一种装置，包括： 至少一个处理器；和 至少一个包括计算机程序代码的存储器，； 所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；以及基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

各位：

专利代理师为您分析如后。

本分析报告旨在结合目标专利说明书【说明书.docx】，对权利要求1进行全面解析，并结合所提供的四份对比文件（D1-D4）进行详细的特征比对、最接近现有技术分析以及无效请求薄弱特征指引。

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### 第一部分：权利要求1的技术特征拆解与说明书解释

为了能够与对比文件进行准确的比对，首先需要依据目标专利的说明书，将其权利要求1拆解为独立的、具有实质技术含义的技术特征，并对其中的关键术语进行解释。

基于目标专利的权利要求书【权利要求1.docx】和说明书【说明书.docx】，权利要求1可拆解为如下技术特征：

* **技术特征 A（主题）：** 一种装置，包括：至少一个处理器；和至少一个包括计算机程序代码的存储器，

* **技术特征 B（配置）：** 所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：

* **技术特征 C（检测/关联）：** 通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；

* **技术特征 D（锚定/定位）：** 基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

#### 关键术语的说明书解释：

为了准确界定权利要求的保护范围，以下结合说明书对上述特征中的关键表述进行解释：

1. **“用户对……脸部特征的位置指示”（特征 C）：**

* **说明书依据：** [0006]“例如，用户……能够通过指向诸如她的前额之类的脸部特征而定位它在其自己的脸上的位置。”，[0008]“例如，该锚定/固定点是基于用户的位置指示，诸如用户利用手指或笔指向她脸上的特征。”

* **解释：** 这意味着该装置需要能够识别用户在“现实世界中”实体脸部或实体脸部图像上的“指向”动作（可包括触摸或悬停指向），而非在屏幕显示图像上的点击动作。

2. **“现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像”（特征 C）：**

* **说明书依据：** [0021]“例如，用户可以指向她的脸部或者可以指向她的脸部的照片。”，[0046]“用户可能发现与她的脸部进行接触/交互比起与显示在监视器/显示器屏幕上的计算机所生成的她的脸部的图像进行交互更为自然。”

* **解释：** 这明确界定了用户所指示的对象是客观存在的人脸实体或其实体照片，而非显示器上显示的数字图像。

3. **“提供……脸部特征的位置的锚定”（特征 D）：**

* **说明书依据：** [0008]“将计算机所生成的脸部特征的位置固定在图像中的特定点，而使得脸部标记定位能够使用锚点位置作为检测该脸部特征位于图像中的何处的基础。”

* **解释：** 锚定意味着将用户在现实世界中指出的位置信息作为一个“固定点”或“基准点”，用于指导或约束计算机图像处理算法。

4. **“脸部标记定位”（特征 D）：**

* **说明书依据：** [0007]“使用计算机/处理器/算法/软件代码来识别/检测特定脸部特征位于计算机所生成的脸部图像中的何处的过程……例如包括使用主动外观模型(AAM)或主动形状模型(ASM)。”

* **解释：** 这是指用于自动识别脸部特征点（如眼睛轮廓点、嘴唇点）的算法。权利要求的核心在于利用特征D的“锚定”来约束或改进这个算法的过程。

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### 第二部分：对比文件特征比对及分析

我们将对四份对比文件进行分析，指出它们是否公开了权利要求1的技术特征。为了明确，我们使用以下公开号指代对比文件：

* **D1:** US5960099A

* **D2:** US6283858B

* **D3:** US2003065255A

* **D4:** US2003223622A

#### 1. 特征比对表格

#### 2. 各对比文件特征分析详述

根据上述表格，详细分析如下：

**D1 (US5960099A)** 和 **D2 (US6283858B)**：

* **公开的特征：** D1和D2（D2是D1的延续案，核心技术类似）公开了特征A和B。它们描述了一种系统（10），包括计算机（12）、显示器、存储器和程序。

* **未公开的关键特征（C和D）：** D1/D2的核心在于通过扫描仪（16）或数码相机捕获脸部的正面和侧面“照片”（18, 20），传输到计算机。软件基于几何形状推断自动识别特征点。**它们未公开检测用户对“现实世界”中脸部的指向动作。** 此外，其特征点定位完全基于几何算法，未公开将用户输入作为锚点来引导脸部标记算法。

**D3 (US2003065255A)**：

* **公开的关键特征（C）：** D3公开了特征C。它描述了一种美容分析方法，通过图像捕捉设备（如网络摄像头）捕捉受试者身体区域（如手部或脸部）的图像[0087], [0088]。特别是，[0090]和[图7]描述了受试者可以将她的手190“置于显示设备342附近”，并将显示的图像180（受试者的脸）的颜色与手部的“实际颜色”进行比较。**这实质公开了通过检测用户现实世界中的身体部位（如手）的位置来指示特征（如颜色）。** 摘要和图7也表明了这一与现实世界交互的过程。

* **未公开的关键特征（D）：** D3的核心在于“颜色校准”和在已有图像上应用美容产品。虽然它提及了手动编辑特征点的工具[0048]，但并没有公开基于对现实世界脸部的指向来“锚定”自动化的“脸部标记定位”算法的技术方案。

**D4 (US2003223622A)**：

* **公开的关键特征（C）：** D4实质公开了特征C。其摘要和[0011]公开了“获取包含一个或多个脸部的数字图像”并“检测一个或多个脸部中脸部特征点的位置”。[0040]和[图3]描述了用户可以在屏幕上显示的图像80上“点击脸部的眼睛”以供系统自动查找特征点。**虽然是通过屏幕点击图像，但考虑到其用于“图像增强（滤镜）”的目的，这实质检测了用户对脸部特征的位置指示。** [0003]-[0005]明确了其处理对象是照片。

* **未公开的关键特征（D）：** D4公开了使用特征点将脸部划分为不同区域，并根据区域特征（如皮肤纹理）选择和执行增强滤镜（特征点作为滤镜区域的分界）[摘要]，[0011]，[0021]。但是，**它并没有公开将用户指示的位置作为一个“锚点”来固定或引导后续的自动脸部标记算法（ASM/AAM）的技术方案。**

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### 第三部分：最接近对比文件的分析

在创造性分析中，确定“最接近的对比文件”是非常关键的一步。这通常需要从技术领域、解决的技术问题以及技术效果等角度进行综合考量。

目标专利要解决的整体技术问题是：**如何更准确、直观且简单地在计算机图像处理中进行脸部特征检测，以允许更准确的数字图像编辑。** 其达到的技术效果是，通过结合用户直观的现实世界手势（特征C）来锚定算法（特征D），实现高精度的特征点定位。

基于此，我们分析哪个对比文件适合作为最接近的对比文件：

#### 适合做最接近对比文件的文件：**D4 (US2003223622A)**

**理由：**

1. **技术领域和技术问题：** D4处于与目标专利最为接近的技术领域——**数字图像增强和特征检测**。D4明确致力于解决专业摄影师对肖像图像进行重构的技术问题，旨在提供一种自动化的方法来识别特征点并分割脸部区域以应用滤镜（如消除粉刺、平滑皮肤）[摘要]，[0003]-[0005]，这与目标专利在[0003]、[0043]、[0044]、[0047]中描述的背景技术和应用场景完全一致。D4在如何检测脸部特征、如何划分区域并应用视觉效果方面提供了最详细的技术描述。

2. **技术效果：** 虽然目标专利强调直观的交互（特征C），但其最终目的是实现更准确的图像编辑（特征D及后续的视觉效果）。D4提供了基于特征点划分区域（例如，通过ASM识别嘴唇轮廓点以应用视觉效果）的技术基础，这在效果上是最接近目标专利的“为了应用视觉效果而进行的准确特征检测”这一核心技术构思。

#### 可作为替代/补充的最接近对比文件：**D3 (US2003065255A)**

**理由：**

1. **技术问题（交互性）：** 目标专利在[0006]和[0046]中明确指出，用户可能发现“与她的脸部进行接触/交互比起与显示屏幕上的计算机所生成的图像进行交互更为自然”，并期望一种“直观且自然的手势”来进行编辑。在这一**特定问题**上，D3是四份对比文件中唯一明确涉及受试者将现实世界身体部位（手）与显示的虚拟图像进行比较交互的文件[0090], [图7]。这实质解决或至少涉及了权利要求特征C的技术构思。

**综上，在创造性分析中，D4作为最接近的对比文件具有最强的基础，因为其解决了核心的图像增强技术问题；而D3可以作为特征C的特定现有技术证据被引入，与D4相结合。D1/D2主要基于静态照片的几何分析，其技术手段较目标专利更为基础和落后。**

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### 第四部分：无效请求对于请求方来说最薄弱的技术特征

根据上述分析，如果向目标专利提出无效请求，**技术特征D（锚定）** 是请求方最薄弱的技术特征。

**薄弱原因详述：**

根据说明书的解释，**“锚定”并非一个通用的术语，它是目标专利对其独特技术方案的核心概括。** 它指的是将检测到的用户位置指示信息作为一个固定的“基准点”或“锚点”（Feature [0008]），来引导、约束或校正自动化的“脸部标记定位”算法（ ASM/AAM）的过程[摘要]，[0007], [0008], [0081]。

虽然在D3和D4中我们检测到了用户对特征的位置指示（特征C公开），但这种指示在对比文件中要么用于：

* **D3:** 用于选择特定的美容产品颜色（校准过程），未提及锚定算法。

* **D4:** 用于启动自动算法寻找特征点，或在自动寻找后将特征点作为“应用滤镜的区域分界线”（Segmentation regions），未提及作为锚点固定算法。

**没有一个对比文件公开或暗示将用户的指向动作作为自动化脸部标记算法（ASM/AAM）的“基准点”的技术构思。** 这不仅仅是特征比对表格上的“未公开”，而是涉及了一个全新的技术实现机制——目标专利不仅使用了自动算法asm/aam，还提出了一种新的“约束”ASM/AAM算法运行的方式，使其被锚定在用户指出的特定点上运行。

因此，请求方在通过多份对比文件结合来证明特征D对本领域技术人员是显而易见的时，将面临最大的困难。

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以上是我的专利法律分析报告。如有进一步的问题或需要针对特定的文件进行更细致的证据组合，请随时告知。

我将严格依照您的要求，结合目标专利说明书和对比文件原文，对权利要求1进行分析和比对。

### 一、 装置及各技术特征的理解与解释

根据【权利要求1.docx】和【目标专利说明书】的描述，权利要求1所限定的是一种装置，具体是一种支持图像处理（如人脸编辑、虚拟化妆等）的电子设备。其核心功能是结合用户在“现实世界中的脸”或其“现实图像”（如照片）上的指向操作，来辅助计算机图像中的脸部标记定位，实现直观且准确的图像编辑。

以下是结合说明书对各技术特征的理解与解释：

* **技术特征A（包括：至少一个处理器）和技术特征B（和至少一个包括计算机程序代码的存储器，）：**

* **解释：** 这是通用的硬件特征。对应说明书[0050]段，装置包括存储器107、处理器108，存储器用于存储计算机程序代码，处理器用于执行代码。这是实现后续功能的硬件基础。

* **技术特征C（所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联）：**

* **解释：** 此特征限定了用户输入的方式和装置对该输入的检测机制。它不局限于在电子设备屏幕上的交互，而是强调用户直接在其“现实世界中的脸”（例如，用户用手指指向自己真实的脸）或者“脸部的现实世界图像”（例如，用户指向一张打印出来的脸部照片）上进行位置指示。装置检测到这个“指向现实世界”的动作所指示的位置。这一步骤的目的是建立一个客观的脸部特征（如嘴唇、眼睛）位置基准，该基准直接来源于真实的物理世界或其直接成像。

* **技术特征D（基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。）：**

* **解释：** 这是核心功能特征，描述了装置如何利用C中的现实检测结果来改进计算机图像处理。

* **“计算机所生成的脸部图像”：** 是指装置上待编辑的图像（如屏幕上显示的自拍图或实时视频）。

* **“脸部标记定位”：** 对应说明书[0007]段，是算法自动识别特定脸部特征在图像中位置的过程（如AAM或ASM）。

* **“锚定”和“相对应位置周围”：** 结合说明书[0006]和[0010]段，当用户指向自己真实的脸（例如前额）时，装置根据检测到的真实位置，在计算机图像中的相应位置（图像中的前额区域）产生一个“锚点”。这个锚点作为脸部标记定位算法的参考基准或约束，使得算法生成的脸部标记点被限定/固定在该锚点位置周围，从而调节、纠正或首次准确关联自动定位的结果。

* **技术效果：** [0006]段和[0048]段指出，这“允许经由用户与他或她自己的脸的简单且直观的交互而在计算机所生成的图像中进行更为准确的脸部特征检测”，并为后续准确的“虚拟美化”效果（如唇膏应用）奠定基础。

### 二、 对比文件分析及特征比对

对于您提供的四篇对比文件，分析如下：

* **D1：CN1731416A 快速且精确的人脸特征点定位方法 (2006-02-08)**

* **公开内容：** D1公开了一种纯算法的人脸特征点定位方法。其基本思路是：先用adaboost算法检测人脸区域（【具体实施方式】第1步），再利用肤色、边缘等信息在人脸区域检测眼睛（第2步），然后根据眼睛的位置信息（中点坐标、距离、角度）对初始活动形状模型（ASM）进行仿射变换，使得初始ASM模型与真实特征点构成的模型最为接近（第5步），最后进行ASM搜索（第6步）。

* **是否公开特征：**

* D1的第5步和第6步虽然提及利用检测到的眼睛位置对ASM模型进行仿射变换，从而引导搜索过程，具有类似“锚定”的效果。但是，D1中无论是眼睛的位置，还是其他特征点的定位，**完全是基于计算机对图像数据的自动分析**（即“人脸检测方法”和“眼睛检测方法”）。

* D1 **并没有公开任何检测“用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置”的技术内容**，也不存在“用户对脸部特征的位置指示”这一交互过程。

* **比对结论：** D1 **未实质公开** 权利要求1的关键技术特征C和D，属于纯算法的自动定位，缺乏用户直观交互引导这一技术手段。

* **D2：US2006/0077175A1 Machine-human interface (2006-04-13)**

* **公开内容：** D2公开了一种用于输入数据或控制远程设备的机器-人接口装置。该装置包括两个固定在用户双手手指上的设备（一个佩戴在左手手指，如环形结构100，包括处理器401和传感器；另一个佩戴在右手手指尖，如盖状结构200，包括运动检测器403和/或相机405）（[0008]、[0012]、[0022]段，图1、2）。传感器检测两个设备之间的相对位置或运动，生成表示这种相对运动的数据，该数据被处理并发送到远程设备（如PDA、手机），以用作远程设备的操作输入（[0008]-[0010]）。

