[发明专利]基于深度学习的亲属关系验证方法和系统在审
| 申请号： | 202010928536.5 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112070153A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;罗志鹏;张治广 | 申请（专利权）人： | 深延科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 陈红桥 |
| 地址： | 100081 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的亲属关系验证方法和系统，其中，所述方法包括，获取第一图像数据和第二图像数据，其中，第一图像数据为待验证目标的图像数据，第二图像数据为比对目标的图像数据，采用多个特征提取网络对第一图像数据和第二图像数据进行特征提取，并且每个特征提取网络分别从第一图像数据和第二图像数据得到一个特征向量，并根据该特征向量分别得到待验证目标的融合特征向量和比对目标的融合特征向量，以及根据待验证目标的融合特征向量和比对目标的融合特征向量判断待验证目标与比对目标之间是否存在亲属关系。本发明能够具有较高的检测精度，并且能够在图像数据较少的情况下对目标之间是否存在亲属关系进行较为准确的判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 亲属关系 验证 方法 系统 | ||
【主权项】：
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