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申请/专利权人：桂林电子科技大学

摘要：本发明提供一种身份识别方法、装置以及存储介质，属于图片识别技术领域，方法包括：导入多个行人图片，分别对各个行人图片进行人脸识别得到目标人脸图片；对多个目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析得到隶属度矩阵；根据隶属度矩阵对多个目标人脸图片以及多个行人图片进行划分得到接受域、拒绝域和不确定域；分别对接受域、拒绝域以及不确定域进行身份识别分析得到身份识别结果。本发明能够在不同场景下的目标采用合适的识别方法，区别于单一仅采用人脸或者行人的识别，对目标身份的识别准确率有了显著的提升，能够适用于复杂的现实情况。

主权项：1.一种身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：导入多个行人图片，分别对各个所述行人图片进行人脸识别，得到与各个所述行人图片分别对应的目标人脸图片;对多个所述目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析，得到隶属度矩阵；根据所述隶属度矩阵对多个所述目标人脸图片以及多个所述行人图片进行划分，得到接受域、拒绝域和不确定域；分别对所述接受域、所述拒绝域以及所述不确定域进行身份识别分析，得到身份识别结果；所述对多个所述目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析，得到隶属度矩阵的过程包括：利用卷积神经网络模型分别对各个所述目标人脸图片进行分类处理，得到与各个所述目标人脸图片对应的预测概率；根据所有的所述预测概率构建得到隶属度矩阵；所述隶属度矩阵包括多个与所述目标人脸图片对应的隶属度值，所述根据所述隶属度矩阵对多个所述目标人脸图片以及多个所述行人图片进行划分，得到接受域、拒绝域和不确定域的过程包括：筛选所有隶属度值的最大值，得到最大隶属度值；筛选所有隶属度值的最小值，得到最小隶属度值；根据所述最大隶属度值和所述最小隶属度值对多个所述隶属度值进行阈值分析，得到目标阈值；当所述隶属度值小于或等于所述目标阈值时，则将与所述隶属度值对应的行人图片作为拒绝域图片；当所述隶属度值大于所述目标阈值，且小于所述最大隶属度值与所述目标阈值之差时，则将与所述隶属度值对应的目标人脸图片作为接受域图片；当所述隶属度值大于或等于所述最大隶属度值与所述目标阈值之差时，则将与所述隶属度值对应的行人图片以及与所述隶属度值对应的目标人脸图片一并作为不确定域图片；集合所有的接受域图片得到接受域，集合所有的拒绝域图片得到拒绝域，集合所有的不确定域图片得到不确定域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学 一种身份识别方法、装置以及存储介质