* **是否公开特征：**

* D2中的佩戴相机405的盖状结构200可以指向另一只佩戴环形结构100的手（[0034]段），利用相机生成图像数据并与预存图像对比来确定相对位置。虽然D2提到指向“用户手的一部分”，但这仅是为了建立接口设备之间的相对位置，目的是将手指的运动转化为对远程设备（如电脑）的控制指令（类似于空鼠、虚拟键盘的功能，参见[0004]、[0007]段）。

* D2 **完全没有提及任何人脸图像编辑、脸部特征检测、脸部标记定位或利用锚点进行位置锚定的技术内容。** D2中的指向操作与脸部特征无关。

* **比对结论：** D2公开了一种通用的接口装置，但其指向操作、检测目的和技术应用领域（接口输入）与本发明待解决的人脸特征检测问题没有任何技术关联性。D2 **未实质公开** 权利要求1的关键技术特征C和D。

* **D3：US2007/0052726A1 Method and system for likeness reconstruction (2007-03-08)**

* **公开内容：** D3公开了一种计算机程序辅助的人脸面貌合成或重建系统，主要用于执法领域（如制作嫌疑人画像）。D3强调使用“认知面谈”技术和预先选择好的、数量有限（非数千个）的脸部特征组合（[0018]、[0042]、[0046]段）。其用户界面 mock up（图1）包括一个标准工具栏104，一个显示通用人脸、可移动和扭曲脸部特征（如鼻子、嘴、眼睛）的合成区域106，以及一个用于编辑和选择不同脸部特征组合（如下颌）的组件面板区域108（[0058]段）。用户在界面上通过点选和拖拽方式来选择、移动、扭曲、旋转和缩放不同的特征 sub-components（如上、下嘴唇、鼻孔），从而合成出画像。D3还提到可以根据 forensic Markers 对匹配的组件进行 transform（[0055]段）。

* **是否公开特征：**

* D3涉及“脸部标记定位”相关的操作，用户可以通过点选界面上的组件面板、选择特征（如眼睛选项），然后“点击并在通用头上进行转换”操作，从而将特定特征（如眼睛）定位在合成画像的相应位置。这在一定程度上具有“锚定”的效果，即将特定特征固定在用户选择的位置（对应技术特征D）。

* 然而，D3的整个过程是**在计算机生成图像（通用头图像）的基础上进行的純虛擬操作**。用户是在电子屏幕上与通用头图像或预设特征（emoticons、 wanted Poster）进行交互（例如点选组件面板、点击通用头图像），以此来辅助合成画像。D3强调“不需要依靠证人的回忆……而只依靠识别”（[0009]段），其操作并不涉及用户对自身现实脸部的指向。

* 因此，D3 **没有公开通过检测用户指向“现实世界中的脸部”来检测特征位置指示（技术特征C）**，也没有公开如何将这种“现实指向检测”用于“锚定”计算机图像（技术特征D中的前提条件）。

* **比对结论：** D3 虽然涉及人脸画像合成中的特征选择和定位操作，但所有操作均限定在纯虚拟、纯图像层面的交互，未涉及本发明核心的“指向现实世界人脸”这一直观交互引导手段。D3 **未实质公开** 权利要求1的关键技术特征C和D。

* **D4：US2007/0165279A1 System and method for printing image and name of imaged landmark (2007-07-19)**

* **公开内容：** D4公开了一种将相机拍摄的图像与其对应地理标志名称进行打印的系统。相机拍摄图像时通过GPS获取位置数据（[0042]段），系统根据位置数据在地图数据中搜索对应的地理标志（如主题公园、学校）及其 affiliate data，搜索结果（可能有多个地理标志名称）以包含关系序列形式显示在 landmark selection screen 22（图3）的 LM name display section 24a 中（[0046]、[0071]段）。用户可以点选屏幕上的 thumbnail images（图2），选择感兴趣的图像，然后在 LM name selecting section 24b 中选择正确的地理标志名称来纠正不准确的位置标志信息，最后将图像和标志名称（如“theme park α Ferris wheel β”）打印在一起（[0079]-[0081]段）。

* **是否公开特征：**

* D4利用GPS生成的位置数据（GPS data，对应权利要求中的 Processor、存储器在某种意义上的关联）对打印纸（对应于权利要求中的某个图像介质）上的地理标志名称进行位置对齐。虽然在界面上，图像可以被 enlarged Size 显示，而且用户可以点击并在图像上移动标志（LM name printing side changing button 24c、print button 24d），但这与本发明的技术领域（人脸图像特征检测）完全不符。

* D4 **不涉及任何脸部特征定位的技术内容。**

* **比对结论：** D4公开了一种地理标志名称打印系统，涉及GPS位置检测、图像列表显示和标志纠正，但其指向和位置检测与人脸检测无关，应用领域完全不同。D4 **未实质公开** 权利要求1的关键技术特征C和D。

**特征比对表格：**

以下是权利要求1的技术特征与各对比文件的比对情况，重点是关键特征C和D。

### 三、 创造性分析中哪个对比文件最接近

在进行创造性分析时，选择“最接近的现有技术”（对比文件）通常考虑以下原则：1. 与要求保护的发明属于相同或相近的技术领域；2. 能够解决相同的技术问题；3. 具有最多的共有特征。

针对权利要求1，分析如下：

* **从整体解决的技术问题角度分析：**

* 目标专利要解决的技术问题是：如何在电子设备上，以直观且简单的方式，对他/她的脸部照片进行准确、自然的人脸特征检测引导和图像编辑（参见[0006]、[0044]-[0048]段）。核心目的是改进算法自动检测可能不准确的问题。

* **D1 (CN1731416A)**：纯算法的人脸特征定位方法。它致力于解决算法层面的ASM模型初始位置敏感性问题，提高全自动定位的精度。D1虽然也是用于特征点定位，但并未涉及用户交互。

* **D2 (US2006/0077175A1)**：用于数据输入和控制远程设备的接口装置。它不涉及任何人脸处理，不相关。

* **D3 (US2007/0052726A1)**：用于人脸画像合成或重建的系统。其目的是从证人的回忆和识别中生成画像（jpg 格式 JPEG (Joint Photographs Expert Group) 格式画像， wanted Poster），并且通过认知面谈技术、组件面板点选、预设特征、Wanted Poster 合成画像等直观界面（图2-14）来解决传统草图艺术家和复杂方法难以准确翻译证人回忆的技术问题，让不具备技能的人员也能操作。在[0013]段还明确支持模拟美学特征（化妆，如唇膏应用）。

* **D4 (US2007/0165279A1)**：地理标志打印系统。不相关。

* **从技术手段及特征共有性角度分析：**

* D3涉及用户界面接口、处理器、存储器，以及在合成画像的相应位置（通用头上相对应位置周围）定位多个脸部标记点以提供特征的定位的技术手段。其操作虽然是在通用图像上手动进行调整（移动、扭曲、旋转和缩放功能），但和目标专利同样追求“直观”、“简单”的用户体验。D3还涉及类似 forensic Markers 的参考（ transform tools to match components... to inputed forensic markers or targets）。

* **比对结论：**

* 虽然D1属于纯人脸定位领域，但本发明核心特征在于“用户与自身脸部的直观交互引导”，而非算法本身。本领域普通技术人员从一个寻求提高全自动算法精度的D1出发，难以产生将用户对现实脸部的指向动作作为锚点来改进特征检测的动机。

* **D3 (US2007/0052726A1) 适合作为最接近的对比文件**。它与要求保护的发明属于相近的“基于计算机的人脸特征图像合成/重建和虚拟美学效果模拟”技术领域。它也通过用户界面的直观交互解决证人画像合成问题。它公开了技术特征A、B，以及在图像上“定位”脸部标记点的特征（特征D中锚定的结果）。目标专利权利要求1与D3的主要区别在于：特征C和D，即**交互引导的源头不是基于图像上的组件面板、wanted Poster，而是基于用户对其自身“現実世界中的脸部”的指向动作的检测。**

**对于请求方薄弱的技术特征：**

如果提出无效请求，对于请求方来说最薄弱的技术特征将是**技术特征C**：

* **“通过检测由用户所指向的現実世界中的脸部或者脸部的現実世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与現実世界中的脸部或者脸部的現実世界中的图像相关联”**

这是权利要求1区别于现有技术的主要新颖性特征。综上分析，无论是关注算法精度的D1，还是关注纯虚拟接口控制的D2，或者是基于屏幕通用人脸合成画像的D3，甚至是D4，都完全没有提到也未能实质公开上述特征中的核心技术手段。D3虽然在界面操作上有些相似，但在“指向现实世界人脸”这一直观交互引导手段上存在实质差异，难以得出该特征是公知常识或被其他现有技术隐含公开的结论。

### 四、 总结

根据上述分析，对比文件没有一个毫无异议地完全公开了权利要求1的所有技术特征。具体地，D1、D2、D3、D4 均未实质公开关键的技术特征C和D，尤其是通过检测用户指向自身现实脸部来检测特征位置指示。

创造性分析中，D3 (US2007/0052726A1) 适合做最接近的对比文件。权利要求1的新颖性特征D（锚定功能）的前提条件（特征C）——**交互引导源于对现实脸部指向动作的检测**——没有被包括D3在内的上述任何对比文件实质公开。权利要求1的新颖性非常明显，且未被最接近的对比文件D3公开的核心交互特征难以被得出是公知常识的结论。技术特征C的新颖性和创造性相对较强，对于请求方来说是最薄弱的无效理由依据，除非请求方能提供证明“检测用户在现实世界特征上的指向操作”在申请日前已是图像处理交互领域的公知常识，或者是其他无关对比文件的特征组合。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您针对目标专利的权利要求1进行详细的侵权/无效分析。

目标专利的核心发明点在于一种基于**用户指向现实世界中的脸部（或脸部的真实图像）**，来**锚定并校正计算机生成的脸部图像上的脸部标记定位（Face Landmark Alignment）**的装置与方法。

以下是紧密结合目标专利说明书、对比文件原文进行的全面技术特征比对与创造性分析。

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## 一、 权利要求1的技术特征拆解与解释

根据目标专利说明书的公开内容，权利要求1被拆解为以下四个技术特征：

* **技术特征A：** `一种装置，包括：至少一个处理器；`

* *说明书释义*：对应于说明书 $[0050]$，装置100包括处理器108，其可以是通用CPU、ASIC芯片，或分布在多个设备、云计算架构上的处理元件（$[0058], [0108]$）。

* **技术特征B：** `和至少一个包括计算机程序代码的存储器，；`

* *说明书释义*：对应于说明书 $[0054]$，存储器107可以是固态存储器、硬盘、ROM、RAM、闪存等计算机可读介质，与处理器有源耦合。

* **技术特征C：** `所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；`

* *说明书释义*：对应于说明书 $[0006], [0008], [0017], [0099]$。该特征限定了**输入检测阶段**。用户并非在屏幕上修改多点模型，而是利用手指或输入笔指向**现实世界中自己的脸部**（或前向相机前的打印照片）。装置通过前向相机、手部追踪算法来检测这一手势，识别用户指向了哪个物理脸部特征（如嘴唇、前额）。

* **技术特征D：`**以及基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。`

* *说明书释义*：对应于说明书 $[0007], [0008], [0011], [0081], [0082]$。该特征限定了**算法调整阶段**。装置将现实世界的手势映射到屏幕上计算机生成的图像中（例如图像500的88个特征点模型）。通过建立的“锚点（固定点）”，约束算法（如ASM或AAM）在具有最大局部梯度的位置进行再次收敛，从而自动修正整组脸部标记点（如嘴唇轮廓、下巴线条）。

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## 二、 对比文件基本信息

在本次分析中，涉及以下4份对比文件（公开号已核对无误）：

* **D1：** CN101005556A 《用于打印图像和图像地标名称的系统和方法》

* **D2：** JP2007190831A 《Image institution-name printing device and the method》（图像设施名印刷装置及方法）

* *注：D1与D2为同族专利，技术方案高度一致，均关于根据GPS位置搜索地图地标并与照片结合打印。*

* **D3：** CN101221621A 《警告监督用户受监视用户的行为的方法和系统》

* **D4：** JP2008198189A 《Method, system and program for warning monitored user of behavior of monitoring object user showing adverse behavior》（警告受监视用户表现出不良行为的监视对象用户行为的方法、系统和程序）

* *注：D3与D4为同族专利，技术方案高度一致，均关于利用立体摄像头捕捉用户的3D运动流并进行有害行为识别。*

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## 三、 特征比对表格（Feature Matrix）

根据对比文件原文，权利要求1各技术特征的公开情况比对如下：

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## 四、 最接近的对比文件分析

在创造性分析中，选择**最接近的对比文件（Closest Prior Art）**应首先考虑技术领域、解决的技术问题和技术效果的重合度。

### 1. D1/D2 评估

* **技术领域：** 图像与地理位置信息（地标、设施名）的融合与打印系统。

* **解决的技术问题：** 如何在打印照片时，自动且更准确地获取并联合打印照片拍摄地的多个地标/设施名称。

* **结论：** 与目标专利的“计算机人脸图像编辑/人脸标记定位校正”领域完全不同，**不适合**作为最接近的对比文件。

### 2. D3/D4 评估

* **技术领域：** 基于计算机视觉（3D立体图像流与传感器）的三维对象属性识别与行为分析。

* **解决的技术问题：** 如何准确捕获受监视人的细粒度身体运动（包括面部表情、眼部运动、肌肉收缩），并将其与数据库比对，从而在执法或安检环境中预测其行为是否有害，并向监督用户发出警报。

* **技术效果：** 实现了对人脸面部表情、肌肉收缩等细粒度3D特征的检测与模型匹配。

### 3. 最终结论

**D3（或同族D4）最适合作为最接近的对比文件。**

* *原因*：目标专利从整体上解决的技术问题是“如何在计算机所生成的图像中进行更为准确的**脸部特征检测和标记定位**（$[0006], [0048]$）”。而D3/D4在大类上属于计算机视觉领域中对人脸细粒度特征（面部表情、肌肉收缩）的检测与3D模型匹配，其使用的3D对象检测器、几何处理器以及与行为数据库模型比对的架构，与目标专利人脸识别及脸部模型收敛的技术背景最贴近。

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## 五、 创造性结论与请求方最薄弱的技术特征

根据上述分析，如果请求方（无效宣告请求人）试图基于D1~D4对权利要求1提起无效宣告请求，其面临的局面如下：

### 1. 独立权利要求1的创造性判断

* **最接近的对比文件**：D3（或D4）。

* **区别技术特征**：

1. **特征C中的交互检测方式**：D3仅是被动捕获被监视人员的面部表情；而目标专利是**主动交互**，即“检测由用户所指向的现实世界中的脸部/脸部图像的位置，来检测用户对脸部特征的位置指示”。

