[发明专利]用于多模态生物特征识别的方法、装置及系统在审
申请号: | 201710164579.9 | 申请日: | 2017-03-20 |
公开(公告)号: | CN107153811A | 公开(公告)日: | 2017-09-12 |
发明(设计)人: | 邓玉;廖敏飞;刘丽娟;黄瑞吟;许腾;李文鹏 | 申请(专利权)人: | 中国建设银行股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司44202 | 代理人: | 温旭,郝传鑫 |
地址: | 100032 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 多模态 生物 特征 识别 方法 装置 系统 | ||
1.一种用于多模态生物特征识别的方法,其特征在于,所述方法包括:
针对输入的不同类型生物特征分别进行单模态识别;
将不同类型生物特征的单模态识别结果进行融合计算得到多模态识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,针对输入的不同类型生物特征分别进行单模态识别包括:
针对所述不同类型生物特征的训练元组进行有放回抽样得到所述不同类型生物特征各自的训练集;
将所述不同类型生物特征各自的训练集放入各自的生物特征识别的算法模型进行分类,以得到所述不同类型生物特征各自的单模态识别结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将不同类型生物特征的单模态识别结果进行融合计算得到多模态识别结果包括:
针对所述不同类型生物特征,计算所述分类的错误分类率;
根据所述不同类型生物特征各自的错误分类率计算所述不同类型生物特征各自的权重;
根据所述不同类型生物特征各自的单模态识别结果和各自的权重进行融合计算得到多模态识别结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述不同类型生物特征各自的错误分类率计算所述不同类型生物特征各自的权重包括:
按照下述公式计算所述权重:
其中,wi表示第i类生物特征的权重,error(Mi)表示错误分类率,i为自然数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述不同类型生物特征各自的单模态识别结果和各自的权重进行融合计算得到多模态识别结果包括:
按照下述式进行所述融合计算:
其中,R表示多模态识别结果,Ri表示第i类生物特征的单模态识别结果,k表示所述不同类型生物特征的类型数,i为1到k的自然数。
6.一种用于多模态生物特征识别的装置,其特征在于,所述装置包括:
单模态识别模块,用于针对输入的不同类型生物特征分别进行单模态识别;
融合计算模块,用于将不同类型生物特征的单模态识别结果进行融合计算得到多模态识别结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,针对输入的不同类型生物特征分别进行单模态识别包括:
针对所述不同类型生物特征的训练元组进行有放回抽样得到所述不同类型生物特征各自的训练集;
将所述不同类型生物特征各自的训练集放入各自的生物特征识别的算法模型进行分类,以得到所述不同类型生物特征各自的单模态识别结果。
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