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龙图腾网恭喜中运科技股份有限公司申请的专利一种用于人脸识别的多姿态图像数据生成方法、装置、设备及存储介质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：CN119445625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411421185.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种用于人脸识别的多姿态图像数据生成方法、装置、设备及存储介质是由张永清;周耿城;王国田;陈宏炬;张清枝设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于人脸识别的多姿态图像数据生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于人脸识别的多姿态图像数据生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人脸图像生成技术领域。本发明通过获取特定场景的人脸数据集并调整人脸图像生成模型，得到新的生成模型；利用新模型生成新的人脸数据集，并通过潜在向量生成器提取特征向量，组成潜在向量集；对新数据集进行人脸检测和筛选，根据姿态估计角度将潜在向量分类，并标注角度值作为标签；使用支持向量机对带标签的潜在向量进行训练，得到不同姿态角度的决策边界；基于决策边界对潜在向量进行线性插值，利用生成模型生成不同姿态角度的人脸图像。本发明实现了更为精准和鲁棒的人脸图像生成，于提升多姿态人脸识别的准确性和效率具有重要意义。

本发明授权一种用于人脸识别的多姿态图像数据生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于人脸识别的多姿态图像数据生成方法，其特征在于，流程如下：S1、获取特定场景的人脸数据集信息，利用人脸图像生成模型进行微调，将模型空间映射到新的人脸数据样本空间，得到新的生成模型；S2、利用所述的新的生成模型生成新的人脸数据集，通过设定的潜在向量生成器对输入图像的细节和全局结构进行捕捉，提取出方向特征组成表征人脸图像的特征向量，组成潜在向量集；S3、对所述的生成的新的人脸数据集里的人脸图像数据进行人脸检测，根据人脸检测的结果分数进行筛选，将符合要求的人脸进一步结合人脸检测结果中的姿态估计角度进行阈值筛选分类，将符合要求的人脸图像潜在向量根据不同姿态角度方向阈值范围分成多组人脸图像潜在向量，并将对应的人脸角度正负值作为每组潜在向量的标签；S4、对所述的潜在向量标签以及人脸图像的潜在向量作为训练数据，采用SVM进行特征空间上的间隔最大的线性分类运算，得到人脸不同姿态角度的决策边界；S5、利用所述的决策边界对生成模型生成的人脸图像潜在向量进行线性插值，组成新的人脸图像潜在向量，再利用S1中所述的生成模型，‌生成一个人不同姿态角度的多张照片；步骤S1中，所述的特定场景的人脸数据集包括从各类摄像头中采集到的可见光的多种人脸姿态图像以及近红外多种人脸姿态图像；所述的人脸图像生成模型包含图像生成器和图像判别器；所述的模型调整为大型数据集上预训练的模型基础上，使用特定场景的人脸数据集来进一步调整模型的参数，将模型空间映射到新的人脸数据样本空间，得到新的生成模型；步骤S4中所述的潜在向量标签以及人脸图像的潜在向量作为训练数据，其组成如下： ；其中，为三种姿态估计方向需要进行下一步训练的训练集；值是设定的角度范围；代表、、三个方向；涉及对潜在向量标签以及人脸图像的潜在向量进行处理，‌具体而言，步骤S4采用支持向量机‌进行特征空间上的间隔最大的线性分类运算，得到人脸在不同姿态角度下的决策边界，这些决策边界包含了当前人脸在姿态估计角度在pitch、yaw、roll三个方向上的方向特征，如下所示： ；其中，值是设定的角度范围；代表、、三个方向。

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