一种基于多生物特征自适应融合的身份识别方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于多生物特征自适应融合的身份识别方法及系统。所述方法包括：从待识别视频序列中获取一个步态周期内的视频序列得到周期视频；获取待识别人在周期视频中每一帧对应的PAF矩阵得到行走特征矢量图；将行走特征矢量图分别输入第一卷积神经网络和长短时记忆神经网络得到空间特征矩阵和时间特征矩阵；将空间特征矩阵和时间特征矩阵进行特征融合得到待识别人的步态特征矩阵；使用自适应加权HOG特征的人脸识别算法对待识别的人脸图像进行处理得到人脸特征矩阵；采用基于SVM的自适应加权融合算法对人脸、步态特征矩阵和标准图像进行处理得到待识别人的身份识别结果。本发明具有很强的适应性可以提高身份识别的准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多生物特征自适应融合的身份识别方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519899A
申请号 ：
CN202210166085.5
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-02-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张驰易小西王涵虞贵财尹发根张志伟柳向娥
申请人 ：
宜春学院
申请人地址 ：
江西省宜春市学府路576号
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
韩雪梅
优先权 ：
CN202210166085.5
主分类号 ：
G06V40/70
IPC分类号 ：
G06V40/70 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/764 G06V10/82
法律状态
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/70
申请日 : 20220223
申请日 : 20220223
2022-05-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
