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龙图腾网恭喜浙江中正智能科技有限公司申请的专利一种人脸模糊度检测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：CN114120407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111391037.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸模糊度检测方法是由刘中秋;张伟;陈高曙设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸模糊度检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人脸模糊度检测方法，基于增加模糊段及分级神经网络训练方法，将对齐后的人脸灰度图、LBP图像、Sobel特征图作为预设神经网络模型的输入，将人脸模糊类别为第一神经网络的输出，人脸模糊度为第二神经网络的输出进行模型训练，当预设神经网络模型的损失函数趋于稳定时结束模型训练，得到所需人脸模糊度检测模型。本发明可有效扩大模糊段之间的距离，提升人脸模糊检测精度，尤其对于人脸运动模糊检测精度有了极大提高，可便于筛选出符合人脸识别需求的图像，进而提高人脸识别的准确性，具有良好的实用价值。

本发明授权一种人脸模糊度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种人脸模糊度检测方法，其特征在于，包括步骤如下：1获取模糊度不同的多张人脸图像作为训练数据集；2对人脸图像进行对齐并灰度化处理，得到对齐后的人脸灰度图；3对对齐后的人脸灰度图进行人工标注，按照模糊程度分为N个类别，类别号依次为0，1，……，N-1；4以类别号为整数位、随机产生小数点后两位值为小数位作为人脸图像模糊度；5对对齐后的人脸灰度图进行传统LBP处理，得到LBP图像；6对对齐后的人脸灰度图进行常规Sobel滤波操作，得到Sobel特征图；7将对齐后的人脸灰度图、LBP图像、Sobel特征图作为预设神经网络模型的输入，将人脸模糊类别号作为中间输出、将人脸模糊度作为最终输出进行模型训练，以确定预设神经网络模型的参数；8计算预设神经网络模型的损失函数，当其趋于稳定时结束模型训练，得到人脸模糊度检测模型；9将待测试人脸图像输入人脸模糊度检测模型即可得出当前人脸图像的模糊度；所述预设神经网络模型由第一神经网络和第二神经网络两级神经网络构成。

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