[发明专利]使用自主机器的识别、再标识和安全性增强

权利要求书

1.一种用来促进在自主机器的机器学习中的识别、再标识和安全性的装置，所述装置包括：

检测/观察逻辑，用来促进相机检测物理附近区域内的一个或更多对象，所述一个或更多对象包含人，并且所述物理附近区域包含房子，其中检测包含捕获所述人身体的一个或更多部分的一个或更多图像；

抽取和比较逻辑，用来抽取基于所述身体的所述一个或更多部分的身体特征，其中所述抽取和比较逻辑进一步用来将所述抽取的身体特征与存储在数据库的特征向量进行比较；以及

再标识和模型逻辑，用来基于在一段时间上所述抽取的身体特征构建分类模型，以促进独立于所述人的面部识别的所述人的识别或再标识。

2.如权利要求1所述的装置，进一步包括：识别和注册逻辑，用来基于所述面部识别执行所述人的初始注册，其中在所述初始注册之后，所述抽取和比较逻辑进一步用来将所述抽取的身体特征与所述面部识别进行匹配。

3.如权利要求1所述的装置，进一步包括：存储和训练逻辑，用来训练与神经网络关联的分类器，以确保独立于所述面部识别的所述人的所述识别或再标识。

4.如权利要求1所述的装置，进一步包括：认证逻辑，用来在所述神经网络的一层或更多层插入一个或更多验证校验，以校验在所述一层或更多层的每层的所述神经网络的完整性以防止恶意攻击。

5.如权利要求1所述的装置，进一步包括：并行执行逻辑，用来如果与图形处理器关联的软件应用受到计算机攻击，则促进所述软件应用和所述神经网络的分开并行执行，其中所述神经网络在第一执行单元中被保护，而所述软件应用在第二执行单元中被隔离。

6.如权利要求1所述的装置，进一步包括：输出比较逻辑，将所述神经网络的输出与决断制定实体的未决决断进行比较，其中基于所述神经网络的所述输出，所述未决决断是更改、暂停或保持中的至少一项。

7.如权利要求5所述的装置，其中所述图形处理器与应用处理器协同定位在公共半导体封装上。

8.一种用于促进在自主机器的机器学习中的识别、再标识和安全性的方法，所述方法包括：

促进相机检测物理附近区域内的一个或更多对象，所述一个或更多对象包含人，并且所述物理附近区域包含房子，其中检测包含捕获所述人身体的一个或更多部分的一个或更多图像；

抽取基于所述身体的所述一个或更多部分的身体特征；

将所述抽取的身体特征与存储在数据库的特征向量进行比较；以及

基于在一段时间上所述抽取的身体特征构建分类模型，以促进独立于所述人的面部识别的所述人的识别或再标识。

9. 如权利要求8所述的方法，进一步包括：

基于所述面部识别执行所述人的初始注册；以及

在所述初始注册之后，将所述抽取的身体特征与所述面部识别进行匹配。

10.如权利要求8所述的方法，进一步包括：训练与神经网络关联的分类器，以确保独立于所述面部识别的所述人的所述识别或再标识。

11.如权利要求8所述的方法，进一步包括：在所述神经网络的一层或更多层插入一个或更多验证校验，以校验在所述一层或更多层的每层的所述神经网络的完整性以防止恶意攻击。

12.如权利要求8所述的方法，进一步包括：如果与图形处理器关联的软件应用受到计算机攻击的话，则促进所述软件应用与所述神经网络的分开并行执行，其中所述神经网络在第一执行单元中被保护，而所述软件应用在第二执行单元中被隔离。

13.如权利要求8所述的方法，进一步包括：将所述神经网络的输出与决断制定实体的未决决断进行比较，其中基于所述神经网络的所述输出，所述未决决断是更改、暂停或保持中的至少一项。