[发明专利]一种身份识别方法、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

导入多个行人图片，分别对各个所述行人图片进行人脸识别，得到与各个所述行人图片分别对应的目标人脸图片；

对多个所述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；

根据所述隶属度矩阵对多个所述目标人脸图片以及多个所述行人图片进行划分，得到接受域、拒绝域和不确定域；

分别对所述接受域、所述拒绝域以及所述不确定域进行身份识别分析，得到身份识别结果。

2.根据权利要求1所述的身份识别方法，其特征在于，所述分别对各个所述行人图片进行人脸识别，得到与各个所述行人图片分别对应的目标人脸图片的过程包括：

利用insightface算法分别对各个所述行人图片进行人脸识别，得到与各个所述行人图片分别对应的目标人脸图片。

3.根据权利要求1所述的身份识别方法，其特征在于，所述对多个所述目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析，得到隶属度矩阵的过程包括：

利用卷积神经网络模型分别对各个所述目标人脸图片进行分类处理，得到与各个所述目标人脸图片对应的预测概率；

根据所有的所述预测概率构建得到隶属度矩阵。

4.根据权利要求1所述的身份识别方法，其特征在于，所述隶属度矩阵包括多个与所述目标人脸图片对应的隶属度值，所述根据所述隶属度矩阵对多个所述目标人脸图片以及多个所述行人图片进行划分，得到接受域、拒绝域和不确定域的过程包括：

筛选所有隶属度值的最大值，得到最大隶属度值；

筛选所有隶属度值的最小值，得到最小隶属度值；

根据所述最大隶属度值和所述最小隶属度值对多个所述隶属度值进行阈值分析，得到目标阈值；

当所述隶属度值小于或等于所述目标阈值时，则将与所述隶属度值对应的行人图片作为拒绝域图片；当所述隶属度值大于所述目标阈值，且小于所述最大隶属度值与所述目标阈值之差时，则将与所述隶属度值对应的目标人脸图片作为接受域图片；当所述隶属度值大于或等于所述最大隶属度值与所述目标阈值之差时，则将与所述隶属度值对应的行人图片以及与所述隶属度值对应的目标人脸图片一并作为不确定域图片；

集合所有的接受域图片得到接受域，集合所有的拒绝域图片得到拒绝域，集合所有的不确定域图片得到不确定域。

5.根据权利要求4所述的身份识别方法，其特征在于，所述根据所述最大隶属度值和所述最小隶属度值对多个所述隶属度值进行阈值分析，得到目标阈值的过程包括：

通过第一式对所述最大隶属度值和所述最小隶属度值进行原始阈值的计算，得到原始阈值，所述第一式为：

β＝p_min+0.5p_max，

其中，β为原始阈值，p_min为最小隶属度值，p_max为最大隶属度值；

按照预设幅度值对所述原始阈值进行递减，直至所述原始阈值等于零，从而得到多个递减后的阈值；

通过第二式和多个所述隶属度值分别对所述原始阈值以及各个所述递减后的阈值进行最优化目标函数的计算，得到与所述原始阈值或所述递减后的阈值对应的最优化目标函数，所述第二式为：

Oβ＝|X₁+X₂-X₃|，

其中，

其中，Oβ为最优化目标函数，p_max为最大隶属度值，p_i为第_i个目标人脸图片对应的隶属度值，β'为原始阈值或递减后的阈值，X₁为第一隶属度值之和，X₂为第二隶属度值之和，X₃为第三隶属度值之和；

筛选所有最优化目标函数的最大值，并将筛选后的最优化目标函数对应的原始阈值或递减后的阈值作为目标阈值。