2. **特征D的算法应用与目的**：D3的目的是将捕捉到的表情与有害行为模型比对以进行安全预警；而目标专利的目的是“基于该位置指示提供**位置的锚定**，使得**计算机生成的脸部图像上的脸部标记定位（Landmark Alignment）**能够被锚定在相对应位置周围并进行**调节/修正**”。

* **非显而易见性分析**：D1/D2属于地理位置信息打印，根本无法提供上述区别特征的技术启示。本领域技术人员在面对D3的行为识别预警系统时，没有技术动机将其改造为“允许用户通过触摸自己真实的脸，来锚定和修正屏幕上3D美妆图像中人脸特征标记点”的装置。因此，**权利要求1具备创造性**。

### 2. 对于无效请求方来说“最薄弱”的技术特征

若您作为请求方代理人强行提起无效，或者作为专利权人进行答辩，需要明确**整个无效请求中最薄弱、最难攻克的特征（即目标专利的稳固护城河）是：**

> **技术特征D：基于用户对物理人脸特征的指向，在计算机生成的图像中“提供相对应脸部特征位置的锚定”，以实现对“脸部标记定位（Face Landmark Alignment）”的锚定及周围标记点的调节。**

* **薄弱原因分析（对请求方而言）**：

* **技术本质的鸿沟**：对比文件D3/D4中公开的“面部表情、肌肉收缩识别”属于**模式识别（Pattern Recognition）**和分类预测。它的算法逻辑是：输入图像 $\rightarrow$ 提取特征 $\rightarrow$ 匹配标签（如“愤怒”、“焦虑”）。

* **目标专利的独特性**：目标专利的特征D属于**计算机图形学/图像处理（Computer Graphics / Image Processing）**中的**主动外观模型（AAM）或主动形状模型（ASM）的几何校正**（对应说明书 $[0007], [0081]$）。它的算法逻辑是：输入用户指定的物理锚点 $\rightarrow$ 作为约束条件（固定点）引入ASM算法 $\rightarrow$ 驱动整个多点（如88个点）网格模型在图像局部梯度中**重新收敛（Convergence）**，从而校正图像边缘（如说明书 $[0086]$ 中嘴唇移动带动下巴线条自动修正）。

* **无技术启示**：请求方在现有检索到的对比文件（D1-D4）中，**完全没有任何一份文件提及了“脸部标记点定位（Landmark）”、“ASM/AAM模型的锚定与重新收敛调节”这一技术手段**。这导致请求方在证明“将区别特征应用到最接近现有技术中对本领域技术人员来说是显而易见的”这一步时，由于缺乏技术启示（Technical Suggestion），论证逻辑将彻底崩溃。

您好，我是经验丰富的专利代理师。针对您提出的无效请求分析需求，我紧密结合目标专利说明书和对比文件原文，进行了深入的特征比对和创造性分析。

以下是详细的分析报告：

### 目标专利权利要求 1 技术特征拆解

为了进行准确的比对，首先将目标专利权利要求 1 拆解为以下离散的技术特征：

* **特征 A：** 一种装置，包括：至少一个处理器；

* **特征 B：** 和至少一个包括计算机程序代码的存储器；

* **特征 C1：** 所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；

* **特征 C2：** 其中，所述检测是通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置来执行的；

* **特征 D1：** 基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定；

* **特征 D2：** 使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

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### 对比文件特征比对及分析

我们引入四篇对比文件进行特征比对：

* **D1：** WO2012129727A1 (METHOD OF FACIAL LANDMARK DETECTION)

* **D2：** WO2012139241A1 (HAND GESTURE RECOGNITION SYSTEM)

* **D3：** US20120299945A1 (METHOD, SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR AUTOMATIC AND SEMI-AUTOMATIC MODIFICATOIN OF DIGITAL IMAGES OF FACES)

* **D4：** US20130011024A1 (FACILITATING FACE DETECTION WITH USER INPUT)

#### 1. 对比文件 D1 (WO2012129727A1) 分析

**整体技术问题及效果：** D1 旨在解决嵌入式设备上脸部标记检测（facial landmark detection）速度慢、计算量大的问题。它通过结合 Haar 级联分类器和主动形状模型（ASM）框架，利用多个初始化配置来防止搜索陷入局部最小，从而实现快速、准确的脸部标记检测（见 p0005, p0020）。

**特征比对分析：**

* **特征 A、B：** D1 明确公开了包括处理器和存储器的处理系统（见 p0022, 图 15）。**毫无争议公开。**

* **特征 C1：** D1 提及捕捉脸部图像，但其脸部标记检测是基于算法自动执行的，例如“Haar 级联分类器可以被放入主动形状模型（ASM）框架中”（p0020）。D1 并未公开检测“用户对...脸部特征的位置指示”。

* **特征 D1、D2：** D1 虽然公开了在图像中确定脸部特征的最可能位置（p0036, 图 7），但这是算法自动优化的结果（“通过最小化 ASM 代价函数...找到最佳位置”，p0047），而非“基于所检测到的用户...位置指示”来提供锚定。

#### 2. 对比文件 D2 (WO2012139241A1) 分析

**整体技术问题及效果：** D2 解决的是手势识别问题，旨在提供一种无需手持控制器或标记系统的 HCI 系统。它利用肤色模型分割手部区域，并根据脸部区域更新肤色模型变量，以增强不同光照条件下的手势识别（见 p0019）。

**特征比对分析：**

* **特征 A、B：** 作为一种 HIC 系统，其必然隐含包括处理器和存储器以运行图像处理模块 104。**隐含公开。**

* **特征 C1、C2：** D2 公开了摄像机捕捉用户图像，且手势（用户所指向的位置）可作为控制信号（p0019-0020）。然而，D2 的核心在于识别预定义的手势形状（如“竖大拇指”，图 2），目的是生成 command signal 118（p0064）。它并未公开用户指向“现实世界中的脸部”来指示特定的“脸部特征”（如嘴唇），也未实现该脸部特征与现实世界脸部的关联。

* **特征 D1、D2：** D2 完全未涉及计算机生成的脸部图像上的“锚定”或“脸部标记定位”调节。

#### 3. 对比文件 D3 (US20120299945A1) 分析

**整体技术问题及效果：** D3 旨在解决现有技术中脸部图像修改（如化妆、整容、发型设计）过于复杂、需要大量人工交互的问题。它提供一种自动或半自动的方法，利用计算机视觉和机器学习算法检测脸部特征，并允许用户进行细调，从而实现照片级真实的图像修改（见 p0015, p0017, p0018）。其半自动模式旨在减少用户手动修改的时间（p0130）。

**特征比对分析：**

* **特征 A、B：** D3 明确公开了网络服务器、数据库和服务器应用程序组成的系统（见 0061, 图 1B）。**毫无争议公开。**

* **特征 C1、C2：** D3 公开了“smart facial image enhancement”可以半自动执行（0067）。更重要的是，它公开了“系统首先处于全自动模式...但**允许用户进行后续调节以精细化结果**”（0112）。在用户干预时，“**用户直接移动特征框或脸部框**”（0130, 图 3）。“特征框”（例如眼框）定义了感兴趣区域（ROI），与脸部特征（如眼睛）位置直接相关。用户在屏幕上移动特征框的操作，实质上构成了“检测由用户所指向的现实世界中的脸部图像的位置”（特征 C2），从而“检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示”（特征 C1），使得特征框（脸部特征）与图像中的特定位置相关联。**实质公开。**

* **特征 D1、D2：** D3 明确公开了特征检测和定位技术（0022）。用户细调特征框位置后，系统会“发布新的指令”（0130），并基于这些细调后的位置执行后续操作，例如 blending（0073）。这意味着系统“基于所检测到的用户对...位置指示”（移动特征框），提供了一个新的基准位置。虽然 D3 未使用“锚定（anchoring）”一词，但用户确定的特征框位置被用于“细调先前的特征位置”（0073），这实际上起到了“锚定”的作用，锁定了后续处理（如脸部标记定位或融合）的基准点。D3 提及使用 AAM（0010, 背景技术）或“matching a probabilistic face model, or a face template”（0068）来定位特征。用户移动特征框（ROI）后，后续的特征检测算法将在该新 ROI 内运行（0070），这相当于“相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围”。目标专利说明书对特征锚定的解释包括“调节如已经使用脸部标记定位被识别为锚定...的相对应脸部特征的位置”（说明书 [0010]）。D3 中用户移动全自动模式生成的特征框的操作，完全符合这一解释。**实质公开。**

#### 4. 对比文件 D4 (US20130011024A1) 分析

**整体技术问题及效果：** D4 旨在解决自动化脸部检测系统在图像模糊、遮挡或特定朝向时容易漏检（false negatives）的问题。它通过接收用户输入（例如在应用红眼消除操作时指示眼睛位置），利用人机交互信息来改进后续的脸部检测操作，减少漏检，从而提升用户体验（见 p0005, p0016）。

**特征比对分析：**

* **特征 A、B：** D4 隐含公开了包括处理器 302 的系统（见 p0039, 图 3）。**隐含公开。**

* **特征 C1、C2：** D4 公开了“接收用户输入的第一个指示，该指示包括图像中的第一个眼睛位置”（p0006）。用户与眼睛的交互（特征 C2，在图像上选择位置）构成了“检测用户对...脸部特征的位置指示”（特征 C1）。特别地，D4 提及这可以发生在用户执行“红眼消除操作”时（p0017）。眼睛明确属于“与脸部相关联的脸部特征”。**毫无争议公开。**

* **特征 D1、D2：** D4 公开了利用用户指示的眼睛位置来“确定图像中的脸部位置”（p0006），例如基于已知的人脸几何形状估计脸部位置（p0019）。然后，“将该脸部位置指示在图像中，用于对该图像进行脸部检测操作”（p0006），作为“起始点”（p0021）。通过在用户指示的区域内进行“第二次（或第三次等）脸部检测操作尝试”（p0022），或者“调整脸部识别阈值”（p0047），可以检测到之前未检测到的脸部。虽然 D4 的最终目的是执行“脸部检测”产生“脸部区域位置”（p0035,ROI），而非直接调节脸部标记点，但用户指示的眼睛位置在第二次检测中起到了“锚定”作用，锁定了检测算法的搜索范围。目标专利说明书指出“在检测到脸部特征...的用户位置指示之前可以不进行脸部标记定位”（[0068]），且通过锚定使得标记定位“使用锚点位置作为检测该脸部特征位于图像中的何处的基础”（[0008]）。D4 中用户指示眼睛位置后，系统据此确定脸部 ROI 并运行检测，这完全符合特征 D1 和 D2 的实质。用户指示的位置被用作“起始点”，限制并引导了后续的算法定位，这构成了“脸部特征的位置的锚定”。**实质公开。**

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### 创造性分析：最接近对比文件的选择

**分析结论：对比文件 D3 和 D4 均适合作为最接近的对比文件。**

#### 1. D3 作为最接近对比文件的理由

**整体技术问题和效果的相似性：**

* **目标专利：** 旨在允许用户准确、直观地编辑脸部图像，通过指向脸部特征来改进脸部标记定位的准确性，从而实现更准确、真实的脸部美化效果（见说明书 [0047]-[0048]）。

* **D3：** 同样旨在实现自动或半自动的脸部图像修改（整容、化妆、发型），以减少手动交互的时间，同时保证照片级真实的结果（见 p0015, p0018）。D3 明确提及解决“ manually modify”带来的计算负担和复杂性问题。

* **结论：** 目标专利与 D3 的发明领域完全相同，旨在解决的技术问题和追求的技术效果（准确、直观、真实的美化/修改）具有高度的重合度。

**技术特征的公开情况：**

* 如前所述，D3 通过其“半自动模式”允许用户在图像上移动全自动模式生成的“特征框”（特征 C1, C2）。

* 用户移动后的特征框位置确定了新的 ROI，后续检测算法据此运行，这实质上构成了“锚定”相对应的计算机生成的脸部特征（特征框）的位置（特征 D1, D2）。

#### 2. D4 作为最接近对比文件的理由

**整体技术问题和效果的相似性：**

* **目标专利：** 解决全自动算法在复杂情况下脸部特征识别准确性改进的问题（“脸部特征识别的准确性因此可以有所改进”，说明书 [0048]）。它通过引入“直观且简单”的用户人机交互（指向脸部）来实现这一目标（说明书 [0045]）。

* **D4：** 同样旨在解决全自动脸部检测系统在复杂图像条件下容易“ missed detecting a face”的问题（p0021-0022）。它寻求的技术效果是利用“ human interaction”信息来 facilitating 后续的自动化操作（p0005, p0015），提升系统性能。

* **结论：** 目标专利与 D4 在利用人机交互信息来补偿和改进纯自动化算法缺陷、提升检测准确性这一核心发明思路上是非常一致的。目标专利的说明书也确认了眼睛通常被用作定位其他特征的“基准”（说明书 [0077]），而 D4 正是利用用户指示的眼睛来 Facilitating 脸部定位。

**技术特征的公开情况：**

* D4 明确公开了用户选择图像上的眼睛位置（特征 C1, C2）。

* 用户指示的位置作为后续检测的“起始点”，锁定了搜索范围，实质上实现了“锚定”（特征 D1, D2）。

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### 权利要求特征比对表

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### 无效请求请求方最薄弱技术特征分析

在基于 D3 或 D4 作为最接近对比文件对权利要求 1 进行创造性无效请求时，对于请求方来说**最薄弱（最容易被专利权人反驳）的技术特征**是**特征 D1/D2 中关于“锚定”的理解和实质公开的认定。**

**分析理由如下：**

1. **D3 的反驳点：** 专利权人可能会坚称，D3 中用户移动的仅仅是一个矩形的“ROI 框（特征框）”，这与目标专利中复杂的“脸部标记点模型（ASM/AAM）”的锚定不同。他们会辩称 D3 并没有明确公开将某个特定的“标记点（landmark）”的位置固定或调节，仅仅是限定了一个算法的搜索区域。权利要求使用“计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位”，专利权人会从严解释，认为 ROI 框不等于标记定位。请求方需要紧密结合目标专利说明书第 [0010] 段（通过调节已识别特征的位置提供锚定）和 [0014] 段（调节一个或多个标记点位置），论证 D3 中移动 ROI 框实质上就是调节和固定了该特征在图像上的整体标记定位位置，从而达到了锚定的技术效果。

2. **D4 的反驳点：** 类似的，专利权人会反驳，D4 用户指示眼睛的目的是 Facilitating 整体的“脸部检测（face detection）”去生成“脸部区域（ROI）”，最终检测结果是一个 ROI 框（矩形），而不是目标专利权利要求 1 中明确限定的“脸部特征的脸部标记定位（facial landmark positioning）”。他们会论证脸部区域检测和特征标记点定位（如定位 88 个点）是完全不同的过程。请求方必须紧密结合目标专利说明书第 [0008] 段（使用锚点位置作为检测...基础）和创造性分析的整体思路，论证 D4 中利用用户位置信息作为算法的基准起始点，其实质上在后续定位中起到了完全相同的“锚定”作用，属于功能或效果上的等同。

**总结：** 目标专利在创造性分析中引入了对“锚定”这一术语的特定解释。在 D3 或 D4 中论证矩形 ROI 的用户细调或人机交互确定是否实质公开了对“脸部标记定位”的锚定，是请求方需要进行深度原理解释和法理辩论的地方，因此构成了无效请求中最薄弱的技术特征点。

以上报告结合了您提供的所有对比文件和目标专利说明书原文，进行了严谨的法律和技术分析。希望能对您的无效请求工作提供有力的支持。

您好！我是您的专利代理师。很高兴能为您分析这份关于脸部特征位置指示和锚定的权利要求。

这份权利要求1涉及一种能够检测用户对现实世界中脸部特征的位置指示，并在计算机生成的脸部图像上锚定相应特征位置的装置。以下我将紧密结合目标专利说明书的公开内容，对权利要求1的各项技术特征进行深入解析，并指明其在说明书中的具体出处。

### 权利要求1技术特征深度解析

通过上述紧密结合说明书的分析，可以看出权利要求1的各项特征均能在说明书中找到充分的依据，且各项特征相互配合，共同实现了一种基于用户在现实世界中的直观指向来准确锚定计算机生成的脸部图像中特征位置的装置。

您好，我是您的专利代理师，很高兴为您提供专业服务。以下我将紧密结合目标专利（称本申请）说明书和提供的四份对比文件（D1-D4），对权利要求1进行分析和最接近对比文件的选定。

### 第一部分：专利文件指代声明

本分析报告涉及以下文件：

* **目标专利文件**（本申请）：附件中的“权利要求1.docx”和“目标专利说明书.docx”。

* **对比文件1**（D1）：**US5960099A** System and method for creating a digitized likeness of persons.

