[發明專利]支持多算法融合的識別方法及系統在審
| 申請號: | 201911389908.5 | 申請日: | 2019-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN111178259A | 公開(公告)日: | 2020-05-19 |
| 發明(設計)人: | 方超;楊宏旭;余華瓊;籍天亮;張路;陳剛;劉曉宏 | 申請(專利權)人: | 八維通科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 杭州五洲普華專利代理事務所(特殊普通合伙) 33260 | 代理人: | 丁少華 |
| 地址: | 310052 浙江省杭州市濱江區長*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 支持 算法 融合 識別 方法 系統 | ||
1.一種支持多算法融合的識別方法,其特征在于,包括:
接收識別終端采集的生物識別圖像;
將接收的生物識別圖像發送至多個并聯的外部識別系統進行比對識別;
接收多個外部識別系統返回的多個識別信息,每個識別信息內均包含識別結果和該外部識別系統為所述生物識別圖像所關聯的身份標識;
融合處理多個外部識別系統返回的識別結果以獲得融合后的識別結果;
選取與融合后的識別結果最接近的識別信息并獲取該識別信息內的身份標識;
根據所述身份標識查找到對應的用戶信息;
將所述用戶信息和融合后的識別結果發送至識別終端。
2.根據權利要求1所述的支持多算法融合的識別方法,其特征在于,采用加權數據融合方法對多個外部識別系統返回的識別結果進行加權融合,在加權融合后,增加與融合后的識別結果最接近的識別信息所對應的外部識別系統的權重。
3.根據權利要求1所述的支持多算法融合的識別方法,其特征在于,每個外部識別系統為生物識別圖像所關聯的身份標識在用戶注冊時產生,所述支持多算法融合的識別方法還包括用戶注冊產生該身份標識的步驟:
接收用戶終端發送的生物注冊圖像和用戶信息;
僅將生物注冊圖像發送至多個并聯的外部識別系統以進行注冊;
接收每個外部識別系統注冊返回的為該生物注冊圖像所分配的身份標識;
將每個外部識別系統返回的身份標識與對應的用戶信息進行關聯存儲。
4.根據權利要求3所述的支持多算法融合的識別方法,其特征在于,將每個外部識別系統的編號和該外部識別系統基于生物注冊圖像所分配的身份標識組成一數據組,多個數據組依次關聯存儲于對應的用戶信息下。
5.根據權利要求1所述的支持多算法融合的識別方法,其特征在于,在接收多個外部識別系統所返回的識別信息時,若某一外部識別系統超時未返回識別結果,則判斷該外部識別系統返回的數據失效,不對其進行融合處理。
6.根據權利要求1所述的支持多算法融合的識別方法,其特征在于,所述生物識別圖像為人臉識別圖像、虹膜識別圖像或者指紋識別圖像。
7.一種支持多算法融合的識別系統,其特征在于,包括:
采集信息接收模塊,接收識別終端采集的生物識別圖像;
圖像發送模塊,將接收的生物識別圖像發送至多個并聯的外部識別系統進行比對識別;
信息接收模塊,接收多個外部識別系統返回的多個識別信息,每個識別信息內均包含識別結果和該外部識別系統為所述生物識別圖像所關聯的身份標識;
數據處理模塊,融合處理多個外部識別系統返回的識別結果以獲得融合后的識別結果;
身份標識獲取模塊,選取與融合后的識別結果最接近的識別信息并獲取該識別信息內的身份標識;
查找模塊,根據所述身份標識查找到對應的用戶信息;
返回模塊,將所述用戶信息和融合后的識別結果發送至識別終端。
8.根據權利要求7所述的支持多算法融合的識別系統,其特征在于,采用加權數據融合方法對多個外部識別系統返回的識別結果進行加權融合,在加權融合后,增加與融合后的識別結果最接近的識別信息所對應的外部識別系統的權重。
9.根據權利要求7所述的支持多算法融合的識別系統,其特征在于,每個外部識別系統為生物識別圖像所關聯的身份標識在用戶注冊時產生,支持多算法融合的識別系統還包括存儲模塊,所述采集信息接收模塊接收用戶終端發送的生物注冊圖像和用戶信息;圖像發送模塊僅將生物注冊圖像發送至多個外部識別系統以進行注冊;信息接收模塊接收每個外部識別系統注冊返回的為該生物注冊圖像所分配的身份標識;存儲模塊將每個外部識別系統返回的身份標識與對應的用戶信息進行關聯存儲。
10.根據權利要求9所述的支持多算法融合的識別系統,其特征在于,所述存儲模塊將每個外部識別系統的編號和該外部識別系統基于生物注冊圖像所分配的身份標識組成一數據組,多個數據組依次關聯存儲于對應的用戶信息下。
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