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【发明公布】一种基于多尺度深度特征的赤足足迹图像人身识别方法_公安部物证鉴定中心;江西省公安厅刑事科学技术研究所;大连恒锐科技股份有限公司_202110656355.6 

申请/专利权人:公安部物证鉴定中心;江西省公安厅刑事科学技术研究所;大连恒锐科技股份有限公司

申请日:2021-06-11

公开(公告)日:2021-08-06

公开(公告)号:CN113221854A

主分类号:G06K9/00(20060101)

分类号:G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2021.08.24#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要:本发明公开了一种基于多尺度深度特征的赤足足迹图像人身识别方法,涉及赤足图像识别以及深度学习技术领域,包括:获取赤足足迹图像,构建大型赤足足迹图像数据集;将所述赤足足迹图像数据集划分为训练集、验证集和测试集;对所述赤足足迹图像进行预处理;对预处理后的所述赤足足迹图像进行数据增强;构建用于赤足特征提取的深度神经网络;构建损失函数,使用度量学习方法对所述深度神经网络进行训练得到赤足图像人身识别模型;用所述赤足图像人身识别模型提取赤足特征进行人身识别。本方法能够同时涵盖从全局到局部的赤足特征,因此在应用于赤足图像的人身识别场景时,对性能有增益效果。

主权项:1.一种基于多尺度深度特征的赤足足迹图像人身识别方法,其特征在于,包括:获取赤足足迹图像,构建大型赤足足迹图像数据集;将所述赤足足迹图像数据集划分为训练集、验证集和测试集;对所述赤足足迹图像进行预处理;对预处理后的所述赤足足迹图像进行数据增强;构建用于赤足特征提取的深度神经网络;构建损失函数,使用度量学习方法对所述深度神经网络进行训练得到赤足图像人身识别模型;用所述赤足图像人身识别模型提取赤足特征进行人身识别。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 公安部物证鉴定中心;江西省公安厅刑事科学技术研究所;大连恒锐科技股份有限公司 一种基于多尺度深度特征的赤足足迹图像人身识别方法

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