[发明专利]一种多模态生物特征融合方法及装置在审
| 申请号： | 201811377844.2 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109614880A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 韩庆芝;王栋;王波;玄佳兴;贺金红;杨珂;杨静;吕梓童;彭轼 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网电子商务有限公司;国网雄安金融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种多模态生物特征融合方法及装置，涉及人工智能领域。本发明实施例能够利用多种生物特征对待识别用户的身份进行识别。该方法包括：获取待识别用户的至少两种生物特征；分别提取所述至少两种生物特征中所包含生物特征的特征参数；对所述至少两种生物特征所包含生物特征的特征参数进行归一化处理；对进行归一化处理后的生物特征的特征参数进行加权融合，生成融合特征参数；根据所述融合特征参数，利用卷积神经网络对所述待识别用户的身份进行识别。本发明应用于生物识别。 | ||
| 搜索关键词： | 生物特征 特征参数 多模态生物特征 融合 归一化处理 卷积神经网络 人工智能领域 加权融合 生物识别 身份 应用 | ||
【主权项】：
1.一种多模态生物特征融合方法，其特征在于，获取待识别用户的至少两种生物特征；分别提取所述至少两种生物特征中所包含生物特征的特征参数；对所述至少两种生物特征所包含生物特征的特征参数进行归一化处理；对进行归一化处理后的生物特征的特征参数进行加权融合，生成融合特征参数；根据所述融合特征参数，利用卷积神经网络对所述待识别用户的身份进行识别。
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