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龍圖騰網(wǎng)恭喜華僑大學;廈門市公安局;褔建警察學院申請的專利基于漸進式多源特征融合與對齊的人像聚檔方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119478751B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510062002.1，技術領域涉及：G06V20/30；該發(fā)明授權基于漸進式多源特征融合與對齊的人像聚檔方法及裝置是由莊靖怡;崔曉琳;王振勝;吳俊杰;鄭陳璐;朱建清;曾煥強;陳婧設計研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于漸進式多源特征融合與對齊的人像聚檔方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于漸進式多源特征融合與對齊的人像聚檔方法及裝置，涉及公共視頻智能分析領域，包括：構建人像聚檔模型，在人像聚檔模型中，對人臉圖像、人臉模擬素描畫像、人體圖像、人體模擬素描畫像的特征進行漸進融合，并通過偽標簽聚類和相似度約束對齊人體特征與人臉特征，有效融合多源人像特征，生成漸進多源融合的行人特征；將待查詢人員的人臉圖像、人體圖像及其相對應的人臉模擬素描畫像、人體模擬素描畫像輸入到經(jīng)訓練的人像聚檔模型，得到待查詢人員的漸進多源融合的行人特征，并計算其與數(shù)據(jù)庫中每個參考樣本的漸進多源融合的行人特征的相似度，以進行人像聚檔。

本發(fā)明授權基于漸進式多源特征融合與對齊的人像聚檔方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于漸進式多源特征融合與對齊的人像聚檔方法，其特征在于，包括以下步驟：構建人像聚檔模型，所述人像聚檔模型包括人臉特征提取單元和人體特征提取單元，所述人臉特征提取單元包括第一淺層網(wǎng)絡、第二淺層網(wǎng)絡和第一深層網(wǎng)絡，所述人體特征提取單元包括第三淺層網(wǎng)絡、第四淺層網(wǎng)絡和第二深層網(wǎng)絡；所述第一淺層網(wǎng)絡和第二淺層網(wǎng)絡分別用于提取人臉圖像的淺層特征和人臉模擬素描畫像的淺層特征，所述人臉圖像的淺層特征和人臉模擬素描畫像的淺層特征進行通道串聯(lián)后輸入到所述第一深層網(wǎng)絡，生成人臉特征；所述第三淺層網(wǎng)絡和第四淺層網(wǎng)絡分別用于提取人體圖像的淺層特征和人體模擬素描畫像的淺層特征，將所述人體圖像的淺層特征和人體模擬素描畫像的淺層特征進行通道串聯(lián)，再輸入到所述第二深層網(wǎng)絡，生成人體特征，將所述人臉特征和人體特征疊加得到漸進多源融合的行人特征；在所述人像聚檔模型的訓練過程中，基于訓練數(shù)據(jù)中所有樣本的所述漸進多源融合的行人特征進行聚類，生成偽標簽，根據(jù)所述偽標簽和漸進多源融合的行人特征構建交叉熵損失函數(shù)，根據(jù)所述人臉特征和人體特征構建多源特征對齊損失函數(shù)，根據(jù)所述交叉熵損失函數(shù)和多源特征對齊損失函數(shù)構建總損失函數(shù)，基于所述總損失函數(shù)對所述人像聚檔模型進行訓練，得到經(jīng)訓練的人像聚檔模型；收集若干個參考樣本的人臉圖像、人體圖像及其相對應的人臉模擬素描畫像、人體模擬素描畫像并輸入到所述經(jīng)訓練的人像聚檔模型，得到每個參考樣本的漸進多源融合的行人特征，基于所有參考樣本的漸進多源融合的行人特征進行聚類，生成每個參考樣本對應的偽標簽，將每個參考樣本的漸進多源融合的行人特征及其對應的偽標簽存儲在數(shù)據(jù)庫中；獲取待查詢人員的人臉圖像、人體圖像及其相對應的人臉模擬素描畫像、人體模擬素描畫像并輸入到經(jīng)訓練的人像聚檔模型，得到所述待查詢人員的漸進多源融合的行人特征，計算所述待查詢人員的漸進多源融合的行人特征與所述數(shù)據(jù)庫中每個參考樣本的漸進多源融合的行人特征的相似度，將相似度最高的所述數(shù)據(jù)庫中的參考樣本的漸進多源融合的行人特征對應的偽標簽作為所述待查詢人員的人像聚檔結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人華僑大學;廈門市公安局;褔建警察學院，其通訊地址為：362000 福建省泉州市豐澤區(qū)城東城華北路269號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。