[发明专利]脸部影像重建方法与系统

权利要求书

1.一种脸部影像重建方法，包括：

对于从储存装置读出的热像人脸影像进行预处理以得到预处理后热像人脸影像，并定位出在该预处理后热像人脸影像中的人脸区域；

将该预处理后热像人脸影像输入至卷积编码器，以对该预处理后热像人脸影像进行下采样，来撷取出第一三维特征向量；

将该预处理后热像人脸影像输入到预训练热成像人脸辨识模型，以撷取出一维特征向量；

对该卷积编码器所撷取出的该三维特征向量与该预训练热成像人脸辨识模型所撷取出的该一维特征向量进行特征融合，以得到第二三维特征向量；

由卷积解码器对该第二三维特征向量进行上采样解码，以得到与该热像人脸影像相同大小的重建可见光人脸影像，该重建可见光人脸影像储存于该储存装置内；

将真实可见光人脸影像与该重建可见光人脸影像输入到预训练可见光人脸辨识模型，以得到第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量与第四特征向量，其中，该第一特征向量与该第二特征向量用以得到身份损失，该第三特征向量与该第四特征向量用以得到内容损失；

将该真实可见光人脸影像与该重建可见光人脸影像输入到预训练人脸特征点检测模型，以得到第一与第二人脸特征点模型，该第一与该第二人脸特征点模型用以得到人脸特征点损失；以及

根据该身份损失、该内容损失与该人脸特征点损失来得到一混合式损失函数，该混合式损失函数用于调整该卷积编码器及该卷积解码器。

2.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，在进行预处理时，将该人脸区域缩放到既定尺寸。

3.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，在进行特征融合时，将该一维特征向量多次复制以得到第三三维特征向量，并将该第三三维特征向量合并到该第一三维特征向量，以得到该第二三维特征向量。

4.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，利用身份损失函数来计算该第一特征向量与该第二特征向量的余弦距离，以得到该身份损失。

5.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，利用内容损失函数来计算该第三特征向量与该第四特征向量之间的第一欧基里德距离，以得到该内容损失。

6.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，将该第一与该第二人脸特征点模型输入至人脸特征点损失函数，来计算该第一与该第二人脸特征点模型之间的第二欧基里德距离，以得到该人脸特征点损失。

7.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，该身份损失、该内容损失与该人脸特征点损失分别结合第一参数权重、第二参数权重与第三参数权重，来作为该混合式损失函数，其中，该第一参数权重、该第二参数权重与该第三参数权重是可调整的，且总和为1。

8.根据权利要求1所述的脸部影像重建方法，其中，通过一倒传递来调整该第一参数权重、该第二参数权重与该第三参数权重。