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龙图腾网恭喜成都航空职业技术学院申请的专利一种乘客人脸自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119339427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411888905.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种乘客人脸自动识别方法是由杨菲;纪佳李设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乘客人脸自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种乘客人脸自动识别方法，涉及人脸识别技术领域，包括以下步骤：S1、拍摄乘客的验证人脸图像；S2、利用所有像素点的重叠系数对验证人脸图像的轮廓区域进行修正，得到敏感轮廓区域，并为敏感轮廓区域生成敏感比对系数；S3、利用敏感比对系数将验证人脸图像与人脸数据库进行比对，得到识别结果。本发明利用的敏感比对系数和巴氏距离可以反映敏感轮廓区域与人脸数据库中每张标准图像的相似程度，可以更加准确地判断验证人脸图像与人脸数据库中的人脸是否一致。

本发明授权一种乘客人脸自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种乘客人脸自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、拍摄乘客的验证人脸图像；S2、利用所有像素点的重叠系数对验证人脸图像的轮廓区域进行修正，得到敏感轮廓区域，并为敏感轮廓区域生成敏感比对系数；S3、利用敏感比对系数将验证人脸图像与人脸数据库进行比对，得到识别结果；所述S2包括以下子步骤：S21、计算验证人脸图像中每个像素点的重叠系数；S22、利用灰度积分投影法提取验证人脸图像的轮廓区域，并利用每个像素点的重叠系数对验证人脸图像的轮廓区域进行修正，得到敏感轮廓区域；S23、为敏感轮廓区域生成敏感比对系数；所述S21中，验证人脸图像中第个像素点的重叠系数的计算公式为： ；式中，表示验证人脸图像中第个像素点的灰度值，表示验证人脸图像中第个像素点的灰度值，表示验证人脸图像中第个像素点的灰度值，表示求余函数；所述S22包括以下子步骤：S221、利用灰度积分投影法提取验证人脸图像的轮廓区域，生成垂直灰度积分向量和水平灰度积分向量；S222、利用垂直灰度积分向量的欧几里得范数和水平灰度积分向量的欧几里得范数，生成分布特征范围；S223、剔除轮廓区域中重叠系数不属于分布特征范围的像素点，得到敏感轮廓区域；所述S222中，分布特征范围的上限的计算公式为： ；式中，表示水平灰度积分向量的欧几里得范数，表示垂直灰度积分向量的欧几里得范数；所述S222中，分布特征范围的下限的计算公式为： ；所述S23包括以下子步骤：S231、提取敏感轮廓区域的凸包；S232、提取凸包与敏感轮廓区域的距离；S233、根据凸包与敏感轮廓区域的距离，计算敏感比对系数；所述S233中，敏感比对系数的计算公式为： ；式中，表示凸包与敏感轮廓区域的距离，表示敏感轮廓区域的周长，表示自然对数的底数；凸包指轮廓的最小外接凸多边形，凸包与原始轮廓之间的距离通过计算每个轮廓点到其最近凸包角点的距离再求和来得到。

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