[發明專利]身份識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201911349794.1
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111178221A
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 李紹斌;房遠志;陳飛龍;李孟宸
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司;珠海聯云科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/34
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 董文倩

1.一種身份識別方法，其特征在于，包括：

獲取拍攝設備采集到的目標對象的指靜脈圖像；

使用指靜脈神經網絡模型對所述指靜脈圖像進行識別；

基于識別結果確定所述目標對象的身份信息，其中，所述指靜脈神經網絡模型為使用多組數據，通過機器學習訓練得到的，所述多組數據中的每組數據均包括：指靜脈圖像和目標對象的身份信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，使用指靜脈神經網絡模型對所述指靜脈圖像進行識別，包括：

使用所述指靜脈神經網絡模型，確定與所述指靜脈圖像對應的語義信息；

基于所述語義信息，采用語義分割算法對所述指靜脈圖像進行語義分割處理，得到分割處理后的目標指靜脈圖像；

使用所述指靜脈神經網絡模型識別所述目標指靜脈圖像，得到所述識別結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述指靜脈神經網絡模型，確定與所述指靜脈圖像對應的語義信息，包括：

使用所述指靜脈神經網絡模型的卷積網絡編碼層對所述指靜脈圖像進行圖像變換處理，得到第一處理圖像；

使用所述指靜脈神經網絡模型的反卷積網絡解碼層對所述第一處理圖像進行圖像還原處理，得到第二處理圖像，并提取所述第二處理圖像的語義信息。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述指靜脈神經網絡模型識別所述目標指靜脈圖像，得到所述識別結果，包括：

通過所述指靜脈神經網絡模型對所述目標指靜脈圖像進行靜脈特征提取得到靜脈特征提取圖；

通過所述指靜脈神經網絡模型識別所述靜脈特征提取圖所屬的類別，其中，不同的類別對應不同的身份信息。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在使用所述指靜脈神經網絡模型，確定與所述指靜脈圖像對應的語義信息之前，所述方法還包括：

檢測所述指靜脈圖像是否符合第一目標圖像要求，所述第一目標圖像要求包括以下至少之一：亮度要求、對比度要求；

若檢測結果指示所述指靜脈圖像不符合所述第一目標圖像要求，則對所述指靜脈圖像進行預處理，其中，所述預處理包括以下至少之一：圖像亮度處理、圖像對比度處理。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在使用所述指靜脈神經網絡模型識別所述目標指靜脈圖像，得到所述識別結果之前，所述方法還包括：

檢測所述目標指靜脈圖像是否符合第二目標圖像要求，所述第二目標圖像要求用于反映所述指靜脈神經網絡模型的識別要求；

若檢測結果指示所述目標指靜脈圖像不符合所述第二目標圖像要求，則對所述目標指靜脈圖像進行以下至少之一的圖像處理：提取感興趣區域、濾波增強處理、紋理增強處理、圖像標準化處理。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取拍攝設備采集到的目標對象的指靜脈圖像之前，所述方法還包括：

預先調整所述拍攝設備的設置信息，所述設置信息至少包括：紅外攝像頭模組的銳化信息、紅外攝像頭模組的亮度信息、紅外攝像頭模組的曝光度信息；

控制調整后的所述拍攝設備采集所述目標對象的指靜脈圖像。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于識別結果確定所述目標對象的身份信息之后，所述方法還包括：

識別所述目標對象的健康狀況信息和/或運動狀況信息；

輸出所述健康狀況信息和/或運動狀況信息。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于識別結果確定所述目標對象的身份信息之后，所述方法還包括：輸出識別到的所述身份信息。