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龙图腾网恭喜华侨大学;厦门市公安局;褔建警察学院申请的专利基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法及装置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：CN119478751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510062002.1，技术领域涉及：G06V20/30；该发明授权基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法及装置是由庄靖怡;崔晓琳;王振胜;吴俊杰;郑陈璐;朱建清;曾焕强;陈婧设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法及装置，涉及公共视频智能分析领域，包括：构建人像聚档模型，在人像聚档模型中，对人脸图像、人脸模拟素描画像、人体图像、人体模拟素描画像的特征进行渐进融合，并通过伪标签聚类和相似度约束对齐人体特征与人脸特征，有效融合多源人像特征，生成渐进多源融合的行人特征；将待查询人员的人脸图像、人体图像及其相对应的人脸模拟素描画像、人体模拟素描画像输入到经训练的人像聚档模型，得到待查询人员的渐进多源融合的行人特征，并计算其与数据库中每个参考样本的渐进多源融合的行人特征的相似度，以进行人像聚档。

本发明授权基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法，其特征在于，包括以下步骤：构建人像聚档模型，所述人像聚档模型包括人脸特征提取单元和人体特征提取单元，所述人脸特征提取单元包括第一浅层网络、第二浅层网络和第一深层网络，所述人体特征提取单元包括第三浅层网络、第四浅层网络和第二深层网络；所述第一浅层网络和第二浅层网络分别用于提取人脸图像的浅层特征和人脸模拟素描画像的浅层特征，所述人脸图像的浅层特征和人脸模拟素描画像的浅层特征进行通道串联后输入到所述第一深层网络，生成人脸特征；所述第三浅层网络和第四浅层网络分别用于提取人体图像的浅层特征和人体模拟素描画像的浅层特征，将所述人体图像的浅层特征和人体模拟素描画像的浅层特征进行通道串联，再输入到所述第二深层网络，生成人体特征，将所述人脸特征和人体特征叠加得到渐进多源融合的行人特征；在所述人像聚档模型的训练过程中，基于训练数据中所有样本的所述渐进多源融合的行人特征进行聚类，生成伪标签，根据所述伪标签和渐进多源融合的行人特征构建交叉熵损失函数，根据所述人脸特征和人体特征构建多源特征对齐损失函数，根据所述交叉熵损失函数和多源特征对齐损失函数构建总损失函数，基于所述总损失函数对所述人像聚档模型进行训练，得到经训练的人像聚档模型；收集若干个参考样本的人脸图像、人体图像及其相对应的人脸模拟素描画像、人体模拟素描画像并输入到所述经训练的人像聚档模型，得到每个参考样本的渐进多源融合的行人特征，基于所有参考样本的渐进多源融合的行人特征进行聚类，生成每个参考样本对应的伪标签，将每个参考样本的渐进多源融合的行人特征及其对应的伪标签存储在数据库中；获取待查询人员的人脸图像、人体图像及其相对应的人脸模拟素描画像、人体模拟素描画像并输入到经训练的人像聚档模型，得到所述待查询人员的渐进多源融合的行人特征，计算所述待查询人员的渐进多源融合的行人特征与所述数据库中每个参考样本的渐进多源融合的行人特征的相似度，将相似度最高的所述数据库中的参考样本的渐进多源融合的行人特征对应的伪标签作为所述待查询人员的人像聚档结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华侨大学;厦门市公安局;褔建警察学院，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。