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龙图腾网恭喜霖久智慧(广东)科技有限公司申请的专利基于双特征比对的人脸识别方法、装置、设备、存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119131871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411601841.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于双特征比对的人脸识别方法、装置、设备、存储介质是由庄晨光;高帅;李小松;王中生;林志远设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双特征比对的人脸识别方法、装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了基于双特征比对的人脸识别方法、装置、设备、存储介质，该方法包括：基于MTCNN提取的待识别人脸图像获取目标深度特征向量和目标形状特征向量，基于目标形状特征向量和第一融合权重确定第一相似度，基于目标深度特征向量和第二融合权重确定第二相似度，能够在低分辨率和环境因素影响深度特征的可靠性的情况下，基于求和得到的融合相似度匹配出多个候选人脸图像；维持第一融合权重和第二融合权重求和为1的情况下调整二者的数值，利用融合相似度更新后的变化趋势和幅度确定目标识别结果，提高人脸识别的可靠性和准确性。

本发明授权基于双特征比对的人脸识别方法、装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双特征比对的人脸识别方法，其特征在于，应用于智能监控系统，所述智能监控系统预设有样本图像库、多任务卷积神经网络MTCNN、身份识别网络FaceNet和融合比对模块，所述样本图像库预设有多个样本人脸图像，所述样本人脸图像预设有样本形状特征向量和样本深度特征向量，所述方法包括：基于MTCNN从目标视频帧检测出待识别人脸图像，通过所述FaceNet从所述待识别人脸图像中提取出目标深度特征向量并输入至所述融合比对模块；通过所述融合比对模块基于所述待识别人脸图像提取出目标形状特征向量，其中，所述目标形状特征向量用于指示人脸五官形状；通过所述融合比对模块遍历所述样本图像库，每当遍历到一个所述样本人脸图像，基于所述目标形状特征向量与对应的所述样本形状特征向量确定第一相似度，基于所述目标深度特征向量与对应的所述样本深度特征向量确定第二相似度，基于所述第一相似度和所述第二相似度确定融合相似度，其中，所述第一相似度的第一融合权重与所述第二相似度的第二融合权重之和为1；基于所述融合相似度确定出多个候选人脸图像，通过调整所述第一融合权重和所述第二融合权重的数值更新各个所述融合相似度，基于与所述第一融合权重数值变化方向相同的多个所述融合相似度中的数值变化最大者确定目标识别结果，其中，所述第一融合权重和所述第二融合权重之和保持为1；通过所述融合比对模块基于所述待识别人脸图像提取出目标形状特征向量，包括：在所述待识别人脸图像中确定多个目标关键点，其中，多个所述目标关键点用于表征所述待识别人脸图像的多个五官区域；基于预设顺序排列所述目标关键点，基于全部的所述目标关键点的图像坐标构建目标形状特征向量，其中，所述预设顺序用于指示多个所述五官区域的排列顺序，所述目标关键点的横坐标和纵坐标分别为所述目标形状特征向量的一个向量元素；每个所述样本形状特征向量的元素数量相同，在所述待识别人脸图像中确定多个目标关键点，包括：基于所述MTCNN在所述待识别人脸图像中确定多个所述五官区域，在各个所述五官区域生成多个候选关键点，分别确定各个所述五官区域的第一坐标数，其中，所述第一坐标数用于表征所述五官区域的所述候选关键点的数量；获取预设的坐标数集合，基于所述坐标数集合遍历各个所述五官区域，其中，所述坐标数集合记载有多个第二坐标数，每个所述第二坐标数对应一个所述五官区域，多个所述第二坐标数在所述坐标数集合中基于所述预设顺序排列；当遍历到的所述五官区域对应的所述第一坐标数等于所述第二坐标数，将所述候选关键点确定为所述目标关键点；或者，当遍历到的所述五官区域对应的所述第一坐标数不等于所述第二坐标数，在遍历到的所述五官区域中基于所述第二坐标数和所述第一坐标数的差值调整所述候选关键点的数量，基于等距离分布的原则调整各个所述候选关键点的位置，将调整后的全部所述候选关键点确定为所述目标关键点。

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