买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽医科大学第一附属医院申请的专利基于人脸识别的精子库身份核验系统、方法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：CN120014681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510063914.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于人脸识别的精子库身份核验系统、方法是由葛蕾;沈群山;付菲菲;谈箐;李航;毛晓红设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人脸识别的精子库身份核验系统、方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人脸识别的精子库身份核验系统、方法，属于信息管理技术领域，解决了现有系统三维人脸识别装置无法在不同角度和姿态下完成身份验证，延缓了系统识别速度和用户等待时长的问题，所述方法包括实时采集面部特征信息，执行身份识别模型，身份识别模型以精子库关联人员信息为先验信息，对面部特征信息识别分析；本发明通过训练集和测试集对身份识别模型迭代训练，身份识别模型以精子库关联人员信息为先验信息，对面部特征信息识别分析，在不影响核验准确率的前提下以精子库关联人员信息为先验信息，对多视角姿态下的面部特征信息进行特征注意力分析，提高了精子库身份核验准确性，同时降低了模型计算量。

本发明授权基于人脸识别的精子库身份核验系统、方法在权利要求书中公布了：1.基于人脸识别的精子库身份核验方法，其特征在于：包括 实时采集面部特征信息，对面部特征信息归一化处理； 基于精子库关联人员信息预构建身份核验数据库，遍历身份核验数据库，从身份核验数据库导出建模样本集，将建模样本集划分为训练集和测试集，采用训练集和测试集对身份识别模型迭代训练，输出收敛的身份识别模型； 加载归一化处理后的面部特征信息，以面部特征信息为输入，执行身份识别模型，身份识别模型以精子库关联人员信息为先验信息，对面部特征信息识别分析，输出身份识别结果； 所述采用训练集和测试集对身份识别模型迭代训练的方法，具体包括： 加载身份识别模型的初始模型、训练集和测试集； 定义初始模型的训练轮次、损失函数和超参数，采用训练集对初始模型迭代训练，生成不同视角下的身份识别模型； 采用孤立森林学习身份识别模型局部二值化特征，并对身份识别模型进行全局线性回归分析； 判断身份识别模型是否收敛，若身份识别模型收敛，输出身份识别模型； 加载测试集，以测试集为输入，执行身份识别模型，身份识别模型输出测试集的偏差角估计； 其中，偏差角估计通过以下公式计算： 其中，为偏差角估计，为测试集数量，为特征点数量，表示当前特征点倾角，为当前特征点权重，为当前特征点与关联特征点的距离，当前特征点初始权重； 判断测试集的偏差角估计是否符合预设的偏差阈值，若符合预设的偏差阈值，输出迭代训练完毕的身份识别模型； 所述身份识别模型以精子库关联人员信息为先验信息，对面部特征信息识别分析的方法，具体包括： 加载精子库关联人员信息、面部特征信息，以精子库关联人员录入信息的标准图像为先验信息； 获取面部特征信息，编码器对面部特征信息进行下采样降维，输出下采样结果； 加载下采样结果，解码器对下采样结果进行上采样升维，输出解码信息集； 特征提取层对解码信息集进行特征提取，并采用CBAM注意力机制对解码信息集处理得到特征注意力输出； 获取特征注意力输出，BiFPN特征融合网络对特征注意力输出进行特征融合，输出特征融合集； 以精子库关联人员录入信息的标准图像为先验信息，计算特征融合集与标准图像先验概率，以先验概率作为输出的识别分析结果。

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安徽医科大学第一附属医院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市绩溪路218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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。