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龙图腾网恭喜杭州小肤科技有限公司申请的专利基于人脸3D模型和面部语义特征的关键点识别方法及装置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：CN119229509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411764845.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于人脸3D模型和面部语义特征的关键点识别方法及装置是由刘东旭;王晓泽;郑炜钢;余旭光设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人脸3D模型和面部语义特征的关键点识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人脸3D模型和面部语义特征的关键点识别方法，结合2D多视角关键点识别和3D语义特征校准，能够以较低开发成本获得相对精确的3D人脸关键点识别结果。本发明在关键点识别方面，相比于一般的单视角关键点检测，多视角检测可以排除人脸姿态以及光影对检测结果的干扰，而且在合并多个视角检测到的关键点的过程中，也进一步减少了CNN模型可能存在的随机误差。在3D关键点的校准方面，相比传统的3DMM统计方法，本技术利用曲率、梯度、局部结构特征等多种语义信息，针对特定关键点应用特定方法进行校准，能进一步提高准确性和可验证性。

本发明授权基于人脸3D模型和面部语义特征的关键点识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸3D模型和面部语义特征的关键点识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集多视角的人脸图像，并利用MVCNN方法提取各视角下的人脸图像中的2D关键点；应用CNN模型从多个角度的人脸图像上分别进行关键点识别，通过CNN关键点检测模型，获取到2D关键点；S2、将各视角下的所述2D关键点转换到3D世界坐标系，得到各视角下的3D关键点并映射在预设的人脸3D模型上；S3、按照关键点序号，将不同视角下的同一3D关键点分为一组，并对该组3D关键点加权融合，得到各视角下初步的人脸关键点；S4、计算各视角下的所述初步人脸关键点在所述人脸3D模型上的面部语义特征，利用所述面部语义特征对所述初步人脸关键点进行位置校准，获取各视角下最终的3D关键点Pw，包括：对于颧骨点的识别：1）.给定多视角的人脸图像V1,V2,V3;2）.通过CNN关键点检测模型，获取到2D关键点P1,P2,P3,将其转换到3D世界坐标系，得到Pw1,Pw2,Pw3;3）.按照关键点序号，将不同视角下的同一3D关键点分为一组，并对该组3D关键点：Pw1,Pw2,Pw3加权融合,得到初步的3D关键点Pw；4）.求得Pw附近区域的3D模型曲率K,计算曲率K的极大值点的位置，得到精确的关键点Pw,即为最终结果；按照如下公式计算各视角下的所述初步人脸关键点，在所述人脸3D模型上的附近区域的3D模型曲率K： ，其中：df（X）代表所述初步人脸关键点在所述人脸3D模型上的曲率；dN（X）代表位于所述初步人脸关键点附近的一点在所述人脸3D模型上的曲率；|df（X）|代表曲率绝对值；kn（X）代表所述初步人脸关键点在所述人脸3D模型上的附近区域的3D模型曲率K；对所述初步人脸关键点的附近若干点，按照上述步骤计算各点的所述3D模型曲率K，得到若干个所述3D模型曲率K，并找到所述3D模型曲率K最大的点的位置，取该点为最终的3D关键点Pw；采用上述3D模型曲率K的计算方式，计算得到人脸3D模型上人脸关键点所在附近区域曲率变化特征，以此体现该点人脸局部的凹凸及其变化情况；通过对若干附近点进行计算结果取值排名，得到变化最大的点，以此作为特征点并对初步人脸关键点进行校准，以该点作为最终的具有该局部区域特征的关键点。

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