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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计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：CN120496153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510983852.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计方法及装置是由陈恩红;朱标;赵思蕊;王小豪;徐童设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计方法及装置，所述方法包括数据预处理：从原始人脸图像中提取人脸区域和关键点，通过虚拟相机进行透视变换与缩放，生成固定尺寸的校正图像；输入图像对构建：在训练阶段，以训练集中的样本作为主要输入图像，随机采样另一样本作为参考帧；在测试阶段，以测试集中的样本作为主要输入图像，从训练集或预定义参考图像集中随机采样作为参考帧；通过共享权重的孪生编码器处理图像对，生成高维特征表示X 1和X 2；通过交叉注意力模块计算特征间的相关性，生成差异特征X C。通过多任务学习策略和6D旋转矩阵的紧凑表示，有效提升了网络的学习效率和估计精度，实现了对视线差异的精确量化。

本发明授权一种基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计方法，其特征在于，所述基于6D旋转矩阵表征的差异引导视线估计方法包括： 数据预处理：从原始人脸图像中提取人脸区域和关键点，通过虚拟相机进行透视变换与缩放，生成固定尺寸的校正图像I； 输入图像对构建：在训练阶段，以训练集中的样本作为主要输入图像I 1，随机采样另一样本作为参考帧I 2；在测试阶段，以测试集中的样本作为主要输入图像I 1，从训练集或预定义参考图像集中随机采样作为参考帧I 2； 通过共享权重的孪生编码器处理图像对,，生成原始高维特征表示X 1和X 2； 通过多级交叉注意力计算，生成差异特征X C，并增强原始特征表示，具体过程如下： 其中，原始特征基于原始高维特征X 1、X 2作为输入并通过全连接层进行特征交互得到，表示交叉注意力模块； 使用全连接回归模块将特征X 1、X 2和映射为6D旋转矩阵表示A 1、A 2和A d； 通过正交变换模块将6D旋转矩阵转换为标准的9D旋转矩阵R1、R2和Rd； 基于多任务损失函数优化网络参数，所述多任务损失函数由旋转矩阵测地线距离损失函数构建。

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