[发明专利]身份判定方法、装置及电子设备有效

专利信息
申请号: 201710807571.X 申请日: 2017-09-08
公开(公告)号: CN107392191B 公开(公告)日: 2018-09-21
发明(设计)人: 严蕤;牟永强 申请(专利权)人: 深圳云天励飞技术有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 代理人: 曾柳燕
地址: 518000 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 身份 判定 方法 装置 电子设备
【权利要求书】:

1.一种身份判定方法,其特征在于,所述方法包括:

获取当前拍摄的第一用户的人脸特征以及证件照中的第二用户的人脸特征;

使用预先经特征学习得到的空间映射的目标参数矩阵,将所述第一用户的人脸特征进行映射得到第一特征向量,将所述第二用户的人脸特征进行映射得到第二特征向量,其中,所述目标参数矩阵的学习过程包括:

获取有类别标记的训练样本的人脸特征,

将所述人脸特征映射至目标参数矩阵A得到第三特征向量,用公式表示为:x(n)表示第n个训练样本的人脸特征,rn表示人脸特征x(n)映射到所述目标参数矩阵A后得到的第三特征向量,其中fz为特征向量的维度,

定义目标函数损失:其中,C(rn)表示第三特征向量rn的类别,μ(rn)表示类别C(rn)的聚类中心,为第c类样本的第K个簇的中心,K为正整数,α为差异的间隔大小,σ2表示所有样本偏离所属类别中心的协方差,σ2用估计,

通过梯度下降算法进行迭代,求解当所述目标函数损失L(A)趋于稳定时,所述目标参数矩阵A中的元素,当所述目标函数损失L(A)趋于稳定时,使得属于同一人的特征向量之间的差异变小,而属于不同人的特征向量之间的差异变大;

确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的相似度;

判断所述相似度是否大于预设阈值;

若所述相似度大于预设阈值,则判定所述第一用户与所述第二用户为同一人。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

若所述相似度小于或等于所述预设阈值,则判定所述第一用户与所述第二用户为不同人。

3.一种身份判定装置,其特征在于,包括:

获取单元,用于获取当前拍摄的第一用户的人脸特征以及证件照中的第二用户的人脸特征;

映射单元,用于使用预先经特征学习得到的空间映射的目标参数矩阵,将所述第一用户的人脸特征进行映射得到第一特征向量,将所述第二用户的人脸特征进行映射得到第二特征向量,其中,所述目标参数矩阵的学习过程包括:

获取有类别标记的训练样本的人脸特征,

将所述人脸特征映射至目标参数矩阵A得到第三特征向量,用公式表示为:x(n)表示第n个训练样本的人脸特征,rn表示人脸特征x(n)映射到所述目标参数矩阵A后得到的第三特征向量,其中fz为特征向量的维度,

定义目标函数损失:其中,C(rn)表示第三特征向量rn的类别,μ(rn)表示类别C(rn)的聚类中心,为第c类样本的第K个簇的中心,K为正整数,α为差异的间隔大小,σ2表示所有样本偏离所属类别中心的协方差,σ2用估计,

通过梯度下降算法进行迭代,求解当所述目标函数损失L(A)趋于稳定时,所述目标参数矩阵A中的元素,当所述目标函数损失L(A)趋于稳定时,使得属于同一人的特征向量之间的差异变小,而属于不同人的特征向量之间的差异变大;

确定单元,用于确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的相似度;

判断单元,用于判断所述相似度是否大于预设阈值;

判定单元,用于若所述相似度大于预设阈值,则判定所述第一用户与所述第二用户为同一人。

4.根据权利要求3所述的身份判定装置,其特征在于,所述判定单元,还用于若所述相似度小于或等于所述预设阈值,则判定所述第一用户与所述第二用户为不同人。

5.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器和存储器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1或2所述的身份判定方法。

6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令,所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1或2所述的身份判定方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳云天励飞技术有限公司,未经深圳云天励飞技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710807571.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top