[发明专利]一种自主学习的身份识别方法有效
| 申请号： | 201710436093.6 | 申请日： | 2017-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN107292252B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 周晓军;王行;盛赞;李朔;李骊;杨高峰 | 申请（专利权）人： | 南京华捷艾米软件科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 李明 |
| 地址： | 210012 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种类似家庭环境下成员身份识别的方法，具体步骤包括：一是自动进行人脸图像质量筛选，初步完成家庭成员注册；二是在近距离、光线较好的条件下通过人脸识别身份；三是，跟踪人脸，并获得同一人的身高、体型、服饰等信息，并根据人脸信息为这些样本加上标签；四是，根据跟踪人脸、身高等信息，通过聚类方法，得到多维带标签样本；五是利用多维带标签样本训练目标环境分类器。本文发明能根据环境，跟踪学习原始无标签数据，弥补了人脸识别在人脸小、光线差、人脸角度过大条件下识别率低的问题，大大提高家庭身份识别实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自主 学习 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种自主学习的身份识别方法，其特征在于，包括如下具体步骤：获取目标环境下每个成员的人脸图像，完成每个成员的预注册；在特定采集条件下获得成员的人脸图像，通过人脸识别确定该成员的身份，并对该成员进行跟踪采集，获得该成员的人体特征信息，将所述人体特征信息作为该成员的附加标签；根据人脸及所述人体特征信息进行聚类，得到多维特征数据；利用所述多维特征数据训练目标环境分类器；基于训练好的目标环境分类器进行所述目标环境下成员的身份识别。
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