[發明專利]一種應用于駕駛人身份認證系統的動態人像感知比對方法

在審

• 申請號: 201911005255.6
• 申請日: 2019-10-22
• 公開（公告）號: CN110765933A
• 公開（公告）日: 2020-02-07
• 發明（設計）人: 馬兵勝;周崟;趙世琛;白鵬;武卯泉;雷宇霞;黃榕曦
• 申請（專利權）人: 山西省信息產業技術研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 14109 太原高欣科創專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 崔浩;冷錦超

1.一種應用于駕駛人身份認證系統的動態人像感知比對方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟一：在MS-Celeb-1M數據集上，采用resnet101網絡結構，通過ArcFace損失函數訓練一個基準深度模型；

步驟二：將訓練模型用于從人臉樣本圖像中進行特征提?。?/p>

采用f(x)∈R^d表示照片x的特征提取過程，將照片嵌入一個歐幾里得空間，通過輸入一個三元組其中a為考生報名照片，p為人工核驗后上傳的考生報道照片，n為其他考生報道照片；

將上述三元組滿足以下約束：

上式中：α為同一考生樣本和與其他考生樣本之間的距離間距，Γ為當日該考試場考生照片集，總數記為N；

通過上式構造出用于人像識別的TripletLoss損失函數：

步驟三：將三元組分為兩類判斷結果：

一類為一般三元組，滿足：

滿足一般三元組條件的a與n值距離較近，中間間隔距離不超過α；

另一類為困難三元組，滿足：

表示n容易被識別錯誤；

步驟四：通過選擇適合的三元組得到適合的訓練結果：

要求正樣本p滿足：

同時獲得一個負樣本n滿足：

即在理想狀況下，選擇與基準樣本距離最遠的正樣本以及和基準樣本距離最近的負樣本，從而優化識別結果；

步驟五：優化完成后，采用最近鄰方法進行人像識別；

記當日考試人數為M，計算報道考生照片x與所有考生報名照片之間的歐幾里得距離，選取出N個最有可能匹配的報名照片信息，通過公式：

g(x)＝min||x-x_i||，i＝1，2，...，M；

計算余弦夾角：得出報道照片與這N個報名照片的相似度：

設報道照片x的特征向量為x＝(x₁，x₂，...，x_m)；

設報名照片y的特征向量為y＝(y₁，y₂，...，y_m)；

則上述特征向量的相似度表示為：

由上式定義S函數為報道照片與報名照片的相似度；

步驟六：將相似度數據反饋回駕考系統中進行分析處理，通過動態TripletLoss模型修正方法，利用人工核驗的考生照片修正損失函數，通過不斷微調、完善模型提高小樣本情況下的人像識別率。