* **对比文件2**（D2）：**US6283858B** Method for manipulating images.（注：此文件为D1的延续案）

* **对比文件3**（D3）：**US2003065255A** Simulation of an aesthetic feature on a facial image.

* **对比文件4**（D4）：**US2003223622A** Method and system for enhancing portrait images.

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### 第二部分：对比文件技术特征比对表

我们将权利要求1拆解为以下技术特征：

* **特征A**：一种装置，包括：至少一个处理器；

* **特征B**：和至少一个包括计算机程序代码的存储器，；

* **特征C**：所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；

* **特征D**：基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

下表详细列出了各对比文件对上述特征的公开情况：

**关于特征C、D公开情况的详细分析及出处指引：**

**1. 关于特征C：通过指向现实世界脸部/图像来指示特征**

* **D1/D2**：D1中提到使用选择设备（如鼠标或光笔）来操纵图像，提到“允许操作员修改数字图像上的各种特征”。D2中提到可以使用鼠标、光笔、触摸屏等输入设备来调整标志点的位置。然而，这些对比文件所描述的用户交互主要是**在显示屏幕上对已经数字化了的图像进行操作**。虽然提到“触摸屏”可以检测用户手势，但并未明确且毫无异议地公开用户可以通过指向**现实世界中的（非数字化、非显示在屏幕上的）真实脸部**或者**真实的（非数字化的纸质）照片**来指示脸部特征的位置，且没有明确将这种指示与现实世界脸部或图像直接相关联的操作。因此，本申请中“通过检测由用户所指向的**现实世界中**的脸部或者脸部的**现实世界中**的图像的位置”这一技术特征，各对比文件均未实质公开。

* **D3**：D3公开了允许个人在模拟面部图像上虚拟使用美容产品。虽然公开了建设三维模拟图像，并允许用户模拟使用，但没有明确指出用户通过指向其真实的脸部来指示。

* **D4**：D4公开了修补方法以增强数字图像中脸部的外观，涉及检测面部特征点，但更倾向于自动化处理。虽然提到了可选的用户干预和交互界面，但并未明确公开用户指向其真实的脸部来指示特征位置。

**结论：特征C未被任何对比文件实质公开或毫无异议地公开。**

**2. 关于特征D：基于指示，提供相对应的计算机生成脸部特征位置的锚定**

* **D1/D2**：D1公开了“ assign[ing] landmark points to each facial feature based on the associated geometric shape”，并将特征作为可以操纵的对象处理。D2公开了可以使用输入设备（如鼠标、光笔）在屏幕上调整特征标志点的位置。这实质上公开了基于用户输入，确定并固定计算机生成的面部特征标志点的位置，从而达到了“锚定”的效果。D1在“RECONSTRUCTION of the frontal view”部分和D2在cosmetic reconstruction中详细描述。

* **D3**：公开了“permitting selection of one or more facial features”用于模拟使用。

* **D4**：D4中关于眼部增强提到“determine Scaling factors... and apply all enhancement filters”，虽然其强调自动化，但实质上特征点的确定和利用（可以看作一种锚定）已被公开。

**结论：特征D被对比文件实质公开。**

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### 第三部分：最接近的对比文件选定及创造性分析建议

在创造性分析中，选择最接近的对比文件通常基于以下原则：

1. **所属技术领域相同或相近。**

2. **解决的技术问题、实现的技术效果最接近。**

3. **公开的目标专利的技术特征最多，或者虽然公开的特征不是最多，但未公开的特征最容易通过公知常识补充。**

我们将重点评估D1/D2、D3、D4，判断谁最适合作为最接近的对比文件。

**1. 整体解决的技术问题和技术效果分析：**

* **本申请**：旨在提供一种更为自然和直观的方式来操作和编辑面部图像。通过让用户可以直接指向其**现实世界中的**脸部来指示特征位置，可以有利地允许经由用户与他或她自己的脸的简单且直观的交互而在计算机所生成的图像中进行更为准确的脸部特征检测，并且可以应用更为准确和逼真的脸部美化效果。其强调的是用户交互的自然性和直观性（比如让用户通过指向其真实的鼻子或嘴唇来告诉装置特征点在哪里，从而改善检测或应用效果）。

* **D1/D2**：解决的问题是如何在数字计算机上生成和操纵（如改变表情、应用化妆、动画）数字化像。其技术效果是允许定制礼品（如故事书）、进行美容重建模拟和动画制作，但其交互方式主要是基于鼠标、光笔对显示屏上的数字化图像进行调整，偏向于传统图形界面编辑。

* **D3**：解决的问题是如何在数字化图像上模拟使用美容产品，旨在加快产品选择过程并提供测试效果。其方法是允许个人在模拟图像上虚拟使用。

* **D4**：解决的问题是如何对肖像图像进行自动化增强，减少用户干预并允许批量处理，从而高效地生成高质量的肖像图像。

**2. 最接近的对比文件选定：D4 (US2003223622A)**

我认为D4最适合作为最接近的对比文件，理由如下：

* **技术领域和具体目标最契合**：本申请主要关注在装置上生成、锚定和增强面部图像，强调检测特征位置并提供锚定以便应用效果。D4也同样致力于一种“retouching method for enhancing an appearance of a face located in a digital image”，包括“detecting a location of facial feature points”，以便应用增强过滤器。在图像增强（美化）这一具体目的上，本申请与D4高度一致。D1虽然有相关成分，但总体偏向于“ digitized likeness”的广泛生成和操纵。

* **技术手段具有对应性**：D4公开了自动化检测特征位置并利用这些位置（锚定）来应用效果。虽然本申请引入了用户交互来指示位置，但D4提供了完整的特征点检测、利用（锚定）和增强流。相对于D1将特征点作为操纵对象，D4更直接地描述了特征点在增强过滤应用中的锚定和利用。

**D1/D2作为可选的第二最接近对比文件**：

虽然D4最贴切，但D1在 cosmetix reconstruction 部分也描述了基于标志点的操作，实质上构成了特征锚定的公开。由于创造性分析可以有多个起点，D1/D2也是一个合理的起点，因为它也涉及确定特征标志点并基于此操作图像。

**结论：最接近的对比文件适合作为基础分析的是D4。**

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### 第四部分：无效请求中最薄弱的技术特征分析

若提出无效请求，应寻求攻破权利要求1整体的可专利性。最薄弱的技术特征（即对比文件和公公知常识最难组合出、而本申请又实质贡献的部分）显然是：

**最薄弱（即最难被现有技术组合出的）特征：特征C中的“现实世界”指向交互。**

分析：

* **公开状态**：如前分析，特征A、B是常规硬件公开，特征D（基于指示提供特征位置的锚定）虽然在各对比文件中的具体实现形式略有不同（D1通过几何形推理，D2允许用户调整，D3提到选择，D4依赖自动化检测），但实质上“基于位置指示，提供相对应的计算机生成脸部特征位置的锚定”这一概念已被实质公开。各对比文件都涉及根据指示（无论是指示已检测出的标志点还是指定位置），确定并利用标志点来定位计算机生成的特征。

* **未公开状态**：核心未公开点在于用户指向**现实世界中的**脸部这一交互行为。本申请强调检测这种对现实世界的非数字化对象的指向作为位置指示的来源。

* **创造性考量**：无效请求的主要难度将在于证明这种特定的、对现实世界非数字化对象进行手势指向并将其位置信息传递给装置的技术特征，对于所属技术领域的技术人员来说是显而易见的。在各对比文件主要基于在屏幕上操作数字化图像的大背景下，引入这种指向现实世界的交互可能被认为具有实质性的特点和进步。

因此，无效策略应重点寻找将检测到的非数字化现实世界对象（如手指）的指向位置信息与计算机生成的数字化图像进行空间关联和映射的现有技术，并尝试与D4（或D1/D2）进行组合。

尊敬的客户，您好：

作为一名经验丰富的专利代理师，我仔细研读了目标专利的权利要求1、说明书，以及您提供的四份对比文件。针对您的要求，我将紧密结合目标专利说明书和对比文件原文，进行详尽的特征比对和创造性分析，并指出无效请求中的薄弱环节。

以下是具体的分析报告：

### 一、 目标专利权利要求与说明书的结合解释

在开始比对之前，我们首先需要结合目标专利说明书，对权利要求1进行准确的界定。

* **技术特征C和D的实质：** 权利要求1的核心在于通过检测“用户对现实世界中脸部的指向”（而非对屏幕上脸部图像的指向）来获得脸部特征的位置指示。

* **“指向...现实世界中的脸部”：** 说明书[0046]、[0047]、[0098]、[0099]明确指出，用户是“通过擦掉皱纹来编辑她的脸部的图像”，“发现与她的脸部进行接触/交互比起与显示在监视器/显示器屏幕上的计算机所生成的她的脸部的图像进行交互更为自然”。因此，“指向...现实世界中的脸部”指的是用户物理上指向或触摸自己的真实脸部，或者指向相机前面的真实照片。

* **装置的检测方式：** 说明书[0017]和[0100]指出，装置可以通过前向相机、手部追踪算法来检测用户手指指向真实脸部的位置。

因此，权利要求1的技术方案可以概括为：一种包括处理器和存储器的装置，其特征在于，它不依赖屏幕交互，而是通过检测用户在**物理现实空间**中对自己真实脸部的指向操作，来确定脸部特征的位置，并基于此在**计算机生成的脸部图像**中锚定相对应的脸部特征标记定位（例如ASM点）。

### 二、 对比文件原文特征比对表格

以下是各对比文件与目标专利权利要求1的技术特征比对表格。

### 三、 对比文件公开特征详述及出处

根据上述比对表格，我们详细分析各对比文件的公开情况。

#### 1. D1: CN1731416A (快速且精确的人脸特征点定位方法)

**毫无异议公开的技术特征：**

* D1毫无异议地公开了在具有处理器和存储器的装置上运行的人脸特征点定位方法（技术特征A和B）。

* D1毫无异议地公开了在计算机生成的脸部图像上进行脸部标记定位（例如ASM定位）的技术实质（D特征中关于标记定位的部分）。

**未公开的核心特征：**

* D1**完全没有公开**特征C和特征D。D1的特征定位过程完全依赖算法自动进行人脸检测和眼睛检测，不包含任何用户交互，更没有检测用户物理指向自己真实脸部的操作。

**结论：** D1提供了脸部特征点定位（ASM）的技术背景，但完全没有涉及本专利的用户指向现实世界脸部的交互核心。

#### 2. D2: US2006/0077175A1 (Machine-human interface)

**毫无异议公开的技术特征：**

* D2毫无异议地公开了包括处理器401和存储器411的装置（技术特征A和B）。

* D2毫无异议地公开了检测用户手指在物理现实空间中移动的技术，其通过戴在手指上的装置来生成代表手指移动的数据（摘要、[0008]）。

**未公开的核心特征：**

* D2检测手指移动用于输入数据或控制远程设备，**并未公开检测用户指向“脸部”**（特征C）。

* D2**完全没有公开**特征D，即不涉及计算机生成脸部图像的标记锚定。

**结论：** D2提供了一种检测物理空间手指移动的技术手段，但应用领域完全不同，不涉及脸部处理。

#### 3. D3: US2007/0052726A1 (Method and system for likeness reconstruction)

**毫无异议公开的技术特征：**

* D3毫无异议地公开了计算机程序辅助的人脸 likness 生成方法，隐含了处理器和存储器（技术特征A和B）。

**实质公开的特征：**

* D3实质公开了特征C和特征D的部分技术实质：

* **关于特征C：** D3公开了通过**认知面试**（Cognitive Interview）与目击者进行交流，以描述其观察到的“现实世界中的脸部”特征（[0003]、[0018]）。目击者的描述（如“articulate recall” [0003]）提供了脸部特征的位置指示。

* **关于特征D：** D3公开了基于目击者的描述，在通用头部图像上“放置或重新定位”（placement or positioning or re-positioning）脸部特征（[0044]、[0057]）。这在技术实质上等同于“提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定”。

**与本专利的核心区别：**

* D3检测位置指示的方式是**目击者口头描述**，而非本专利的**“用户物理指向”**。

**结论：** D3是与本专利解决的技术问题（准确地检测和编辑脸部特征）和技术效果（直观且直观的交互方式）最为接近的现有技术。

#### 4. D4: US2007/0165279A1 (System and method for printing image and name of imaged landmark)

**结论：** D4是关于在照片上打印地标名称的技术，**完全不涉及脸部检测或编辑**，对于本专利的技术方案没有给出任何有价值的启示。

### 四、 最接近的对比文件分析

在进行创造性分析时，选择一个或多个最接近的对比文件至关重要。我们可以从整体解决的技术问题和技术效果两个角度进行分析：

**目标专利解决的技术问题和技术效果：**

* **技术问题：** 如何更准确、更简单、直观且直观地编辑脸部图像的特定特征，改善用户编辑脸部照片的外观（[0043]-[0048]）。

* **技术效果：**

1. **直观直观的交互：** 用户使用真实的脸部美化手势（触摸自己真实脸部）来增强计算机图像（[0097]），比在屏幕上操作更自然。

2. **准确的特征检测和编辑：** 通过用户在自己脸上指示特定特征，图像中相对应的特征得以锚定在图像中的相对应位置（[0048]），从而提高了特征检测的准确性。

