练过程中，将所述弱监督学习模型输出的三维人脸模型渲染为二维人脸图像，并基于渲染得到的二维人脸图像与输入图像之间的误差计算损失值，根据所计算的损失值对模型进行模型参数优化，以最小化二维人脸图像与输入图像之间的误差；训练结束后，得到三维人脸重建模型；训练过程中，所使用的损失函数L为：L＝ε1[Lp+ε2Li]+ε3Lv其中，Lp、Li和Lv分别表示渲染得到的二维人脸图像相对于输入图像的颜色损失、感知损失和顶点损失，ε1、ε2和ε3为用于控制几种损失的权重常数；顶点损失的损失函数公式如下： 其中，|x|表示预测关键点与关键点标签的误差，ω和ε是对数函数的参数，ω表示非线性的范围，ε表示曲率，C是由ω和ε控制的常数。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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”。