[发明专利]一种基于人面识别和步态识别的伪装个体识别方法、系统及介质在审
| 申请号： | 201911016016.0 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110765950A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 唐洁仪 | 申请（专利权）人： | 广州善利信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06F16/71;G06F16/732 |
| 代理公司： | 44102 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人： | 彭东梅 |
| 地址： | 510700 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人面识别和步态识别的伪装个体识别方法、系统及计算机介质，属于视频识别的技术领域。本发明的基于人面识别和步态识别的伪装个体识别方法，包括获取红外视频并进行深度学习、提取步态特征和人脸特征、将提取特征进行匹配并返回结果。系统则包括了红外摄像头和云端设备，计算机介质则包括了相应的程序。使用本基于人面识别和步态识别的伪装个体识别方法，相比现有的直接对伪装物进行处理的方式，直接使用了不会受到伪装物干扰的人体红外光学特征，避免了将伪装物放入识别模型内作为影响因子的复杂度，也避免了对伪装物进行模糊化处理可能存在的特征缺失或者失真的干扰，提高了对视频中人类个体进行识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 伪装物 步态识别 个体识别 伪装 计算机介质 红外摄像头 模糊化处理 步态特征 返回结果 红外光学 红外视频 人类个体 人脸特征 视频识别 提取特征 影响因子 云端设备 准确度 复杂度 放入 匹配 视频 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于人面识别和步态识别的伪装个体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.红外摄像头获取红外视频并上传到云端存储；/nS2.对云端的存储的全部红外视频，利用已经设置好的深度网络进行学习，并建立个体特征库数据库；/nS3.引入一段新的红外视频到云端，在新的红外视频中对人类个体进行区分；/nS4.对每个人类个体提取步态特征、人脸特征；/nS5.将S4中提取到的步态特征与人脸特征放入S2中的个体特征库数据库进行匹配；/nS6.判断个体特征库数据库中是否有与S5中特征相匹配的人类个体；若符合，则输出匹配成功的结果，否则返回执行S3。/n
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