**各对比文件分析：**

* **D1：** 自动脸部特征定位，无用户交互，未涉及提高交互直观性。

* **D2：** 通用人机接口，未涉及脸部处理。

* **D3：** 脸部 likeness 生成，涉及通过**人机交互（面试）**来基于对真实脸部的回忆来确定特征位置并构建图像。D3明确提到了“improved facial likeness reconstruction technique”以减少用户回忆错乱（[0016]），也提供了一种利用直观的认知面试技术的技术手段，与本专利解决的通过直观交互来提高脸部特征检测准确性的问题高度一致。虽然交互方式不同（口头描述 vs. 物理指向），但在技术领域、解决的技术问题和技术效果的技术实质上，D3是最接近目标专利的。

**结论：**

**D3 是在创造性分析过程中最适合做最接近的对比文件**。

### 五、 组合现有技术分析及最薄弱的技术特征

根据上述分析，最适合作为最接近对比文件的是 D3。目标专利与 D3 的核心区别在于检测用户位置指示的方式：目标专利是**“用户指向现实世界中的脸部”**，而 D3 是**“口头描述现实世界中的脸部”**。

因此，如果无效请求人组合 D3 和 D2，其逻辑可能是：

1. D3 公开了一种通过人机交互基于对真实脸部的回忆来确定脸部特征位置并构建图像的方法，其实质公开了基于位置指示锚定计算机生成脸部图像的特征标记。

2. D3 提到的认知面试需要口头描述特征位置，这存在用户回忆不准确或描述不清的技术问题。

3. 无效请求人会主张，为了解决此问题，本领域技术人员自然会寻求一种更直接、准确的交互方式。

4. D2公开了一种通过戴在手指上的装置检测用户手指在物理现实空间中移动的技术方案。

5. 因此，本领域技术人员在面对 D3 的技术瓶颈时，会自然想到将 D2 的技术手段应用到 D3 中，使用户能够通过检测其手指指向真实脸部的位置来确定位置指示，从而形成本专利的技术方案。

**最薄弱的技术特征（即组合的难点）：**

在上述组合中，最薄弱的技术特征在于：**从检测物理空间 Fingers's motion 到用于“指向脸部”的技术启示。**

具体而言：

1. **应用场景差异巨大：** D2 解决的是通用的人机接口问题，例如代替鼠标控制电脑或移动设备（[0004]、[0021]、[0027]）。其公开内容完全不涉及人脸编辑或处理领域，更不涉及针对特定脸部特征（如眼睛、鼻子）的精细操作。

2. **没有指向脸部的动机：** D2并未提供任何动机，将这种通用的手指追踪技术用于检测用户指向自己的特定脸部特征。本领域技术人员在寻求如何让认知面试更直接的技术方案时，未必能够跳出人脸处理或人机编辑的传统思维范围去找到D2这种检测手指移动的技术方案。即使能找到D2的技术手段，要克服巨大的技术领域壁垒将其无痕拼接到 D3 中，通常被认为需要付出创造性劳动。

因此，目标专利中“指向现实世界脸部”这一交互特征，其具体手段、应用场景以及所带来的直观直观的交互效果，是无效请求人在组合现有技术时最薄弱环节，也是我们应当在专利维持工作中重点加强的技术理由。

### 六、 专利无效维持策略建议

基于以上详细分析，我们建议在专利无效维持工作中采取以下策略：

1. **重点加强技术特征C和D：** 重点阐述目标专利检测“用户指向现实世界脸部”的技术特征在以下几个方面的非显而易见性：

* **直观的交互方式：** 结合说明书[0046]、[0047]、[0097]等，强调用户使用真实的脸部美化手势直接与自己脸部接触，比起在屏幕上操作更自然、更易于接受，是交互设计上的创新，而非显而易见的技术改进。

* **解决的技术问题：** D1、D3均未真正解决用户准确指示特定脸部特征这一核心技术问题。D1依赖算法，D3依赖口头描述，二者均不能达到目标专利中通过直接物理指向来提高脸部特征检测和编辑准确性的技术效果。

2. **预设 D3 组合难点的防线：**

* 针对D3组合D2的潜在无效请求，准备详尽的理由论述从D2的通用接口技术到应用到脸部处理领域的巨大技术壁垒（应用场景、精细度、动机等），并主张本专利的特征C是非显而易见的。

* 主张D3解决的是图像生成问题，而D2解决的是通用数据输入问题。二者的技术领域和解决问题完全不同，将二者组合并无技术启示。

3. **引用D1作为背景技术支持：** 虽然D1未公开核心交互特征，但可用于证明本专利中关于脸部标记定位（ASM）的技术属于现有技术（说明书[0007]、[0110]）。这有助于我们将关注点集中在目标专利独特的交互核心上。

希望以上详尽的分析报告对您有所帮助。如有任何疑问或需要进一步的专业支持，请随时与我们联系。

专利代理师

[您所在机构名称]

作为一名经验丰富的专利代理师，我深知在无效宣告程序（或侵权诉讼抗辩）中，**基于目标专利说明书准确界定权利要求的保护范围，并紧密结合对比文件原文进行特征比对与最接近现有技术（最接近的对比文件）的选择**，是决定案件胜负的关键。

以下我将为您对该涉案权利要求1及给出的四份对比文件（D1~D4）进行深度法律与技术分析。

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## 一、 基于目标专利说明书的权利要求1技术特征拆解与合理解释

涉案专利的核心发明点在于一种**“用户与自身/真实脸部的简单、直观交互，来辅助或校准计算机图像中脸部标记点定位（Face Alignment/Landmark Detection）”**的技术。根据目标专利说明书（尤其是说明书第`[0006]`、`[0007]`、`[0008]`段），我们对权利要求1的四个技术特征进行细化拆解与法律解释：

### 1. 装置层面的基础特征

* **技术特征A**：`包括：至少一个处理器`

* **技术特征B**：`和至少一个包括计算机程序代码的存储器，`

* **代理师合理解释**：这是典型的虚拟装置/计算机可读介质类权利要求的硬件架构特征，其在创造性评判中通常属于常规硬件配置。

### 2. 核心核心交互特征（输入端）

* **技术特征C**：`所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联`

* **代理师合理解释**：本特征限定了输入检测机制。根据说明书第`[0006]`段（“*用户能够通过指向诸如她的前额之类的脸部特征而定位它在其自己的脸上的位置*”）和第`[0099]`段（“*可以使用手指、输入棒或输入笔指向脸部特征……可以接触或者可以不接触用户的脸部*”），此处的**“现实世界中的脸部”**是指用户**自己真实的、物理世界的脸**（或其照片），而不是屏幕上虚拟的、计算机生成的脸。用户的手势是针对现实世界发生的，设备（如前向相机）检测这一现实世界的位置指示。

### 3. 核心算法锚定特征（输出/处理端）

* **技术特征D**：`基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。`

* **代理师合理解释**：本特征限定了基于输入的图像处理算法反馈。根据说明书第`[0007]`、`[0008]`段及图6a-6d，这里的**“脸部标记定位”**是指利用ASM（主动形状模型）或AAM（主动形状模型）自动识别脸部特征点的过程。如果计算机算法计算出的标记点有误（例如图6a中嘴巴标记点偏离），**本发明通过用户在现实世界中指代自己嘴巴的动作，在计算机图像中对应位置建立“锚点”（固定点），强制算法以此锚点为基准进行收敛和调节**，从而校准计算机生成的脸部图像上的标记定位。

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## 二、 对比文件技术特征比对分析（毫无疑问公开与实质公开）

在检索到的现有技术中，各对比文件公开号及全称如下：

* **D1**：CN101005556A《用于打印图像和图像地标名称的系统和方法》

* **D2**：JP2007190831A《Image institution-name printing device and the method》（图像设施名印刷装置及方法）

* **D3**：CN101221621A《警告监督用户受监视用户的行为的方法和系统》

* **D4**：JP2008198189A《Method, system and program for warning monitored user of behavior of monitoring object user showing adverse behavior》

### 1. D1（CN101005556A）与D2（JP2007190831A）的特征分析

D1与D2属于同族专利，其技术方案完全一致。

* **技术领域**：图像打印及地理位置（GPS）地标/设施名称的检索与匹配。

* **特征比对**：D1/D2公开了处理器、存储器（特征A、B）。但其针对的“位置数据”是**GPS定位数据（经纬度）**，其“地标/设施（如主题公园、摩天轮）”是**地理空间地标**。

* **结论**：D1/D2**完全没有公开**特征C和特征D中关于“检测现实世界脸部位置指示”及“计算机图像脸部标记定位锚定”的任何技术构思。

### 2. D3（CN101221621A）与D4（JP2008198189A）的特征分析

D3与D4属于同族专利，其技术方案完全一致，聚焦于**计算机视觉及行为/图像识别领域**。

* **技术领域**：利用3D图像捕获设备（立体相机）捕获受监视用户的运动、面部表情等，并与有害行为定义库比对以发出警告。

* **特征比对**：

* **特征A、B**：毫无异议公开。

* **特征C（部分实质公开/部分未公开）**：D3/D4公开了利用立体图像设备“*捕获所述受监视用户的所述三维运动……所述身体运动包括诸如所述受监视用户的面部表情、眼部运动、肌肉收缩和皮肤表面特征变化之类的细粒度运动*”。即D3/D4**公开了检测现实世界中的脸部及脸部特征运动**。但是，D3/D4中检测面部表情是为了“识别有害行为/愤怒/焦虑”，**并没有公开**“用户去*指向*现实世界中的脸部位置，以使得该脸部特征与现实世界图像相关联”的主动交互式指代特征。

* **特征D（未公开）**：D3/D4中虽然也建立了脸部模型（如D3说明书【具体实施方式】中提及“*映射被监视用户脸部的模型，聚焦于眼睛、嘴巴和鼻子*”），但其目的是为了跟踪用户的表情以进行安全警告，其面部模型点是由算法自动提取或基于光影变化的。D3/D4**完全没有公开**“基于用户对现实世界脸部特征的位置指示，提供计算机生成脸部特征的*锚定*，以校准或调节脸部标记定位”的闭环校准机制。

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## 三、 技术特征比对表格

为了直观展现涉案专利与各对比文件的对标情况，特制备以下技术特征比对表：

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## 四、 最接近现有技术（最接近对比文件）的评选与创造性论证

在创造性（无效宣告）分析中，选择最接近现有技术应当遵循**“技术领域相同或相近、解决的技术问题最类似、公开的技术特征最多”**的原则。

### 1. 最接近对比文件的筛选：D3 / D4

* **被淘汰者（D1/D2）**：D1/D2属于地理信息系统与打印输出领域，其处理的是大尺度的地球物理空间经纬度坐标（GPS）与建筑物/景点（地标）的匹配，与涉案专利的“计算机视觉、微观面部图像特征点标记定位（Face Alignment）”技术领域相去甚远，解决的技术问题和手段完全不同，**绝不适合**作为创造性分析的最接近现有技术。

* **入选者（D3/D4）**：D3/D4属于**计算机图像处理与模式识别技术领域**。它们明确公开了利用立体相机捕获物理世界中人类的脸部、三维运动，并构建和映射人类面部特征（眼睛、嘴巴、鼻子等）的三维模型（3D Object Properties）。从整体解决的技术问题看，D3/D4和涉案专利都涉及**“如何准确捕捉和识别物理世界中人类面部的微观几何特征点/运动”**。因此，**D3或D4最适合作为本案创造性分析的最接近现有技术（两者地位对等，可任选其一作为D1进行三步法评判）**。

### 2. 创造性评价（三步法论证思路）

以D3为最接近的现有技术为例：

* **确定区别技术特征**：涉案专利权利要求1与D3相比，区别特征在于**特征C中的“用户指向动作的检测与关联”**以及**特征D的全部内容**。即：*D3虽然能自动测绘脸部图像模型，但没有公开由用户主动指向现实世界中的脸部特征，进而基于该现实世界的指示在计算机生成的图像中提供位置“锚定”，以校准和约束脸部标记定位。*

* **确定发明实际解决的技术问题**：如何解决计算机视觉中脸部标记点自动定位算法（如ASM/AAM算法）因光照、遮挡、初始基准错误等原因导致的自动识别不准确的问题，提供一种更直观、更准确的脸部特征检测校准机制（参见涉案专利说明书`[0006]`段）。

* **是否具备显而易见性（结合D1/D2等）**：

由于D1/D2属于打印和GPS导航技术领域，其公开的“地标选择”是地理建筑物的更正（例如人在过山车，照片拍到摩天轮，用户手工更正地标名）。这种大尺度地理标签的文字更正，**无法**给本领域技术人员带来任何暗示，去将其应用到“微观计算机视觉算法的面部标记点（像素级/模型点级）的算法锚定校准”中。

因此，即使将D3与D1/D2结合，也无法得出权利要求1的核心技术方案。

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## 五、 结论：若提出无效请求，最薄弱的技术特征分析

作为无效请求人（发起无效侧），如果我们要强行切入此案，最应当猛攻的**“最薄弱的技术特征”**（即最容易被现有技术结合或评价为公知常识的特征）是：

> **特征C中关于“用户指向现实世界中自己脸部，并被设备检测到”这一交互形式。**

### 为什么说特征C是突破口？

1. **D3/D4已经实质公开了对现实世界脸部特征（眼、嘴、肌肉收缩）的主动3D检测**。同时，D3/D4也公开了对人类手部动作（手势、指点）的跟踪（如D3图2、图3及说明书“*人可以指向盒子212或做出其他类型的指向盒子212的行为*”）。

2. 在UI/UX（用户交互）领域，用户用手指指向某物作为输入指示（Pointing Gesture），属于极其常规的交互手段。在D3/D4已经具备“同时检测手部指点”和“检测面部特征”的能力下，将“指点”的对象从“盒子”替换为“自己的脸部”，在交互层面的技术壁垒较低。

### 真正的抗辩难点（涉案专利的护城河）

然而，本案中最稳固、最难被无效掉的特征是**特征D中“锚定（Anchoring）”并“约束脸部标记点定位”的底层算法逻辑**。

即便无效请求人能证明“用手指点自己的脸”是常规交互，但D3/D4中手势的目的是“判断有害行为”，面部检测的目的是“判断愤怒/焦虑表情”。现有技术**完全没有任何动机**，将“手指向现实中脸部”这一输入，作为**数学和算法上的约束条件（锚点）**反馈给ASM/AAM等脸部标记点定位算法，去校准虚拟图像里的标记点。

