[發明專利]基于裝置上訓練的識別用戶的方法和設備

在審

• 申請號: 202010637175.9
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN112446408A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 李*煥;金圭洪;韓在濬
• 申請（專利權）人: 三星電子株式會社
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06F21/32
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 方成;張川緒

1.一種識別方法，包括：

接收由有效用戶輸入的用于用戶注冊的用戶數據；

基于用戶數據和與廣義用戶對應的參考數據對特征提取器執行裝置上訓練；

基于來自特征提取器的響應于用戶數據的輸入的輸出，確定注冊特征向量；

接收由測試用戶輸入的用于用戶識別的測試數據；

基于來自特征提取器的響應于測試數據的輸入的輸出，確定測試特征向量；以及

基于將注冊特征向量與測試特征向量進行比較的結果，對測試用戶執行用戶識別。

2.根據權利要求1所述的識別方法，其中，特征提取器包括具有設定參數的第一神經網絡和具有可調參數的第二神經網絡，

其中，第二神經網絡的可調參數通過裝置上訓練進行調整。

3.根據權利要求2所述的識別方法，其中，第一神經網絡被預訓練，以從基于大用戶數據庫的輸入數據提取特征。

4.根據權利要求1所述的識別方法，其中，執行裝置上訓練的步驟包括：

分別向用戶數據和參考數據分配不同值的標簽；以及

基于將所述標簽與來自特征提取器的響應于用戶數據和參考數據的輸入的輸出進行比較的結果，執行裝置上訓練。

5.根據權利要求1所述的識別方法，其中，特征提取器包括具有設定參數的第一神經網絡和具有可調參數的第二神經網絡，

其中，執行裝置上訓練的步驟包括：

將用戶數據輸入到第一神經網絡；

向第二神經網絡輸入參考數據和來自第一神經網絡的響應于用戶數據的輸入的輸出；以及

基于來自第二神經網絡的輸出執行裝置上訓練。

6.根據權利要求1所述的識別方法，其中，參考數據包括與廣義用戶對應的廣義特征向量，

其中，通過將與多個廣義用戶對應的特征向量分組為簇來生成廣義特征向量。

7.根據權利要求1所述的識別方法，其中，執行用戶識別的步驟包括：

基于將注冊特征向量與測試特征向量之間的距離與閾值進行比較的結果來執行用戶識別。

8.根據權利要求7所述的識別方法，其中，基于注冊特征向量與測試特征向量之間的余弦距離和注冊特征向量與測試特征向量之間的歐式距離中的一個，確定注冊特征向量與測試特征向量之間的距離。

9.根據權利要求1所述的識別方法，還包括：

將確定的注冊特征向量存儲在注冊用戶數據庫中。

10.一種存儲指令的非暫時性計算機可讀存儲介質，所述指令在被處理器執行時，使得處理器執行根據權利要求1所述的識別方法。

11.一種識別方法，包括：

獲得包括具有設定參數的第一神經網絡和具有可調參數的第二神經網絡的特征提取器；

基于與有效用戶對應的用戶數據和與廣義用戶對應的參考數據，對特征提取器執行裝置上訓練；以及

當裝置上訓練完成時，使用特征提取器對測試數據執行用戶識別。

12.根據權利要求11所述的識別方法，其中，第二神經網絡的可調參數通過裝置上訓練進行調整。

13.根據權利要求11所述的識別方法，其中，執行裝置上訓練的步驟包括：

將用戶數據輸入到第一神經網絡；

向第二神經網絡輸入參考數據和來自第一神經網絡的響應于用戶數據的輸入的輸出；以及

基于來自第二神經網絡的輸出執行裝置上訓練。