[發明專利]對象識別系統和方法

在審

• 申請號: 201880073310.2
• 申請日: 2018-09-07
• 公開（公告）號: CN111344715A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 王海波;C·C·A·M·范宗
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/292
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 劉兆君

1.一種由一個或多個處理器實施的方法，所述方法包括：

使用第一相機(276、376、476、976)采集(1002)描繪區域中的對象的一幅或多幅數字圖像(420)；

檢測(1004)所述一幅或多幅數字圖像中的描繪所述對象的面部的一個或多個部分，作為與所述對象相關聯的一幅或多幅檢測到的面部圖像；

將所述一幅或多幅檢測到的面部圖像的特征與對象參考數據庫(412)中的與一個或多個對象相關聯的對象參考模板的特征進行比較(1006)，其中，所述對象參考數據庫存儲與多個對象有關的對象參考模板，并且其中，被存儲在所述對象參考數據庫中的所述對象參考模板是基于從第二相機(256、456)接收的數據來生成的；并且

基于所述比較：

確定(1014)所述對象的身份，并且

將所述一幅或多幅檢測到的面部圖像的所述特征與所述對象相關聯地存儲(1016)在所述對象參考數據庫中，作為輔助模板特征向量以供以后使用。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述比較包括：

將所述一幅或多幅檢測到的面部圖像應用(1008)為跨神經網絡的輸入，以生成一個或多個對應的面部特征向量；并且

將所述對象參考模板中的至少一些應用(409)為跨所述神經網絡的輸入，以生成多個對應的模板特征向量。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述神經網絡包括卷積神經網絡(902)。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第二相機被定位于登記或分診區域(102)中。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述第一相機被定位于候診室(104)或普通病房中。

6.根據權利要求1所述的方法，還包括：

使用所述第一相機采集(1002)描繪所述區域中的第二對象的一幅或多幅數字圖像；

檢測(1004)所述一幅或多幅隨后數字圖像中的描繪所述第二對象的面部的一個或多個部分，作為與所述第二對象相關聯的一幅或多幅檢測到的面部圖像；并且

將與所述第二對象相關聯的所述一幅或多幅檢測到的面部圖像的特征與所述對象參考數據庫中的與一個或多個對象相關聯的輔助對象參考模板的特征進行比較(1012)，其中，所述輔助對象參考模板是基于由所述第一相機采集的數字圖像來生成的以確定所述第二對象的身份。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述輔助模板特征向量替換與所述對象相關聯的現有模板特征向量。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述比較包括：

確定根據所述檢測到的面部圖像中的一幅或多幅生成的面部特征向量與根據所述對象參考數據庫中的與第一對象相關聯的第一對象參考模板生成的第一模板特征向量之間的第一距離；并且

確定所述面部特征向量與根據所述對象參考數據庫中的與第二對象相關聯的對象參考模板生成的第二模板特征向量之間的第二距離；

其中，所述存儲是基于所述第一距離與所述第二距離之間的關系的。