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龙图腾网获悉福州大学;厦门亿联网络技术股份有限公司申请的专利一种全自动生成标准证件照的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：CN119763170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411842778.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种全自动生成标准证件照的方法是由魏宏安;翁家宁;康元勋;胡锦松;赵铁松设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全自动生成标准证件照的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种全自动生成标准证件照的方法，首先对所采集的源图像进行关键点计算，进行辅助向量和对齐中心构建，获取远、近视角的人脸对齐图像；其次，进行头部姿态估计，并采用深度神经网络生成人脸转正图像；最后，将转正图像拼接入远视角对齐图像，进行修复和裁剪，生成标准的证件照；本发明能通过对自拍照的处理来得到符合人脸认证要求标准的证件照，通过自动地调整人脸的角度，并同时实现尺寸裁剪和背景替换功能，生成的证件照符合标准证件照的要求。

本发明授权一种全自动生成标准证件照的方法在权利要求书中公布了：1.一种全自动生成标准证件照的方法，其特征在于：首先对所采集的源图像进行关键点计算，进行辅助向量和对齐中心构建，获取远、近视角的人脸对齐图像； 其次，进行头部姿态估计，并采用深度神经网络生成人脸转正图像；最后，将转正图像拼接入远视角对齐图像，进行修复和裁剪，生成标准的证件照； 所述方法包括以下步骤： 步骤S1：使用关键点模型进行两阶段的人脸对齐； 步骤S2：估计人物的头部姿态，判断下一步操作； 步骤S3：使用深度神经网络进行人脸转正； 步骤S4：使用语义分割模型和插值算法对转正图像进行修复； 步骤S5：背景替换和尺寸裁剪； 步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S31：使用预训练的自动编码器模型将近视角对齐图像从图像空间反演到潜在空间中，得到容易进行语义编辑的图像潜编码；所述的图像潜编码能通过压缩图像并保留其重要特征，通过编辑潜编码来控制生成图像的语义属性，公式为： CI＝EI 其中，I是近视角对齐图像，E*是编码器模型，CI是图像潜编码； 步骤S32：使用水平方向和垂直方法的姿态信息边界对图像潜编码进行姿态语义编辑；所述的姿态信息边界是通过训练支持向量机得到的两个在潜在空间中的二分类边界，当潜编码在边界上移动时，它的姿态语义信息会随之改变；对图像潜编码进行语义编辑，语义编辑的公式为： Co＝CI+αBh+βBV 其中，Co是语义编辑后的潜编码，Bh和BV分别是姿态信息水平方向和垂直方向边界的向量表示，参数α和β分别基于步骤S3得到的水平偏转和垂直偏转角度； 步骤S33：将语义编辑后的潜编码输入到权重微调后的生成器模型中，生成转正后的图像， Io＝GCo 其中，G*是生成器，Io是转正后的图像； 步骤S34：使用人脸验证模型对转正后的图像和采集的图像进行人脸验证，确保人脸转正后人物用于人脸验证的身份信息不变； 步骤S4具体包括以下步骤： 步骤S41：使用dlib库提供的人脸关键点模型，确定转正后的图像中人脸下巴的坐标； 步骤S42：使用语义分割模型提取近视角对齐图像和转正后的图像脖子区域的掩码，随后分别遍历掩码，得到下巴位置高度的脖子区域边界点；针对转正后的图像，使用两组脖子边界点坐标构建的变换矩阵对其进行仿射变换，使变换后的转正图像与近视角对齐图像在脖子区域上的纹理是对齐的；最后将变换后的转正图像下巴位置以下的像素用近视角对齐图像的相同位置像素进行替换；公式为： Io'＝fIo,A Io':,yl:,:＝I:,yl:,: 其中，Io是转正后的图像，I是近视角对齐图像，yl是转正后图像人脸下巴的纵坐标，f,A是以A为变换矩阵的仿射变换，Io′是像素替换后的图像； 步骤S43：对像素替换后的图像在下巴位置使用插值算法消除因像素替换操作所产生的视觉分界线影响；所述的插值算法，是先计算插值区域内的垂直方向插值权重，然后在插值区域内对每个像素点进行线性插值， Iix，yi＝wyIo′x,yi+1-wyIo′x,yi+1 其中，wy是垂直方向的插值权重，h是插值区域的宽度，yl是转正后图像人脸下巴的纵坐标，yi是各像素点的纵坐标，x是横坐标，Io′是像素替换后的转正图像，Ii是插值后的图像； 步骤S44：根据步骤S12所保存的相对位置坐标，将插值后的图像拼接回到由步骤S11得到的远视角对齐图像中的位置上。

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