[发明专利]人物中心特性特定照片匹配排名引擎

权利要求书

1.一种面部识别系统，包括：

面部分类器，其被配置为

接收输入图像，以及

分析所述输入图像以确定至少一个特定特性；

特征提取器，其被配置为

基于所确定的所述特定特性，接收多个数据集，以及

生成对应于所述多个数据集的多个特征集，其中所述多个特征集中的相应特征集包括从所述多个数据集中的相应数据集提取的对应特征；以及

特征比较器，其被配置为

从图像数据库接收多个图像，

通过使用由所述特征提取器生成的所述多个特征集，来将所述输入图像与来自所述图像数据库的所述多个图像相比较，以及

选择所述输入图像与所述图像数据库中的所述多个图像之间的潜在匹配。

2.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述多个数据集中的相应数据集包括图像对，其中每个对包含包括所述特定特性的一个图像和不包括所述特定特性的另一图像。

3.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述特定特性是以下一项或多项：年龄范围、种族、肤色、性别、疤痕、或纹身。

4.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述特征提取器被配置为生成多个向量，所述多个向量包括指示从相应数据集提取的相应特征的多个元素。

5.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述面部分类器被配置为将接收到的所述图像与图像的数据库相比较以确定所述一个或多个特定特性。

6.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述特征比较器输出指示所述输入图像与所述图像数据库中的所述多个图像之间的匹配的可能性的潜在匹配的排名。

7.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述特征提取器包括卷积神经网络(CNN)，所述卷积神经网络被配置为生成所述多个特征集。

8.根据权利要求1所述的面部识别系统，其中所述特征比较器被配置为生成用于所述输入图像的识别决策，其中所述识别决策是以下中的一项：(i)主题验证决策、或者(ii)主题识别决策。

9.一种用于在面部识别系统中识别面部的方法，所述方法包括：

接收输入图像；

分析所述输入图像以确定至少一个特定特性；

基于所确定的所述特定特性，接收多个数据集；

生成对应于所述多个数据集的多个特征集，其中所述多个特征集中的相应特征集包括从所述多个数据集中的相应数据集提取的对应特征；

从图像数据库接收多个图像；

通过使用所述多个特征集来将所述输入图像与来自所述图像数据库的所述多个图像相比较；以及

输出指示所述输入图像与所述图像数据库中的所述多个图像之间的匹配的可能性的潜在匹配的排名。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述多个数据集中的相应数据集包括图像对，其中每个对包含包括所述特定特性的一个图像和不包括所述特定特性的另一图像。

11.根据权利要求9所述的方法，其中所述特定特性是以下中的一项或多项：年龄范围、种族、肤色、性别、疤痕、或纹身。

12.根据权利要求9所述的方法，还包括：

生成用于所述输入图像的识别决策，其中所述识别决策是以下中的一项：(i)主题验证决策、或者(ii)主题识别决策。

13.根据权利要求9所述的方法，其中生成多个特征集包括卷积神经网络(CNN)被配置为生成所述多个特征集。