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龙图腾网获悉山东博昂信息科技有限公司申请的专利一种人脸跟踪与识别方法、系统及存储介质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：CN115171195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210892442.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸跟踪与识别方法、系统及存储介质是由庞先昂;孙振行;乔文静;董利亚设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸跟踪与识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人脸跟踪与识别方法、系统及存储介质，所述方法包括以下步骤：接收采集被识别者的视频序列；从视频序列中生成第一人体图像并进行图像重建；对重建后的人体图像进行人体特征值提取，生成人体特征图；从第一人体图像检测出人体头部并进行3D人脸图像重建；对重建后的第二人体头部图像提取人脸特征值，生成人脸特征图，将人脸特征图和人体特征值进行拼接形成人脸‑人体特征图，根据人脸‑人体特征图对被识别者进行对比识别。本发明有效的解决了受场景大、成像设备像素低、距离较远、环境等因素的影响，实现对复杂大场景中的人脸跟踪与识别，得到的人脸图像清晰、分辨率高。

本发明授权一种人脸跟踪与识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸跟踪与识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 接收来自监控采集的包含被识别者的视频序列； 根据所述视频序列检测出个体图像样本，利用人体检测算法定位出个体图像样本中的人体，生成第一人体图像； 利用预先生成的超分辨率重建网络模型对所述第一人体图像进行重建，得到第二人体图像； 对生成的第二人体图像进行人体特征值提取，生成人体特征图； 对所述第一人体图像进行人体头部检测，得到第一人体头部图像，对所述第一人体头部图像进行3D人脸图像重建，生成第二人体头部图像； 对第二人体头部图像提取人脸特征值，生成人脸特征图； 将所述人脸特征图和人体特征图进行特征拼接形成人脸-人体特征图，根据人脸-人体特征图对被识别者进行对比识别； 所述超分辨率重建网络模型的生成方法包括： 设定训练参数和内容损失函数，构建初始模型； 采集训练样本集，所述训练样本集包括个体图像样本与对应的低分辨率图像； 将低分辨率图像输入所述初始模型，所述低分辨率图像经过初始模型提升分辨率，得到图像SR，将所述图像SR与所述个体图像样本进行比较，得到差异值，利用所述差异值调整所述训练参数直至所述内容损失函数降低至预设最小阈值，得到超分辨率重建网络模型； 生成所述第一人体头部图像的方法包括以下步骤： 将所述第一人体图像发送至预先生成的人体头部检测模型； 基于所述预先生成的人体头部检测模型得到人体头部框信息； 根据所述人体头部框信息对所述第一人体图像进行切割得到第一人体头部图像； 所述人体头部检测模型的生成方法包括： 选取人体头部框信息，构建原始训练集； 对人体头部框内区域进行随机放大，构建增广训练集； 输入增广训练集到原始人体头部检测模型，得到预测的人体头部框信息； 结合预测的人体头部框信息与原始训练集中的人体头部框信息计算总损失函数，训练总损失函数，得到人体头部检测模型； 所述3D人脸图像重建的方法包括： 从所述第一人体图像中获取第一人体头部图像； 利用预先生成的3D人脸模型对所述第一人体头部图像进行重建，得到第二人体头部图像； 所述3D人脸模型包括：身份一致性学习部分和场景优化部分； 所述身份一致性学习部分采用无监督式的深度学习方法，将输入的第一人体头部图像分解成标准深度图和标准原色图，然后再通过渲染器渲染出的结果来构建重构损失； 所述场景优化部分使用编码器从目标图像中抽取真实的纹理和深度信息，然后融合进入标准脸进行3D人脸重建。

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