### 代理师最终无效宣告策略建议

若您坚持要对权利要求1提起无效宣告请求，**仅凭目前的D1~D4极其困难（成功率较低）**。建议您立刻开展**补充检索（次轮检索）**，检索方向应脱离D1/D2的GPS打印领域，转而寻找：

* **15-20年前的数字美妆、人脸特效修图、医疗面部整容软件**领域的专利或文献。

* 寻找那些公开了“*当自动人脸对齐（Face Alignment）算法出错时，允许用户手动在屏幕上或通过摄像头指定几个关键点（如瞳孔、嘴角）作为固定锚点，重新运行算法进行面部网格收敛*”的技术。只有补充了这类图像算法层面的硬核对比文件，结合D3的面部3D捕获，方有胜算。

你好，我是经验丰富的专利代理师。针对您提出的关于权利要求1的技术特征与四份对比文件的比对分析、最接近现有技术的确定、以及无效请求中最薄弱技术特征的指出，我已完成详细的分析。

以下是紧密结合目标专利说明书和对比文件原文的详细分析报告。

### 第一部分：对比文件公开号指代说明

为表述简洁，本分析报告中使用以下简称指代各对比文件：

* **D1**: WO2012129727A1, 公开日 2012-10-04, 名称 "METHOD OF FACIAL LANDMARK DETECTION"

* **D2**: WO2012139241A1, 公开日 2012-10-18, 名称 "HAND GESTURE RECOGNITION SYSTEM"

* **D3**: US20120299945A1, 公开日 2012-11-29, 名称 "METHOD, SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR AUTOMATIC AND SEMI-AUTOMATIC MODIFICATOIN OF DIGITAL IMAGES OF FACES"

* **D4**: US20130011024A1, 公开日 2013-01-10, 名称 "FACILITATING FACE DETECTION WITH USER INPUT"

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### 第二部分：权利要求1的技术特征分解

基于目标专利说明书，权利要求1可以分解为以下技术特征：

* **特征A**: 一种装置，包括：至少一个处理器；

* **特征B**: 和至少一个包括计算机程序代码的存储器；

* **特征C**: 所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；

* **特征D**: 基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

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### 第三部分：特征比对分析

本部分将详细分析各对比文件原文是否毫无异议公开或实质公开了上述技术特征。

#### 1. 对比文件D1 (WO2012129727A1) 分析

D1公开了一种快速有效的脸部标记检测方法，主要通过将Haar级联分类器放入主动形状模型（ASM）框架中来实现。

* **特征A、B (处理器/存储器)**: D1明确公开了处理系统。原文出处：`[p0003] ...facial landmark detection processing executed by a processor in a processing system...`; `[p0075] ...processors 1502...`; `[p0076] ...memory 1512 may store instructions...`. 因此，D1**毫无异议公开**了特征A和B。

* **特征C (检测用户对现实世界脸部特征的位置指示)**: D1的核心在于自动检测脸部标记。原文出处：`[p0023] ...facial analysis component 106 to analyze images captured by the camera to detect human faces.`. D1虽然提到了相机捕捉图像，但完全没有涉及“检测由用户所指向的现实世界中的脸部或脸部图像的位置”来检测用户的位置指示。D1是纯自动的算法检测，不涉及用户交互式地指向现实世界特征。因此，D1**未公开**特征C。

* **特征D (基于用户指示锚定计算机生成特征的位置)**: 由于D1未公开特征C，其也不存在基于用户指示提供锚定的操作。D1通过ASM搜索算法自动确定最佳位置。原文出处：`[p0036] ...search result with the lowest cost function may be selected as the output data... representing the most likely locations of the six landmark points...`. 这与本申请基于用户交互指示来人为设定锚点，进而辅助标记定位的技术方案实质不同。因此，D1**未公开**特征D。

#### 2. 对比文件D2 (WO2012139241A1) 分析

D2公开了一种手势识别系统，其结合了脸部检测来更新皮肤颜色模型，以增强不同光照条件下的手势识别。

* **特征A、B (处理器/存储器)**: 作为一种电子系统，D2隐含公开了处理器和存储器。原文出处：`[p0019] ...image processing module 104...`; `[p0072] ..."module" refers to software, firmware and/or circuitry...`. 实质公开了特征A和B。

* **特征C (检测用户对现实世界脸部特征的位置指示)**: D2提到了相机捕捉和脸部检测。原文出处：`[p0019] ...A camera is used to capture an image or video of a user, particularly the face and one or both hands of the user. Facial and hand detection modules are employed...`. 虽然D2检测了脸部和手部，但其目的是为了手势识别，并未公开用户通过“指向现实世界中的脸部”来指示特定的“脸部特征的位置”。用户手部的存在是作为被识别的手势，而不是作为指向脸部特征的指示工具。因此，D2**未公开**特征C。

* **特征D (基于用户指示锚定计算机生成特征的位置)**: D2未检测特征C所述的用户脸部特征指示，因此也**未公开**基于此提供特征位置锚定的特征D。D2的脸部检测仅用于更新皮肤模型。

#### 3. 对比文件D3 (US20120299945A1) 分析

D3公开了一种用于自动或半自动修改脸部数字图像的方法和系统，包括特征检测、替换（如眼睛替换）、虚拟拉皮和头发换型。

* **特征A、B (处理器/存储器)**: D3明确公开了服务器、存储器和处理器。原文出处：`[0061] ...uploaded to a web server (100) connected to the Internet...`; `[0062] ...server application (104)...`. 毫无异议公开了特征A和B。

* **特征C (检测用户对现实世界脸部特征的位置指示)**: D3公开了全自动模式和允许用户干预的模式。原文出处：`[0112] ...allows for the user to intervene by adjusting the located face and facial features... Initially in a full automatic mode... but allows the user to make subsequent adjustments to refine the results (i.e. hence becoming semi-automatic).`. D3的用户干预是针对“计算机生成的脸部标记”（拖动特征框）进行调整，而不是检测用户在“现实世界中”指向其脸部的手势来确定特征位置。目标专利说明书原文出处`[0006]`明确用户是“通过指向诸如她的前额之类的脸部特征而定位它在其自己的脸上的位置”。D3的技术方案不涉及检测用户对现实世界脸部的指向。因此，D3**未公开**特征C。

* **特征D (基于用户指示锚定计算机生成特征的位置)**: 尽管D3允许用户通过拖动标记框来“调整特征位置”(`[0113] ...allowing a user to change locations and repeat the operation.`)，这看起来与锚定类似，但这并非基于特征C所述的检测用户对现实世界脸部的指向。D3是基于用户对屏幕上已有标记的拖动调整。因此，D3也**未公开**严格基于特征C所限定的用户指示方式来提供锚定的特征D。

#### 4. 对比文件D4 (US20130011024A1) 分析

D4公开了一种利用用户输入促进图像中脸部检测的技术。特别地，它提到利用用户应用红眼消除等操作时的输入来确定脸部位置。

* **特征A、B (处理器/存储器)**: D4明确公开了处理器和存储器。原文出处：`[0056] ...processing unit 616 and memory 618.`. 毫无异议公开了特征A和B。

* **特征C (检测用户对现实世界脸部特征的位置指示)**: D4涉及接收用户输入。原文出处：`[0017] ...receiving a first indication of user input, where the first indication comprises a first eye location in the image. ... users often apply red-eye reduction to images...`. D4描述的情境是用户在“图像”上操作（如应用红眼消除），从而指示了眼睛的位置。特征C限定的是指向“现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置”。目标专利说明书`[0006]`进一步解释用户是定位在“其自己的脸上的位置”。D4用户操作的对象是数字图像本身，而非现实世界中的实体。因此，D4公开的用户对“图像中眼睛位置”的指示，不属于检测用户指向“现实世界脸部”来获得特征位置指示。D4**未公开**特征C。

* **特征D (基于用户指示锚定计算机生成特征的位置)**: D4将用户指示的眼睛位置用于确定脸部位置以进行脸部检测操作。原文出处：`[0006] ...uses the first location of the eye... to determine a face location in the image. ...image with the indicated face location can be provided for a face detection operation.`. D4将用户指示的位置作为后续检测的起始点或约束（可视为一种锚定），使得脸部标记定位（此处为脸部框检测）能锚定在该相对应位置（用户指示的眼睛位置）周围。原文出处：`[0022] ...In this way, for example the face detection operation may be more likely to detect the face by using the indicated location of the face.`. D4将用户指示用于约束/辅助标记定位，这在功能和效果上**实质公开**了特征D关于“提供锚定以使得脸部标记定位能够被锚定在相对应位置周围”的部分。尽管D4的用户指示来源不属于特征C，但其基于某种用户指示来实现特征D所述锚定功能的技术方案已被其实质公开。

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### 第四部分：特征比对表格

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### 第五部分：创造性分析 - 最接近的对比文件选择

为了从整体解决的技术问题和技术效果角度分析，我们需要先明确本申请的核心：

* **本申请整体技术问题**: 如何以直观简单的方式提高计算机生成脸部标记检测的准确性，从而更准确地进行图像编辑（如应用化妆、拉皮等视觉效果）。目标专利说明书原文出处：`[0006]`, `[0048]`.

* **本申请技术效果**: 允许经由用户与他或她自己的脸的简单且直观的交互而在计算机所生成的图像中进行更为准确的脸部特征检测。原文出处：`[0006]`.

**各对比文件分析**:

* **D1**: 致力于纯自动的Haar级联分类器和ASM框架结合，以解决嵌入式平台下检测速度慢的问题。它通过算法自身来优化标记位置，完全不涉及用户指示。虽然同属脸部标记检测领域，但其解决问题的方式（自动化算法优化）和效果（速度提高）与本申请依靠用户交互大大不同。

* **D2**: 旨在解决不同光照条件下手势识别不准确的问题，脸部检测仅是一个辅助手段。其虽然涉及相机和脸部检测，但核心不在于准确检测脸部标记本身，而在于用它来优化皮肤模型。

* **D3**: 致力于全自动或半自动地修改脸部图像（如特征替换、拉皮）。其技术方案包括特征检测和用户干预。D3的用户干预是在全自动检测后，允许用户“拖动屏幕上的标记框”来细化结果。这与本申请的核心差异在于用户获得特征指示的方式（本申请是用户检测其在现实世界脸部的指向；D3是用户对计算机已生成标记的后续调整）。尽管来源不同，D3明确涉及图像修改中需要准确标记定位，并允许用户干预来优化定位。

* **D4**: 旨在促进脸部检测，特别是解决现有算法在特定脸部定向、遮挡或失焦时容易遗漏检测的问题。其技术思想非常接近本申请：利用人为提供的特征位置信息作为辅助/锚点，以此来引导或改进原本不准确的计算机标记检测（特征D）。其具体公开了利用用户应用红眼消除时得到的眼睛位置来辅助脸部定位。其解决的技术问题（由于算法局限导致标记检测不准）、采用的技术手段（引入用户提示作为约束或锚点）、以及技术效果（提高特定情景下标记定位的成功率）均与本申请最为接近。

**结论**:

从整体解决的技术问题（利用外部提示提高脸部标记定位准确性/成功率）和技术效果角度，**D4 (US20130011024A1) 最适合做创造性分析过程中的最接近的对比文件**。其虽然用户指示的来源限定不完全一致（图像 vs 现实世界），但其核心技术逻辑（人为提示约束/锚定算法）被其实质公开，是本申请的最接近现有技术起点。

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### 第六部分：最薄弱的技术特征

基于上述比对分析，可以指出：**特征C是本权利要求中相对于现有技术而言最薄弱（即最不容易被证明为现有技术或其显而易见组合）的技术特征。**

* **理由**: 如特征比对表格和分析所示，没有一份对比文件公开或实质公开了特征C限定的用户指示获取方式：“通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户的位置指示，使得脸部特征与现实世界中的脸部相关联”。现有技术普遍是纯全自动算法（D1），或者是检测手势（D2），或者是针对已生成的屏幕标记框进行调整（D3），或者是检测对数字图像的操作（D4）。本权利要求通过将用户的位置指示限定为来源于对“现实世界实体”的指向，将一种更为直观自然的现实人类行为引入了计算机检测逻辑，从而在特征获取方式上形成了区别技术特征。

* **无效请求建议**: 若要提出无效请求，必须解决特征C未被公开的问题。通常有两种策略：

1. 寻找公开了特征C（即通过指向现实世界获取脸部特征指示）的单篇对比文件（如涉及增强现实AR或特定手势检测现实物体的文献），然后结合D4（锚定算法逻辑）来攻击创造性。

2. 如果找不到公开了特征C的单篇文献，需要通过证明将特征C所述的在“现实世界脸部指向”这种已知的现实交互行为应用到D4的辅助脸部定位逻辑中是公知常识，或者是D4用户对数字图像操作的一种显而易见的替代方案（即从数字图像操作显而易见地想到其现实原型——现实脸部操作）。然而，考虑到本申请整体强调的直观自然的用户体验差异，这一显而易见性的论证难度较大，因此特征C构成了该权利要求的防御支点，也是无效请求中最薄弱、最难攻克的环节。

希望以上分析报告能对您的专利工作提供参考。

作为一名经验丰富的专利代理师，我仔细阅读了目标专利说明书（权利要求1.docx和说明书.docx）以及三份对比文件（D1-D3）。现针对权利要求1的创造性分析，结合对比文件的原文及详细出处，提供以下详细的解释和创造性比对分析：

### 第一部分：权利要求1的技术特征拆解与说明书解释

权利要求1可以拆解为四个主要的技术特征（A、B、C、D）。我将紧密结合目标专利说明书的实施例来解释这些特征。

### 第二部分：最接近的对比文件分析（创造性分析起点）

根据专利局创造性评判的“三步法”，首先需要确定最接近的对比文件。

#### 1. 各对比文件解决的技术问题与技术效果分析

#### 2. 最接近对比文件的选择

我认为 **D1 (US20130044947A1)** 适合做创造性分析过程中的最接近的对比文件。

* **理由**：D1公开了一个完整的自动化人像修饰系统，该系统利用“脸部标记定位”技术（基于组件的ASM），并且为了提高准确性，它**显式地公开了用户可以交互式地介入来校正定位误差**。目标专利说明书在背景技术和具体实施方式中明确提到，用户可能期望准确地改变照片外观，并且期望使用简单直观的界面，目标专利正是通过允许用户指示自己脸部特征位置来纠正算法误差的。因此，D1所处的通用技术领域、解决的技术问题（提高脸部特征定位准确度）以及公开的核心功能（通过用户引导校正特征点）都与目标专利最为接近。

