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龙图腾网获悉航天科工深圳(集团)有限公司申请的专利基于表情动作迁移的人脸伪装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：CN115565217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210972365.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于表情动作迁移的人脸伪装方法及系统是由欧阳攀;黄光奇;覃炳庆设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表情动作迁移的人脸伪装方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于表情动作迁移的人脸伪装方法及系统，通过提取第三者根据人脸识别系统发出的随机指令所做的驱动视频，将驱动视频中每一帧图像的关键点与目标人脸的关键点取差值，生成目标人脸的动作视频，从而将第三者在驱动视频中的动作迁移到目标人脸中，即保留了目标人脸的外观，加上驱动视频中第三者人脸的运动特性，得到目标人脸的动作视频，完成人脸识别。

本发明授权基于表情动作迁移的人脸伪装方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于表情动作迁移的人脸伪装方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取目标人脸图像，并将所述目标人脸图像显示在显示端供人脸识别系统检测； 步骤2：第三者根据人脸识别系统发出的随机指令做出相应的表情动作，采集第三者做出所述表情动作的驱动视频； 步骤3：提取目标人脸的关键点信息，以及依次提取所述驱动视频中每一帧图像中第三者人脸的关键点信息； 对关键点信息提取方法是使用关键点提取网络模型进行提取； 所述关键点提取网络模型的训练方法是： 步骤3.1：使用同一个人脸动作视频，提取动作视频中两个不同帧的关键点信息，设前面一帧X提取到的关键点信息为H，后面一帧X’提取到的关键点信息为H’，则前后两帧的关键点稀疏运动表示为H^，H^=H-H’； 步骤3.2：根据前面一帧X以及前后两帧之间的关键点稀疏运动表示H^输入稠密运动表示模型进行关键点稠密运动表示得到关键点稠密运动表示的特征向量，将稀疏运动表示转换为稠密运动表示使用稠密运动转换网络M完成，稠密运动转换网络M将输入的X和H^通过Unet网络转换为RH×W×2的格式，R表示向量空间，H×W×2的一个向量空间，H和W为特征图的宽高，2表示X和Y方向的移动值； 步骤3.3：使用基于条件的GAN对所述关键点提取网络模型进行训练，在基于条件的GAN的生成器中，将前面一帧X输入编码器得到前面一帧X的特征向量，将前面一帧X的特征向量与关键点稠密运动表示的特征向量在各关键点通道方向进行拼接，将拼接后的特征向量使用解码器进行解码，生成图像X^； 步骤3.4：将X^,H’与真实标签X’,H’输入到基于条件的GAN的判别器中进行判别，在训练生成器时，判别器要尽可能使X^,H’判别为真，在训练判别器时，判别器要尽可能使X^,H’判别为假，X’,H’判别为真； 步骤3.5：返回步骤3.1，直到关键点提取网络模型训练好； 步骤4：依次计算驱动视频所有帧中第三者人脸的关键点信息与目标人脸的关键点信息的差值，并根据差值依次计算得到目标人脸的一帧帧图像形成目标人脸根据指令的动作视频； 步骤5：将目标动作视频显示在显示端供人脸识别系统检测。

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