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龙图腾网恭喜深圳市英锐芯电子科技有限公司申请的专利芯片的3D人脸识别方法、人脸识别芯片、可读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：CN114821743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210562184.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权芯片的3D人脸识别方法、人脸识别芯片、可读存储介质是由翁国权;柯武生设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本芯片的3D人脸识别方法、人脸识别芯片、可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种芯片的3D人脸识别方法、一种人脸识别芯片以及一种可读存储介质，包括获取目标人脸的人脸区域RGB深度图像，所述RGB深度图像包含人脸区域的RGB图像信息和深度信息，融合人脸区域的深度信息和RGB图像信息，根据融合的信息识别所述目标人脸是否为3D人脸，当所述目标人脸为3D人脸时，将所述人脸区域RGB图像信息输入至二维人脸识别模型进行人脸识别，当所述目标人脸为非3D人脸时，返回所述获取目标人脸的人脸区域RGB深度图像的步骤，提高了人脸识别的安全性。

本发明授权芯片的3D人脸识别方法、人脸识别芯片、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种芯片的3D人脸识别方法，其特征在于，包括： 获取目标人脸的人脸区域RGB深度图像，所述RGB深度图像包含人脸区域的RGB图像信息和深度信息； 融合人脸区域的深度信息和RGB图像信息，根据融合的信息识别所述目标人脸是否为3D人脸；其中，利用二合一网络结构进行RGB图像信息和深度信息融合，所述二合一网络结构包括两个加密网络、一个解密网络和一个识别网络，两个加密网络均为CNN卷积神经网络，且权值是共享的，其中一个加密网络用于输入并学习RGB图像信息，另一个加密网络用于输入并学习深度信息；所述解密网络用于对所述两个加密网络的输出信息进行反卷积操作得到输出特征，从而实现RGB图像信息和深度信息的融合，所述识别网络对所述输出特征进行识别，得到3D人脸识别输出结果； 当所述目标人脸为3D人脸时，将所述人脸区域RGB图像信息输入至二维人脸识别模型进行人脸识别，当所述目标人脸为非3D人脸时，返回所述获取目标人脸的人脸区域RGB深度图像的步骤； 其中，所述获取目标人脸的人脸区域RGB深度图像的步骤包括： 获取RGB人脸区域图像，获取所述RGB人脸区域图像中的人脸特征点的二维坐标和三维坐标，所述人脸特征点包括人脸轮廓边缘的特征点，还包括眉毛轮廓特征点、鼻子轮廓特征点、眼睛轮廓特征和或嘴巴轮廓特征点； 对所述人脸轮廓边缘的特征点进行曲线拟合，从而获取完整的人脸区域RGB图像，并根据所述完整的人脸区域RGB图像获取对应的深度信息，根据所述完整的人脸区域RGB图像以及对应的深度信息得到所述人脸区域RGB深度图像； 所述对所述人脸轮廓边缘的特征点进行曲线拟合的公式为： 其中，A是人脸轮廓边缘的每个特征点的2×4仿射变换矩阵，X1、Y1、Z1为人脸轮廓边缘的第一特征点集合的三维坐标，为人脸轮廓边缘的的第二特征点集合的二维坐标，其中，第一特征点集合映射到二维空间中，与之最近的特征点作为第二特征点集合，以使得误差D最小。

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