[发明专利]嫌疑人人脸识别认定方法

摘要

嫌疑人人脸识别认定方法。由数据存贮单元、“人脸比对识别引擎”、多引擎调度模块、二次综合分析处理模块组成。通过一张待识别人的人脸图片，由相似度计算模型、命中概率排序模型计算，得到前20名相似人员列表；再用统计模型将筛选出在多系统中命中≥T次的记录集中并重新列表；计算相似度均值mu和方差sigma的高斯分布在s的累积概率作为权重w；再通过综合相似度计算模型取值，排列出阈值以上的前10名作为综合Top‑10输出结果。实现提高人脸识别的准确度和稳定性的目标。

主权项

1.嫌疑人人脸识别认定方法，其特征在于，选择多个“人脸比对识别引擎”：步骤一：将图片数据I推送分发到各“人脸比对识别引擎”输入接口，使用多个引擎调度模块；步骤二：二次综合分析处理模块给各家“人脸比对识别引擎”设定编号：n＝1、2、3到n；步骤三：向n个“人脸比对识别引擎”输入同一张待识别人的人脸图片，各n个“人脸比对识别引擎”进行单独引擎识别；步骤四：各个“人脸比对识别引擎”通过相似度计算模型、命中概率排序模型计算，统一设A为阈值；得到前20名排序作为Top‑1～Top‑20列表；记为Listm；步骤五：统计模型List1，List2，List3到Listm，从中筛选出命中≥2次的记录，并集中重新列表，记为初选结果列表F0；F：加权模型对初选结果列表F0的每条记录，根据其对应的各单引擎相似度值进行加权平均；G：计算Listm相似度分布的均值mum和方差sigmam；H：以均值mum、方差sigmam的高斯分布在sm的累积概率作为权重wm；I：综合相似度计算模型对综合相似度取值为：(w1*s1+w2*s2+w3*s3+……+wm*sm)/(w1+w2+w3+……+wm)；J：输出综合相似度值，并排序列出结果。