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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利图像中的面部定位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：CN114080632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202080031201.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权图像中的面部定位是由邓健康;斯特凡诺斯·扎菲里乌设计研发完成，并于2020-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像中的面部定位在说明书摘要公布了：本说明书涉及在图像中进行面部定位的方法。根据本说明书的第一方面，描述了一种训练神经网络以进行人脸定位的计算机实现的方法，所述方法包括：向所述神经网络输入训练图像，所述训练图像包括一个或多个人脸；使用所述神经网络处理所述训练图像；从所述神经网络为所述训练图像中的多个训练锚点中的每一个训练锚点输出一组或多组输出数据，每组输出数据包括预测面部分类、对应的人脸框的预测位置和一个或多个对应的特征向量；根据目标函数更新所述神经网络的参数。对于所述训练图像中的每个正锚点，所述目标函数包括：分类损失，用于将所述正锚点的预测分类与所述正锚点的已知分类进行比较；框回归损失，用于将所述正锚点的人脸框的预测位置与所述人脸框的已知位置进行比较；特征损失，用于将所述正锚点的所述一个或多个特征向量的基于像素的属性与和所述正锚点相关联的、人脸的已知的基于像素的属性进行比较。

本发明授权图像中的面部定位在权利要求书中公布了：1.一种训练神经网络以进行人脸定位的计算机实现的方法，其特征在于，所述方法包括： 向所述神经网络输入训练图像，所述训练图像包括一个或多个人脸； 使用所述神经网络处理所述训练图像； 从所述神经网络为所述训练图像中的多个训练锚点中的每一个训练锚点输出一组或多组输出数据，每组输出数据包括预测面部分类、对应的人脸框的预测位置和一个或多个对应的特征向量； 根据目标函数更新所述神经网络的参数，其中，对于所述训练图像中的每个正锚点，所述目标函数包括： 分类损失，用于将所述正锚点的预测分类与所述正锚点的已知分类进行比较； 框回归损失，用于将所述正锚点的人脸框的预测位置与所述人脸框的已知位置进行比较； 特征损失，用于将所述正锚点的所述一个或多个特征向量的基于像素的属性与和所述正锚点相关联的、人脸的已知的基于像素的属性进行比较； 其中，所述一个或多个特征向量包括预测人脸框内的人脸的编码表示，所述方法还包括： 使用网格解码器神经网络生成所述人脸的三维表示，所述网格解码器神经网络包括多个几何卷积层和多个放大层，所述多个放大层与所述多个几何卷积层交错，所述几何卷积层的卷积运算符为递归多项式，所述递归多项式包括契比雪夫多项式和或正交多项式； 使用可微渲染器从所述人脸的所述三维表示生成所述人脸的二维图像， 所述特征损失包括密集回归损失，用于将所述生成的人脸的二维图像与所述预测人脸框内的所述人脸的实测值图像进行比较；所述密集回归损失是所述生成的人脸的二维图像与所述预测人脸框内的所述人脸的所述实测值图像之间的像素差。

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