[发明专利]双向重构模型应用系统及方法

权利要求书

1.一种双向重构模型应用系统，其特征在于，所述系统包括：

位图获取机构，用于获取仅仅包括待分析的脸部位图，获取方式包括本地数据传输以及网络数据传输；

映射建立机构，用于建立反映当前位图与输入位图是否为设定人员脸部位图的映射关系的反馈神经网络模型，所述反馈神经网络模型的输入为当前位图、设定人员基准脸部位图、设定人员年龄以及设定人员性别，所述反馈神经网络模型的输出为TRUE或者FALSE；

正向重构机构，与所述映射建立机构连接，用于采用归属于设定人员的已知脸部位图、设定人员基准脸部位图、设定人员年龄以及设定人员性别作为所述反馈神经网络模型的输入，采用TRUE作为所述反馈神经网络模型的输出，执行对所述反馈神经网络模型的单次正向训练；

反向重构机构，与所述映射建立机构连接，用于采用归属于设定人员之外其他人员的已知脸部位图、设定人员基准脸部位图、设定人员年龄以及设定人员性别作为所述反馈神经网络模型的输入，采用FALSE作为所述反馈神经网络模型的输出，执行对所述反馈神经网络模型的单次反向训练；

智能鉴定设备，分别与所述位图获取机构、所述正向重构机构以及所述反向重构机构连接，用于将完成预设总量的多次正向训练以及预设总量的多次反向训练的所述反馈神经网络模型作为智能鉴定模型，将待分析的脸部位图、设定人员基准脸部位图、设定人员年龄以及设定人员性别输入到智能鉴定模型以运行智能鉴定模型，获取智能鉴定模型的输出；

信号判断设备，与所述智能鉴定设备连接，用于在所述智能鉴定模型的输出为TRUE时，发出认证成功信号；

其中，将完成预设总量的多次正向训练以及预设总量的多次反向训练的所述反馈神经网络模型作为智能鉴定模型包括：各种位图的分辨率相同，所述预设总量的取值与位图的分辨率的取值正向关联。

2.如权利要求1所述的双向重构模型应用系统，其特征在于，所述系统还包括：

数据存储设备，与所述智能鉴定设备连接，用于存储所述智能鉴定模型的各项模型参数；

其中，所述信号判断设备还用于在所述智能鉴定模型的输出为FALSE时，发出认证失败信号。

3.如权利要求1-2任一所述的双向重构模型应用系统，其特征在于：

所述反馈神经网络模型的输入为当前位图、设定人员基准脸部位图、设定人员年龄以及设定人员性别包括：所述反馈神经网络模型包括四个输入数据，第一输入数据为当前位图、第二输入数据为设定人员基准脸部位图、第三输入数据为设定人员年龄以及第四输入数据为设定人员性别。

4.如权利要求3所述的双向重构模型应用系统，其特征在于：

所述反馈神经网络模型包括四个输入数据，第一输入数据为当前位图、第二输入数据为设定人员基准脸部位图、第三输入数据为设定人员年龄以及第四输入数据为设定人员性别包括：将当前位图的各个像素点的颜色分量数值输入到所述反馈神经网络模型；

其中，所述反馈神经网络模型包括四个输入数据，第一输入数据为当前位图、第二输入数据为设定人员基准脸部位图、第三输入数据为设定人员年龄以及第四输入数据为设定人员性别包括：将设定人员基准脸部位图的各个像素点的颜色分量数值输入到所述反馈神经网络模型；

其中，所述反馈神经网络模型包括四个输入数据，第一输入数据为当前位图、第二输入数据为设定人员基准脸部位图、第三输入数据为设定人员年龄以及第四输入数据为设定人员性别包括：将设定人员年龄的ASCLL编码数值输入到所述反馈神经网络模型。

5.如权利要求4所述的双向重构模型应用系统，其特征在于：

将当前位图的各个像素点的颜色分量数值输入到所述反馈神经网络模型包括：当前位图的每一个像素点的颜色分量数值包括所述像素点的红绿分量数值、黑白分量数值以及黄蓝分量数值；

其中，将设定人员基准脸部位图的各个像素点的颜色分量数值输入到所述反馈神经网络模型包括：设定人员基准脸部位图的每一个像素点的颜色分量数值包括所述像素点的红绿分量数值、黑白分量数值以及黄蓝分量数值。