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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于几何态混合归一化Wasserstein距离的色斑检测方法及系统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：CN121708009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610195266.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于几何态混合归一化Wasserstein距离的色斑检测方法及系统是由项文杰;洪梓静;朱鹏飞;蔡磊;朱建清;林琦;曾纵一;丁家蔚;陈峰;李佳怡设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何态混合归一化Wasserstein距离的色斑检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于几何态混合归一化Wasserstein距离的色斑检测方法及系统，涉及机器学习技术领域，方法包括：构建以YOLOv11为基底的检测网络，创新引入双层路由注意力模块，通过池化引导、通道分割、遮挡区域特征增强及双路聚合路由机制，提升毛发遮挡下色斑特征的判别能力，在损失函数层面，提出几何动态归一化Wasserstein距离度量范式，该范式融合Wasserstein距离度量、宽高比正则约束及基于邻近候选框均方误差计算的动态归一化因子，最终结合Neck多尺度特征融合实现端到端训练与高精度色斑检测。本发明通过双层路由注意力模块与几何动态归一化Wasserstein距离损失相结合，实现了在复杂面部皮肤条件下对小尺寸、低对比度、高密度及毛发遮挡色斑的高精度检测。

本发明授权基于几何态混合归一化Wasserstein距离的色斑检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于几何态混合归一化Wasserstein距离的色斑检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取原始人脸色斑图像数据，基于拍摄角度、光照条件、肤质特征和色斑分布密度进行分层随机抽样，将抽样结果作为初始数据集并划分为训练集和测试集； S2，对训练集和测试集中的人脸色斑图像进行随机缩放、裁剪、翻转、平移、色调和亮度调整，获得增强后的训练集和测试集； S3，基于YOLOv11构建色斑检测网络模型，所述色斑检测网络模型包括主干网络、双层路由注意力模块和Neck多尺度特征融合模块； S4，将数据增强后的训练集输入色斑检测网络模型，经主干网络提取多尺度特征后，通过双层路由注意力模块提取多尺度特征中被毛发遮挡区域的特征，通过Neck多尺度特征融合模块对多尺度特征和被毛发遮挡区域的特征进行加权融合获得融合特征，基于几何动态归一化Wasserstein距离构建回归损失函数，基于回归损失函数进行前向传播和反向传播训练，获得训练完成的色斑检测网络模型； S5，将增强后的测试集输入训练完成的色斑检测网络模型，利用Wasserstein距离、宽高比正则项和动态归一化因子构建GDNWD度量范式，基于GDNWD的度量范式预测并输出色斑检测结果； 动态归一化因子的计算公式如下： ； 其中，表示密度敏感权重，表示检测网络预测的目标框周围邻近候选框数量；为给定目标框的中心坐标，表示目标框邻近的第个候选框的中心坐标；表示自然指数函数； GDNWD的度量范式计算公式如下： ； 其中，表示几何态混合归一化Wasserstein距离的度量范式；表示Wasserstein距离；表示宽高比正则项；表示边界框A的高斯分布的指数形式度量；表示边界框B的高斯分布的指数形式度量。

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