* **D2 (US20130044958A1)** 也可以作为最接近的对比文件，它是D1中算法部分的详细说明，更偏重底层算法实现。

### 第三部分：特征比对与无效请求薄弱特征指出

我们将以D1作为最接近的对比文件进行特征比对。D2和D3将作为其他对比文件参与组合。

#### 1. 特征比对表格

#### 2. 无效请求最薄弱的技术特征

基于上述特征比对，我认为如果针对权利要求1提出无效请求，最薄弱的技术特征是：

**特征C：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；**

* **分析理由**：

* 作为最接近现有技术的D1，虽然提供了用户介入校正误差的机制，但其描述的交互是在显示器屏幕上进行的传统图像点移动操作（D1：[0051] "allowing user to move fitted points"）。它未公开用户指向他/她真实的脸部（或脸部真实图像），也未公开装置去检测这个真实世界中的指向位置。

* 目标专利说明书在[0006]和[0046]中明确强调，用户是指向她自己的脸（现实世界），这提供了一种简单直观的界面，比起触屏交互或在监视器屏幕上交互更为自然。这是一个特定的交互手段和应用场景。

* 对比文件D3虽然公开了非接触式的、基于摄像机的手指运动检测（实质公开检测手段），但其应用在通用的鼠标光标控制上，未与脸部或脸部特征相关联。

* **结论**：因此，特征C结合了特定的交互对象（现实世界的脸）和特定的检测手段（非接触指向检测），形成了一个特定的交互方案。这一特定方案既没有被最接近的D1毫无异议公开或实质公开，也无法在组合D1和D3时，仅利用本领域的公知常识而自然产生。因为在创造性评判时，需要考虑现有技术之间是否存在**结合的技术启示**。将D3的非接触指向检测（通用光标控制）应用到D1的脸部算法校正（特定的底层点操作）中，并将其具体应用场景限定为“用户指向自己真实的脸”，这一特定的组合启示在现有技术中是缺乏的，这构成了权利要求1的创造性薄弱点。

代理师建议：在准备无效请求材料时，重点论述虽然D3公开了非接触检测手段，但现有技术未给出任何启示将其用于D1的脸部点操作，更没有给出特定的“用户指向自己真实的脸”这一直观交互方案的结合启示，因此权利要求1具有创造性。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对本案的权利要求1进行深度解析，并结合您提供的四份对比文件（下称D1至D4）进行逐字逐句的特征比对、最接近现有技术（最接近的对比文件）的筛选，以及无效请求中最薄弱特征的法律与技术分析。

在进行具体分析前，首先明确各对比文件的公开号及基础信息：

* **目标专利（本案）**：一种用于电子设备图像处理、特别是涉及虚拟化妆/面部美化效果的装置及方法。

* **对比文件1（D1）**：`US20080267443A1`（Method, System and Computer Program Product for Automatic and Semi-Automatic Modification of Digital Images of Faces）

* **对比文件2（D2）**：`TW200844912A`（根据3维捕捉影像警告使用者在一环境内其它人的敌对行为）

* **对比文件3（D3）**：`US20090196475A1`（AUTOMATIC MASK DESIGN AND REGISTRATION AND FEATURE DETECTION FOR COMPUTER-AIDED SKIN ANALYSIS）

* **对比文件4（D4）**：`US20120140042A1`（WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM）

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### 一、 目标专利权利要求1的逐字逐句技术特征拆解与解释

结合目标专利说明书（特别是说明书【0005】-【0015】），对权利要求1进行技术特征拆解及合理解释如下：

* **技术特征A：一种装置，包括：至少一个处理器；**

* *说明书解释*：对应图1的处理器108、图2的处理器208或图3的处理器308，其可以是通用CPU、专用集成电路（ASIC）或云端服务器群组（说明书【0050】-【0058】）。

* **技术特征B：和至少一个包括计算机程序代码的存储器；**

* *说明书解释*：对应存储器107、207、307等，存储用于使处理器执行特定图像处理、美化和算法收敛的指令代码（说明书【0054】）。

* **技术特征C：所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；**

* *说明书解释*：此特征限定了“输入/检测”阶段。用户不是在屏幕上对“计算机生成的数字图像”进行拖拽编辑，而是**在现实世界中指向他自己的真实脸部，或者指向一张现实世界中的照片（打印照片）**（说明书【0021】,【0046】）。装置通过相机（如前向相机）捕捉这一现实世界中的手势（或笔指向），从而确定用户具体想指定哪一个器官（如嘴唇、眼睛）（说明书【0017】）。

* **技术特征D：基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。**

* *说明书解释*：此特征限定了“映射/校正”阶段。装置的屏幕上显示有“计算机生成的数字脸部图像（如自拍实时画面或照片）”（说明书【0006】）。当系统自带的算法（如主动形状模型ASM或主动外观模型AAM）对数字图像进行器官标记（脸部标记定位点）出现偏差时（例如把嘴巴误定位到了下巴上，见【0081】-【0084】），**基于用户在现实中指向自己嘴巴的动作，系统将数字图像上的嘴部标记点“锚定”（固定/调节）到对应的正确位置周围，以此为基础重新收敛，校正数字图像的标记点**（说明书【0008】,【0010】,【0081】），最终实现高精度的视觉美化效果（如准确涂唇膏）。

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### 二、 对比文件技术特征公开情况分析（实质公开与毫无疑问公开）

针对D1至D4的英文/繁体原文进行深度检索与出处定位，分析其对特征A、B、C、D的公开情况：

#### 1. D1 (`US20080267443A1`) 分析

* **特征A、B**：**毫无疑问公开**。D1中披露了由主服务器和用户客户端（如手机、掌上电脑）构成的计算系统（[0014], [0061], [0062]），必然包含处理器和存储程序代码的介质（[0034]）。

* **特征C**：**未公开**。D1披露的是“自动检测”或“半自动检测”（自动估计后由用户通过界面进行fine-tuning微调，见[0018], [0021]）。其微调是通过网页或移动界面的交互（[0027], [0038]“allows the user to intervene by adjusting the located face and facial features... dragging and moving by the user”），即**用户在屏幕上拖拽修改数字图像中的特征框**，完全没有公开“检测用户指向现实世界中的脸部/现实世界图像的位置”这一技术手段。

* **特征D**：**实质公开**。D1披露了基于用户的反馈微调（Fine-tuning）来校正和调整脸部特征的大小和位置（[0018], [0021], [0023]“fine tuning of size and location of the facial features, either automatically or manually”），使得修改后的特征能够与面部图像相结合。

#### 2. D2 (`TW200844912A`) 与 D4 (`US20120140042A1`) 分析（两文为同族，技术实质相同）

* **特征A、B**：**毫无疑问公开**。D2/D4图5明文公开了计算机系统500，包括总线522、处理器512、RAM 514、ROM 516及存储应用软件570的介质（D4的[0093]-[0095]；D2的“現參看圖5…”章节）。

* **特征C**：**未公开**。D2/D4属于安防/心理监控领域。其是通过3D立体摄像头（如警车上的摄像头1004或眼镜上的202、204）捕捉**受监控人员（被执法者）**的3维身体移动、面部表情、肌肉收缩等（D4的[0006], [0031]；D2的“行為處理系統100包括一個三維…”）。其检测的是“被监控者的敌对行为（如紧握拳头、可疑步伐、面部愤怒表情）”，而非“检测**用户（操作设备的人）**指向现实世界中脸部的手势指示，来使脸部特征与现实图像相关联”。其技术领域、目的和手段均不相同。

* **特征D**：**未公开**。D2/D4将捕捉到的3D特征流与敌对行为定义数据库进行比对，以计算出敌对行为的概率，并通过重叠控制器在监视画面上将这些区域突显（例如眼睛、排汗区域，见D4的[0121]-[0122]）。这属于“行为性质分类与视觉高亮报警”，不涉及“基于用户在现实中对特征的位置指示，在计算机生成的脸部图像上提供脸部标记定位的锚定/校正”。

#### 3. D3 (`US20090196475A1`) 分析

* **特征A、B**：**毫无疑问公开**。D3披露了皮肤图像捕捉及计算机分析系统（[0004], [0191]），包括专门的可编程计算机、内存及图像处理软件。

* **特征C**：**未公开**。D3披露的是计算机辅助皮肤分析（如检测皱纹、色斑等）。为了限定分析区域（ROI），D3采用了自动生成掩膜（Mask）的技术，其基于图像中提取的“面部地标点（Facial landmark points）”（[0015], [0020]）。虽然其提到了用户可以通过图形用户界面（GUI）手动修正或指定地标点/边界（[0005], [0013], [0018], [0053]“the user can specify these points via a graphical user interface... with mouse clicks on an image”），但这同样是**用户在屏幕上用鼠标点击数字图像**来指定或调整，并未公开“检测用户指向现实世界中的真实脸部”。

* **特征D**：**实质公开**。D3公开了基于检测到的面部地标点（Landmark points，如眼睛中心、嘴唇端点、眉毛端点），来自动或者结合用户调整来对皮肤掩膜进行对齐（Registration）以及通过主动轮廓模型（Active Contour Model / Snakes）进行能量泛函优化收敛，使掩膜边缘准确地锚定/贴合在面部图像的相应器官结构周围（[0015], [0018], [0024], [0059]-[0065]）。这与本案的特征D在数字图像标记点锚定/收敛的层面上构成了实质公开。

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### 三、 特征比对表格

根据上述分析，将权利要求1（特征A-D）与对比文件D1-D4进行结构化特征比对：

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### 四、 最接近现有技术（最接近的对比文件）的分析与筛选

在创造性（Invalidity / Inventiveness）分析中，选择最接近现有技术通常需要考虑**技术领域是否相同或接近、解决的技术问题是否相同、以及公开权利要求特征的数量**。

我认为**对比文件3（D3，公开号：`US20090196475A1`）**和**对比文件1（D1，公开号：`US20080267443A1`）**最适合作为本案的**最接近对比文件（可以有多个独立的最接近对比文件，分别构建无效组合）**。具体理由如下：

#### 1. 对比文件3（D3）—— 最佳最接近对比文件之一

* **技术领域与技术问题完全相同**：D3涉及“计算机辅助皮肤分析”（面部图像处理），其解决的技术问题是如何标准化、自适应且准确地在数字面部图像上确定器官（眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇）的边界和标记点（ROI），以避免非均匀光照、噪点和个人面部差异带来的不准确（D3 [0014]-[0015]）。这与目标专利说明书【0006】-【0007】、具有极其一致的研发背景。

* **技术手段和效果高度重合**：D3明文公开了利用面部标记点（Landmark points），并利用**主动轮廓模型（Active Contour Model / Snakes）**等高级图像处理算法，使标记线自动收敛、精准“锚定”贴合在计算机生成的数字面部图像的器官周围（D3 [0059]-[0064]），这与本案说明书【0007】-【0008】、明确记载使用AAM/ASM/Snakes执行特征锚定和调节的技术效果和算法基础完全相同。

#### 2. 对比文件1（D1）—— 最佳最接近对比文件之二

* **应用场景和技术领域最为接近**：D1直接涉及“全自动或半自动的面部美化、虚拟塑料手术和虚拟化妆模拟”（D1 [0002], [0017]）。这与目标专利具体实施方式中重点保护的“虚拟化妆、涂唇膏、眼影效果应用”（说明书【0020】, 【0043】, 【0090】）在最终商业应用层面上完全一致。D1同样公开了基于用户手动反馈（微调特征框的位置和大小）来消除自动检测的误差，从而产生逼真的面部修改效果。

#### 3. 为什么排除D2/D4？

D2/D4属于安防监控、行为识别和执法语境下的警报系统，其解决的是如何通过三维特征识别找出罪犯、恐怖分子或心理异常者的敌对行为（[0004], [0006]）。其公开的技术特征极少，且技术解决方向与目标专利完全风马牛不相及，在创造性审查中无法作为最接近的现有技术。

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### 五、 漏洞与辩理论述：未被最接近对比文件公开的特征及最薄弱特征

#### 1. 未被最接近对比文件（D3/D1）公开的特征

经过检索和比对，D3和D1虽然公开了装置基础（特征A、B）以及数字图像上的标记点收敛/锚定校正（特征D），但它们**均未公开技术特征C的核心手段**：

> *“通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联”*

在D3和D1中，用户的交互均发生于**数字世界内部（In-screen interpolation）**，即用户看着屏幕，用鼠标点击屏幕上的数字像素，或者在屏幕上拖动由像素构成的特征框。而本案将其改造为了**跨越现实世界和数字世界的交互（Cross-reality interaction）**，即用户用手指直接指向自己现实中的实体脸部（或者实体照片），系统通过外部相机去捕获这个现实世界的手势，并将其映射到数字图像上。

#### 2. 指出若提出无效请求最薄弱的技术特征（即对专利权人而言最危险、最容易被攻破的特征）

作为请求人如果要对本案提起无效，或者作为专利代理师评估本案的稳固性，本专利**最薄弱（最容易被无效掉）的特征是：技术特征D（基于指示在数字图像上执行标记定位的锚定/收敛调节）**。

* **技术特征D被完全攻破的原因**：

目标专利在其说明书【0007】、【0012】中明确承认：*“这样的算法对于本领域技术人员而言是已知的，并且例如包括使用主动外观模型(AAM)或主动形状模型(ASM)……能够基于主动外观模型(AAM)或主动形状模型(ASM)而实施一种脸部标记定位方法。”*

并且，对比文件3（D3）在其详细实施方式[0059]-[0065]中，已经完整公开了如何利用地在地标点（Landmark points）的基础上，运行Active Contour（主动轮廓/蛇模型Snakes）算法进行迭代优化，使标记定位线准确地锚定在数字图像器官周围。因此，**特征D属于本领域彻头彻尾的公知常识/现有技术，不具备任何新颖性和创造性贡献**。

#### 3. 无效宣告阶段的攻防核心（特征C的创造性辩论）

如果该专利被提起无效，两方最终的生死博弈将完全聚焦于：**将“屏幕内鼠标点击/拖拽微调（D1/D3）”替换为“相机检测现实世界中用户指向自己实体脸部的手势（特征C）”，对本领域技术人员来说是否显而易见？**

* **请求人（无效方）的进攻策略**：

请求人应尝试从**人机交互（HCI）或者多媒体手势追踪领域**寻找一份辅助对比文件（D5），该D5公开了“通过前置摄像头追踪用户的实体手势（如指向自己的脸或身体器官），以控制电子设备上的应用软件进行对应的操作”。

