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龙图腾网恭喜杭州小肤科技有限公司申请的专利一种基于多视觉深度信息的人脸关键点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：CN119251896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411764887.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多视觉深度信息的人脸关键点识别方法是由王晓泽;刘东旭;郑炜钢;余旭光设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视觉深度信息的人脸关键点识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多视觉深度信息的人脸关键点识别方法，将RGB图像特征和多视觉深度图像特征进行特征融合，构建得到多视觉深度图像融合特征，并将多视觉深度图像融合特征输入预设的ResNet模型中，进行特征训练学习，构建对应识别人脸关键点的多视觉深度检测模型，并由多视觉深度检测模型识别并输出人脸图像上的人脸关键点的识别结果。能够在已有的关键点识别模型的基础上，加入图像的深度信息进行再次训练优化，来达到更高的人脸关键点识别精度。本发明在基于ResNet模型结构的基础上，通过增加深度数据和优化网络结构，使其通过深度数据更加适应关键点识别任务。深度信息的加入可以提供额外的三维空间特征，增强网络的识别能力。

本发明授权一种基于多视觉深度信息的人脸关键点识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视觉深度信息的人脸关键点识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集人脸关键点的图像大数据，包括RGB数据以及多视觉深度扫描数据；S2、对所述人脸关键点的图像大数据进行特征工程，分别提取对应RGB数据以及多视觉深度扫描数据的RGB图像特征和多视觉深度图像特征；S3、将所述RGB图像特征和所述多视觉深度图像特征进行特征融合，构建得到多视觉深度图像融合特征，并将所述多视觉深度图像融合特征输入预设的ResNet模型中，进行特征训练学习，构建对应识别人脸关键点的多视觉深度检测模型，包括：遍历所述深度扫描特征集，依次提取所述深度扫描特征集中各视觉下的深度图像特征；将提取到的每一视觉下的所述深度图像特征，与所述RGB图像特征输入至CNN模型的深层卷积层；在所述深层卷积层上，通过将人脸关键点上的对应特征元素进行卷积融合，使得所述深度图像特征与所述RGB图像特征进行卷积层上的特征融合，得到每一视觉下的卷积融合特征：按照上述方式，获得由各视觉下的所述卷积融合特征组成的所述多视觉深度图像融合特征，即RGBD数据；对所述RGBD数据进行预处理，并将预处理后的所述RGBD数据输入预设的ResNet模型中，基于ResNet网络对所述RGBD数据中的所述多视觉深度图像融合特征进行特征训练学习，构建生成所述多视觉深度检测模型；S4、采集用户的人脸图像并输入所述多视觉深度检测模型，由所述多视觉深度检测模型识别并输出所述人脸图像上的人脸关键点的识别结果。

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