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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于神经网络的三维人脸信息唇语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：CN117115528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311050789.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于神经网络的三维人脸信息唇语识别方法是由李保平;李晖;鲍建明;陈修冒设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的三维人脸信息唇语识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的三维人脸信息唇语识别方法，属于图像处理领域。本发明基于神经网络的三维人脸信息唇语识别方法包括将人脸的RGB图像信息和深度图信息进行处理，融合，然后提取特征，经过时间卷积网络来提取序列信息，然后使用注意力机制来进行优化，最后经过分类器得到每个图像帧对应的单词概率分布。本发明能达到的更高的唇语识别准确度，同时利用了不受光照强度影响的深度图像信息，本发明的方法具有更强的鲁棒性。

本发明授权一种基于神经网络的三维人脸信息唇语识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的三维人脸信息唇语识别方法，其特征在于，该神经网络包括三维人脸信息提取部分、时间卷积网络、注意力机制模块和分类层； 三维人脸信息提取部分： 使用3D卷积层对输入的人脸的RGB图像序列和深度图像序列进行处理，N为输入的图像帧数，得到人脸RGB图像和深度图像的前期特征，经过3D卷积处理的之后的图像特征通过的Add操作来进行融合，然后使用Resnet-18来进行特征编码； 时间卷积网络部分： 时间卷积网络采用因果卷积和空洞卷积相结合的方式；定义时间卷积网络的滤波器为FTemporal＝E1,E2,…,EK，其中K为时间卷积网络的层数，输入序列为X＝x1,x2,…,xN，其中N为输入序列的长度，代表输入N张图像，输入序列为Resnet18输出的特征序列，使用d来表示dilation_rate，对于输入序列中的xt特征，在xt处的d大小的dilation_rate的空洞卷积及因果卷积的表达式为： 时间卷积网络包括因果卷积和空洞卷积，最后还有残差连接，Resnet-18处理之后三维人脸信息的输出结果fr，经过时间卷积网络处理之后的结果为， fTCN＝FTemporalfr+fr； 注意力机制模块部分： 经过时间卷积网络处理之后，对输出的时间序列特征进行注意力机制模块的处理，以此来区分特征信息集中在哪些人脸图像帧上，得到注意力机制模块的输出向量v； 分类层部分: 最后将注意力机制模块的输出向量送入到softmax分类器进行分类，输出的每一个帧序列对应的单词的概率分布。

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