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龙图腾网获悉上海冠豪网络科技有限公司申请的专利多光谱图像融合的人脸识别系统、方法、电子设备及存储介质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：CN119810896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510293289.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权多光谱图像融合的人脸识别系统、方法、电子设备及存储介质是由陆传均;谢亮;陆少锋设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多光谱图像融合的人脸识别系统、方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了多光谱图像融合的人脸识别系统、方法、电子设备及存储介质，涉及人脸识别技术领域，预先收集多光谱人脸图像集合和环境条件集合，对环境条件集合使用聚类算法，划分出K种环境类型，对于每种环境类型，基于多光谱人脸图像集合，构建并训练单光谱特征提取模型，基于单光谱特征提取模型的识别性能，为每种环境类型设计融合权重计算策略，在应用环境中，对单光谱特征提取模型进行微调，在待验证人员进行人脸识别时，收集实际环境条件集合，使用微调后的单光谱特征提取模型，依据实际环境条件集合和融合权重计算策略进行人脸识别；显著提高了人脸识别系统在各种复杂环境下的准确性和稳定性。

本发明授权多光谱图像融合的人脸识别系统、方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.多光谱图像融合的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：预先收集多光谱人脸图像集合和环境条件集合； 步骤二：对环境条件集合使用聚类算法，划分出K个环境聚类簇，每个环境聚类簇对应一种环境类型；K为预设的环境聚类簇数量； 步骤三：对于每种环境类型，基于多光谱人脸图像集合，构建并训练单光谱特征提取模型； 步骤四：基于单光谱特征提取模型的识别性能，为每种环境类型设计融合权重计算策略； 步骤五：在应用环境中，预先收集待验证人员的基准图像； 步骤六：基于基准图像，对单光谱特征提取模型进行微调； 步骤七：在待验证人员进行人脸识别时，收集实际环境条件集合，使用微调后的单光谱特征提取模型，依据实际环境条件集合和融合权重计算策略进行人脸识别； 所述使用微调后的单光谱特征提取模型，依据实际环境条件集合和融合权重计算策略进行人脸识别的方式为： 将实际环境条件集合转化为新的环境特征向量，从而获得新的M维离散点； 计算所述新的M维离散点与K个环境聚类簇的中心点的欧式距离，将欧式距离最近的环境聚类簇对应的环境类型，作为待验证人员进行人脸识别时所处的实际环境类型； 读取实际环境类型对应的所有单光谱特征提取模型，并收集进行人脸识别时，由人脸识别设备收集的各个波长下的目标单光谱图像； 将每张目标单光谱图像输入对应波长的光谱条件的单光谱特征提取模型中，获得每个单光谱特征提取模型输出的实际概率分布； 从实际概率分布中获得新的人员编号的识别准确率； 将单光谱特征提取模型的各个识别准确率输入准确率拟合函数F中，获得准确率拟合函数F输出的综合准确率； 若综合准确率大于预设的准确率系数，则判断为识别成功，否则判断为识别失败。

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