公开(公告)号：CN114495220A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210060310.7

申请日：2022-01-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林乐平 ,  陈锦威 ,  蔡晓东

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06K9/62 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种目标身份识别方法、装置以及存储介质，属于图像识别技术领域，方法包括：S1：导入多个目标行人图片，分别对各个目标行人图片的人脸检测得到目标脸部图片；S2：分别对各个目标行人图片以及各个目标脸部图片的特征提取得到行人特征以及人脸特征；S3：构建训练模型，通过训练模型对多个行人特征以及多个人脸特征的身份识别分析得到目标身份识别结果。相比于现有的单用人脸或行人进行身份识别，本发明的目标身份识别准确率更高，且目标识别结果具有更强的可靠性，并且能够很好的适用于视频监控场景下，解决了不同质量特征对目标身份决策的影响不同的问题。

公开(公告)号：CN116434300A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310265303.5

申请日：2023-03-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林乐平 ,  陈锦威 ,  蔡晓东

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种身份识别方法、装置、系统以及存储介质，属于身份识别领域，方法包括：对待识别行人图片进行人脸提取得到待识别人脸图片；对待识别行人图片以及待识别人脸图片进行特征提取得到待识别行人特征以及待识别人脸特征；根据待识别人脸特征以及待识别行人特征对深度全连接神经网络进行训练得到训练后深度全连接神经网络。本发明相比于单用人脸或行人，目标身份识别准确率更高，且深度挖掘了人脸与行人特征信息间的关联性，实现了二者更有效的融合，从而进一步提高了监控场景下目标身份识别的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN114387646B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202111640925.9

申请日：2021-12-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 莫建文 ,  李晋 ,  蔡晓东 ,  陈锦威

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种身份识别方法、装置以及存储介质，属于图片识别技术领域，方法包括：导入多个行人图片，分别对各个行人图片进行人脸识别得到目标人脸图片；对多个目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析得到隶属度矩阵；根据隶属度矩阵对多个目标人脸图片以及多个行人图片进行划分得到接受域、拒绝域和不确定域；分别对接受域、拒绝域以及不确定域进行身份识别分析得到身份识别结果。本发明能够在不同场景下的目标采用合适的识别方法，区别于单一仅采用人脸或者行人的识别，对目标身份的识别准确率有了显著的提升，能够适用于复杂的现实情况。

公开(公告)号：CN114387646A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111640925.9

申请日：2021-12-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 莫建文 ,  李晋 ,  蔡晓东 ,  陈锦威

IPC: G06V40/16 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种身份识别方法、装置以及存储介质，属于图片识别技术领域，方法包括：导入多个行人图片，分别对各个行人图片进行人脸识别得到目标人脸图片；对多个目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析得到隶属度矩阵；根据隶属度矩阵对多个目标人脸图片以及多个行人图片进行划分得到接受域、拒绝域和不确定域；分别对接受域、拒绝域以及不确定域进行身份识别分析得到身份识别结果。本发明能够在不同场景下的目标采用合适的识别方法，区别于单一仅采用人脸或者行人的识别，对目标身份的识别准确率有了显著的提升，能够适用于复杂的现实情况。