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龙图腾网获悉厦门亿联网络技术股份有限公司申请的专利一种基于单帧图像的视频会议人脸画质增强方法、装置及计算机设备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：CN118446920B 。

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：202410525371.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于单帧图像的视频会议人脸画质增强方法、装置及计算机设备是由叶瑞乾;黄杰设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单帧图像的视频会议人脸画质增强方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于单帧图像的视频会议人脸画质增强方法、装置及计算机设备，其方法包括采集目标人脸图像；对目标人脸图像进行降质处理和噪声扰动，得到第一低质人脸图像和第二低质人脸图像；将第一低质人脸图像和第二低质人脸图像输入预先构建的卷积神经网络模型中，并采用预设的目标损失函数同时进行人脸增强训练，输出第一增强人脸图像和第二增强人脸图像；当卷积神经网络模型收敛时，将此时的卷积神经网络模型作为目标模型，目标模型用于对待增强的单帧人脸图像进行图像增强。本申请具有保证视频前后帧的稳定性，增强模型应对不同噪声时的人脸修复一致性能力的效果。

本发明授权一种基于单帧图像的视频会议人脸画质增强方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于单帧图像的视频会议人脸画质增强方法，其特征在于，包括以下步骤， 采集分辨率满足预设分辨率条件的人脸图像，得到目标人脸图像； 对所述目标人脸图像进行降质处理，得到第一低质人脸图像；以及 对所述第一低质人脸图像进行噪声扰动，得到第二低质人脸图像； 将所述第一低质人脸图像和所述第二低质人脸图像输入预先构建的卷积神经网络模型中，并采用预设的目标损失函数同时进行人脸增强训练，输出第一增强人脸图像和第二增强人脸图像，其中，所述目标损失函数用于监督人脸重建质量和不同噪声下的时序人脸一致性；其中，目标损失函数包括用于监督人脸重建质量的人脸重建损失函数，所述人脸重建损失函数的表达式包括， 其中，代表人脸重建损失函数，x代表所述第一低质人脸图像或所述第二低质人脸图像，Gx代表所述卷积神经网络模型的输出结果，HQ代表所述目标人脸图像，L1代表所述第一增强人脸图像或所述第二增强人脸图像、与所述目标人脸图像的差异像素点，Lp代表所述第一增强人脸图像或所述第二增强人脸图像、与所述目标人脸图像的不同层特征的差值，所述不同层特征的差值为感知损失，λ1代表感知损失的权重系数，Lg代表GAN损失，λ2代表GAN损失的权重系数； 所述目标损失函数包括人脸一致性损失函数，所述人脸一致性损失函数的表达式包括， 其中，代表人脸一致性损失函数，GLQ1代表第一增强人脸图像，GLQ2代表第二增强人脸图像，L1’代表所述第一增强人脸图像和所述第二增强人脸图像的差异像素点，Lp’代表所述第一增强人脸图像和所述第二增强人脸图像的不同层特征的差值，即一致性损失，λ1’代表一致性损失的权重系数，Lid代表所述第一增强人脸图像和所述第二增强人脸图像的人脸识别损失，λ3代表人脸识别损失的权重系数； 当所述卷积神经网络模型收敛时，将此时的卷积神经网络模型作为目标模型，所述目标模型用于对待增强的单帧人脸图像进行图像增强。

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