由此，请求人可以主张：D3/D1已经给出了面部标记定位和算法锚定微调的全部技术启示，而随着硬件（前置摄像头、手势识别算法）的发展，将屏幕内的鼠标指针输入替换为屏幕外的手势指向输入，属于本领域技术人员为了追求“直观、随时随地、令用户感到自然的手势操作”（这甚至在目标专利背景技术【0046】中被承认是公知需求）而进行的常规技术手段替换，不具备创造性。

* **专利权人（防守方）的答辩策略**：

专利权人应紧扣特征C的“现实世界”限定进行抗辩：传统所有的技术（D1, D3）都极度依赖于数字图像的像素级输入，用户必须盯着屏幕上的小细节进行精确鼠标点击或拖拽，这在移动端（如智能手机、虚拟镜子Kiosk）上会导致严重的遮挡和操作不便。本案通过检测现实世界中用户指向真实面部位置的这一创新动作，提供了一种打破屏障的、更为直观且不易出错的输入反馈机制，且该机制与背后的ASM/AAM算法重新收敛（特征D）相结合，产生了“允许经由用户与他或她自己的脸的简单且直观的交互而在计算机所生成的图像中进行更为准确的脸部特征检测”的意料不到的技术效果（说明书【0006】）。在没有直观手势映射启示的对比文件组合下，该特征应当成功存活。

作为一名经验丰富的专利代理师，我针对目标专利权利要求1以及您提供的四份对比文件进行了深入的法律与技术分析。以下是详细的无效宣告可行性分析报告：

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### 一、 权利要求1的合理解释（结合目标专利说明书）

为了准确评估创造性，首先需结合目标专利说明书对权利要求1的各技术特征进行客观解释：

* **技术特征A（处理器）和B（存储器）：** 属于通用的计算机硬件架构。说明书第`[0050]`段指出，其可以采用“一个或多个处理器以及多于一个的存储器”，属于本领域的常规硬件配置。

* **技术特征C（检测用户对现实世界脸部特征的位置指示并关联）：** 解释该特征时，需结合说明书第`[0006]`、`[0017]`、`[0099]`段。该操作是指用户**不仅是在屏幕上点击图像**，而是“通过与她自己的脸的简单且直观的交互”（例如用手指、输入棒或输入笔指向或触摸自己真实的脸部或脸部的打印照片），由装置（如前向相机及手部追踪算法）检测用户指向的现实世界空间位置，进而确定用户指示的到底是哪个脸部特征（如前额、嘴唇等），并将其与现实世界的脸部相关联。

* **技术特征D（提供计算机生成脸部特征的锚定及脸部标记定位）：** 结合说明书第`[0006]`、`[0008]`、`[0081]`段。其核心在于将用户在现实世界中指出的特征位置作为“锚点/固定点”，以此来矫正或指导算法（如ASM或AAM模型）对计算机生成的图像进行特征点收敛或调节。其技术本质是用现实世界的直观交互反馈，去约束和校准虚拟图像中的脸部标记点（Landmark），避免算法本身自动识别时（例如眼睛位置找错导致嘴巴收敛到下巴上）带来的非自然变形，从而实现更准确的图像美化效果。

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### 二、 对比文件公开情况分析及特征比对表

在本案中，四份对比文件分别为：

* **D1：** US20080267443A1

* **D2：** TW200844912A

* **D3：** US20090196475A1

* **D4：** US20120140042A1

#### 1. 各对比文件特征分析

* **D1 (US20080267443A1)：**

该文献公开了一种自动或半自动修改人脸数字图像的方法。其半自动方式包括“an initial automated estimate of the facial location followed by a user fine-tuning the estimates”（初始自动估计人脸位置，随后由用户微调估计）。它公开了通过用户反馈和调整（User feedback and adjustment）来微调和修正修改后的图像或特征位置。**然而，D1中的交互是用户对屏幕上“数字图像（digital image）”中的特征位置、框大小进行微调或手工参数输入，并没有公开通过检测用户指向“现实世界中的脸部”来获得位置指示。**

* **D2 (TW200844912A) / D4 (US20120140042A1)：**

这两篇为同族文献，公开了基于三维捕捉影像识别环境中他人的敌对行为[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]。其通过3D物件侦测器和行为解译器，能够捕捉受监控人员在三维空间中的行为移动[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，包括追踪眼睛移动、肌肉收缩、面部表情等细微粒度移动[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，并首先绘制受监控者面容模型（聚焦于眼镜、嘴和鼻子）[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]。**该文献实质公开了在三维现实世界中利用传感器和立体相机检测人脸位置和面部特征位置，但其目的是进行行为分析与敌对警告，完全未公开“用户指向现实世界中的脸部特征”这一交互反馈，也未公开将该现实空间位置指示“锚定”于“计算机生成的脸部图像周围”以调整脸部标记定位的操作。**

* **D3 (US20090196475A1)：**

公开了用于计算机辅助皮肤分析的自动面具/掩膜（mask）设计、配准和特征检测。其基于检测到的面部地标点（facial landmark points，如眼睛、眉毛、嘴唇、鼻子的端点）来自动生成和调整皮肤ROI掩膜。它也公开了允许用户通过图形用户界面输入或编辑初始轮廓。**但其同样仅属于在屏幕图像上由系统自动寻找面部特征点或用户在屏幕图像上调整掩膜的范畴，缺乏“检测用户对现实世界中自身脸部特征的指向”并以此“锚定计算机生成图像上脸部标记定位”的反馈控制机制。**

#### 2. 技术特征比对表

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### 三、 最接近对比文件的确定（从技术问题和技术效果角度分析）

在创造性分析中，**对比文件D1（US20080267443A1）最适合作为本案最接近的对比文件。** 理由如下：

1. **整体解决的技术问题最切合：**

* **目标专利**旨在解决用户“在编辑/美化自己的数字脸部图像时，传统的照片编辑包操作复杂、不直观”以及“自动算法识别脸部标记点不够准确、可能产生不自然效果”的问题。

* **D1** 同样聚焦于解决“人脸数字图像的修改与美化（Modification/manipulation of digital images of faces）”、改变特征外观，以及解决“传统技术需要用户花费大量时间和精力手动输入 recoloring 复杂参数、操作不便、用户界面复杂”的技术问题。两者均处于**数字人脸图像编辑美化及虚拟彩妆**的相同技术领域。

2. **达到的技术效果最接近：**

* 目标专利期望达到的技术效果是“允许经由用户与他或她自己的脸的简单且直观的交互，而在计算机生成的图像中进行更为准确的脸部特征检测和真实的虚拟化妆、美化效果”。

* D1 同样追求“实现照片般逼真的修改结果（photo-realistic result）”、提供“简单、易用、直观的用户交互界面（simple and easy to use）”，并通过用户调整（User adjustment）来微调图像使之达到理想外貌。

*注：D3虽然也涉及地标点和掩膜优化，但其应用背景是医疗/临床的“计算机辅助皮肤疾病分析（Skin analysis for clinical research）”，不属于日常消费级的用户人脸图像直观编辑与人机交互领域；而D2/D4则完全属于安防执法的敌对行为监控警告领域[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，技术方案偏离较远。*

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### 四、 其余特征的公开情况分析

以 **D1** 为最接近的对比文件，目标专利权利要求1的区别技术特征在于**特征C的后半部分和特征D整体**。即：

> 区别特征1：通过检测用户指向“现实世界中的脸部/现实图像”的位置作为交互手段，来获取位置指示并关联特征（特征C）。

> 区别特征2：依据该现实世界的交互位置指示，提供计算机生成图像对应特征位置的“锚定”，迫使自动算法的“脸部标记定位（Landmark）”在被锚定的相对应位置周围进行调整或首次定位（特征D）。

#### 检查其他对比文件（D2/D4、D3）是否公开了上述区别特征：

1. **关于区别特征1（检测现实世界空间中对脸部特征的指向）：**

* **D2/D4** 虽然公开了在三维现实世界中利用立体相机（stereoscopic image device）捕捉受监控人的三维移动、眼睛移动、面部表情等细微粒度移动[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，但其捕捉现实移动的目的是“为了同期辨识该环境内受监控者的敌对行为并告警”[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，其中虽包含手势检测（gesturing），但**没有公开“用户为了图像编辑去指向现实世界中自己脸部特征位置”这一特定的人机交互反馈机制**。

2. **关于区别特征2（基于现实指向物理位置在虚拟图像上“锚定”并据此重构脸部标记定位点收敛）：**

* **D3** 公开了提取 facial landmark points，并通过主动外观模型/主动形状模型等高层知识（active contour modeling）自动将其收敛优化到真实图像边界，其也允许用户输入边界指导。但D3的用户干预完全是在已拍完的屏幕二维图像上发生的，**完全没有公开“基于现实世界中的位置指示提供对应的锚定，迫使计算机生成脸部图像的标记定位在锚定位置周围重新收敛/调节”的技术闭环。**

**结论：** 没有任何一份对比文件公开了目标专利最具创新性的“将现实空间指向行为映射为虚拟标记定位（Landmark）收敛锚点”的闭环反馈交互特征。

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### 五、 请求方最薄弱的技术特征

如果在后续阶段我们要代表请求方提出无效宣告请求，根据上述证据链条，**最薄弱（即最难打掉、专利权人最容易成功抗辩成功）的技术特征是：**

> **特征D中的：“基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。”**

#### 原因分析与法律风险提示：

1. **证据链存在关键“逻辑断层”：**

虽然D1公开了“半自动微调脸部图像”，D2/D4公开了“用立体相机检测三维现实世界中的人脸特征和动作”[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，D3公开了“利用主动轮廓模型收敛人脸特征点（Landmark）”。但是，**将“现实中指向人脸的空间物理位置”转换为“虚拟图像中 Landmark 算法重收敛的几何约束边界（锚定机制）”**，在现有的四份对比文件中皆找不到任何文字提及或实质暗示。

2. **专利权人具备强有力的抗辩理由（“三无抗辩”）：**

在国知局审查或口审中，专利权人只需指出以下三点，请求方的创造性证据链即面临崩溃：

* **无技术启示：** 没有任何文献启示可以将“现实空间交互”与“虚拟图像ASM/AAM模型算法的锚定校准机制”相结合；

* **破坏原有系统结构：** D2/D4 的系统架构是安防告警[cite: 2008-11-16_TW200844912A_发明专利_TW200844912A 根據3維捕捉影像警告使用者在一環境內其它人的敵對行為 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OF OTHERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx, 2012-06-07_US2012140042A_发明申请_US20120140042A1 WARNING A USER ABOUT ADVERSE BEHAVIORS OFO THERS WITHIN AN ENVIRONMENT BASED ON A 3D CAPTURED IMAGE STREAM.docx]，本领域技术人员根本没有动机将一个安防监控中捕捉面部表情以防范敌对行为的立体视觉方案，跨界融合到D1的民用自拍修图软件中，更遑论去强行改变Landmark的定位机制；

* **带来了预料不到的技术效果：** 目标专利通过此特征达成了“利用极其自然和简单的现实手势，就能彻底解决由于数字图像光照不均或算法固有缺陷导致的虚拟地标点错位（如嘴巴定位到下巴上）”的技术效果。这一直观交互带来的算法精度提升，无法通过简单的领域拼接得出。

### 代理师最终建议：

针对目前的四份对比文件，直接对权利要求1提起创造性无效宣告的**成功率较低**。若执意提起无效请求，请求方必须在特征D上承受巨大的举证压力。建议我们**启动补充检索**，重点检索那些公开了“**通过AR（增强现实）手势或空间物理追踪数据来指导/约束虚拟模型特征网格（Mesh/Landmark）重收敛或变形**”的交互式数字图像处理领域的专利，或考虑针对目标专利的从属权利要求寻找破绽，方为上策。

根据权利要求1所述的装置，其中所述装置被配置为执行被锚定在所述计算机所生成的脸部图像上的所述相对应位置周围的、针对相对应脸部特征的脸部标记定位。

根据权利要求1所述的装置，其中所述装置被配置为通过以下操作来提供所述锚定：调节已经使用脸部标记定位被标识的相对应脸部特征的位置，以将所述位置锚定在所述计算机所生成的脸部图像上的所述相对应位置周围。

根据权利要求1所述的装置，其中所述装置被配置为通过以下操作来提供所述锚定：针对通过脸部标记定位的首次使用而关联相对应脸部特征的所述位置，使得所述相对应脸部特征的脸部标记定位被锚定在所述计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

根据权利要求1所述的装置，其中针对相对应脸部特征的所述脸部标记定位包括在所述计算机所生成的脸部图像上定位多个脸部标记点以提供所述特征的定位。

根据权利要求1所述的装置，其中所述装置被配置为通过调节位于所述计算机所生成的脸部图像上的多个脸部标记点中的一个或多个脸部标记点的位置而提供相对应脸部特征的所述位置的锚定。

根据权利要求6所述的装置，其中所述多个脸部标记点对应于以下相对应脸部特征中的一个或多个：左眼、右眼、左侧眉毛、右侧眉毛、左侧脸颊、右侧脸颊、脸部轮廓、左耳、右耳、嘴唇、鼻子、前额、脸颊和下巴。

根据权利要求1所述的装置，其中所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示包括对用户在所述脸部上指向以下之一的检测：左眼、右眼、左侧脸颊、右侧脸颊、左耳、右耳、嘴唇、鼻子、前额或下巴。

根据权利要求1所述的装置，其中用户所指示的位置基于在所述用户的位置指示之前或之后对预定义脸部特征的用户选择。

根据权利要求9所述的装置，其中所述预定义脸部特征是以下之一：左眼、右眼、左侧眉毛、右侧眉毛、左侧脸颊、右侧脸颊、左耳、右耳、嘴唇、鼻子、前额或下巴。

根据权利要求1所述的装置，其中所述装置被配置为向相对应的脸部特征应用视觉效果。

根据权利要求1所述的装置，其中所述装置被配置为向通过所述脸部标记定位而被定位在所述脸部上的一个或多个脸部标记点所指示的区域应用视觉效果。

根据权利要求1所述的装置，其中所应用的视觉效果是以下之一：唇膏应用、眼影应用、眼线笔应用、睫毛颜色应用、眉毛颜色应用、脸颊颜色应用、眼睛着色、红眼消除、皮肤纹理平滑、皮肤闪光去除和皮肤瑕疵去除。

一种包括存储于其上的计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机可读介质和计算机程序代码被配置为在至少一个处理器上运行时至少执行以下操作：通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；以及基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。

一种方法，包括： 通过检测由用户所指向的现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像的位置，来检测用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，使得与脸部相关联的所述脸部特征与现实世界中的脸部或者脸部的现实世界中的图像相关联；以及基于所检测到的用户对与脸部相关联的脸部特征的位置指示，提供相对应的计算机所生成的脸部特征的位置的锚定，使得相对应的所述计算机所生成的脸部特征的脸部标记定位能够被锚定在计算机所生成的脸部图像上的相对应位置周围。