[发明专利]基于端到端深度神经网络的语音和人脸复合身份认证方法在审
| 申请号： | 201810204002.0 | 申请日： | 2018-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN108399395A | 公开（公告）日： | 2018-08-14 |
| 发明（设计）人： | 胡德昆;易发胜;崔国栋 | 申请（专利权）人： | 成都数智凌云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G10L17/18;G10L25/18;G10L25/24 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 610041 四川省成都市中国（四川）*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于端到端深度神经网络的语音和人脸复合身份认证方法，其包括采集文本相关语音信号和面部视频信号，提取语音声纹特征，提取多帧人脸特征，将语音声纹特征和多帧人脸特征进行连接得到身份特征向量，将身份特征向量进行降维处理，采用Triplets Loss方法进行身份识别。本发明通过结合语音和人脸特征进行身份认证，弥补单一特征带来的不足，可应用于门禁考勤和人机交互等场合，有效提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 语音 人脸特征 身份认证 身份特征 神经网络 声纹特征 端到端 多帧 人脸 向量 复合 单一特征 降维处理 人机交互 身份识别 视频信号 语音信号 准确率 门禁 考勤 文本 采集 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于端到端深度神经网络的语音和人脸复合身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：A、采集预先设定的文本相关语音信号，并同步采集待识别人的面部视频信号；B、提取步骤A中文本相关语音信号的语音声纹特征；C、提取步骤A中面部视频信号的多帧人脸特征；D、将步骤B中语音声纹特征和步骤C中多帧人脸特征进行连接，得到身份特征向量；E、将步骤D中身份特征向量进行降维处理；F、根据步骤E中降维处理后的身份特征向量采用Triplets Loss方法进行身份识别。
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