[发明专利]身份识别方法及装置

权利要求书

1.一种身份识别方法，其特征在于，包括：

获取拍摄设备采集到的目标对象的指静脉图像；

使用指静脉神经网络模型对所述指静脉图像进行识别；

基于识别结果确定所述目标对象的身份信息，其中，所述指静脉神经网络模型为使用多组数据，通过机器学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：指静脉图像和目标对象的身份信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用指静脉神经网络模型对所述指静脉图像进行识别，包括：

使用所述指静脉神经网络模型，确定与所述指静脉图像对应的语义信息；

基于所述语义信息，采用语义分割算法对所述指静脉图像进行语义分割处理，得到分割处理后的目标指静脉图像；

使用所述指静脉神经网络模型识别所述目标指静脉图像，得到所述识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述指静脉神经网络模型，确定与所述指静脉图像对应的语义信息，包括：

使用所述指静脉神经网络模型的卷积网络编码层对所述指静脉图像进行图像变换处理，得到第一处理图像；

使用所述指静脉神经网络模型的反卷积网络解码层对所述第一处理图像进行图像还原处理，得到第二处理图像，并提取所述第二处理图像的语义信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述指静脉神经网络模型识别所述目标指静脉图像，得到所述识别结果，包括：

通过所述指静脉神经网络模型对所述目标指静脉图像进行静脉特征提取得到静脉特征提取图；

通过所述指静脉神经网络模型识别所述静脉特征提取图所属的类别，其中，不同的类别对应不同的身份信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在使用所述指静脉神经网络模型，确定与所述指静脉图像对应的语义信息之前，所述方法还包括：

检测所述指静脉图像是否符合第一目标图像要求，所述第一目标图像要求包括以下至少之一：亮度要求、对比度要求；

若检测结果指示所述指静脉图像不符合所述第一目标图像要求，则对所述指静脉图像进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少之一：图像亮度处理、图像对比度处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在使用所述指静脉神经网络模型识别所述目标指静脉图像，得到所述识别结果之前，所述方法还包括：

检测所述目标指静脉图像是否符合第二目标图像要求，所述第二目标图像要求用于反映所述指静脉神经网络模型的识别要求；

若检测结果指示所述目标指静脉图像不符合所述第二目标图像要求，则对所述目标指静脉图像进行以下至少之一的图像处理：提取感兴趣区域、滤波增强处理、纹理增强处理、图像标准化处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取拍摄设备采集到的目标对象的指静脉图像之前，所述方法还包括：

预先调整所述拍摄设备的设置信息，所述设置信息至少包括：红外摄像头模组的锐化信息、红外摄像头模组的亮度信息、红外摄像头模组的曝光度信息；

控制调整后的所述拍摄设备采集所述目标对象的指静脉图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于识别结果确定所述目标对象的身份信息之后，所述方法还包括：

识别所述目标对象的健康状况信息和/或运动状况信息；

输出所述健康状况信息和/或运动状况信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于识别结果确定所述目标对象的身份信息之后，所述方法还包括：输出识别到的所述身份信息。