[发明专利]一种应用于驾驶人身份认证系统的动态人像感知比对方法

说明书

本发明一种应用于驾驶人身份认证系统的动态人像感知比对方法，属于动态人像感知比对技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种应用于驾驶人身份认证系统的动态人像感知比对方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：通过ArcFace损失函数训练一个基准深度模型；将训练模型用于从人脸样本图像中进行特征提取，通过选择适合的三元组得到适合的训练结果，优化完成后，采用最近邻方法进行人像识别，将相似度数据反馈回驾考系统中进行分析处理，通过动态TripletLoss模型修正方法，利用人工核验的考生照片修正损失函数，通过不断微调、完善模型提高小样本情况下的人像识别率；本发明应用于驾驶人身份认证系统。

技术领域

本发明一种应用于驾驶人身份认证系统的动态人像感知比对方法，属于动态人像感知比对技术领域。

背景技术

目前为配合公安部推出的公安交管放管服改革措施落地，对驾考系统进行了一定程度的升级与改进，增设相应的考试配套设施，对考试人员的登记信息进行有效管理；在驾考核实人员身份过程中，要求系统调取驾考平台考生身份人像信息库内数据，在考场入口门禁处自动抓拍考生照片，将抓拍照片与信息库内预存信息进行比对，平台将核验结果返回考试系统，若考生信息核验失败则由考场工作人员进行人工核验。

在进行人像比对过程中，发现由于大部分考场日均考试安排计划在200人左右，并且每位考生只有一张报名照片，目前系统采用的传统深度学习方法对于这类小样本集数据往往会出现过拟合且无法收敛的情况；由检测率、误检率和漏检率作为算法的评价指标，相应的概念定义如下：检测率为识别正确考生数量与总考生数量的比值，误检率为判断错误的考生数量与总考生数量的比值，漏检率为没有识别的考生数量与总考生数量的比值，则目前系统平台在5日内的检测数据如表1所示：

序号	总考生数量	检测率	误检率	漏检率
1	1638	97.3％	0.5％	2.2％
2	1215	97.7％	0.2％	2.1％
3	1595	97.0％	0.3％	2.7％
4	1196	96.9％	0.3％	2.8％
5	1725	97.6％	0.5％	2.9％