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申请/专利权人：武汉深捷科技股份有限公司

摘要：本申请涉及一种基于人工智能的多模态门禁系统。其包括：摄像头，用于采集被识别对象的面部图像；面部识别模块，用于基于所述被识别对象的面部图像，生成面部识别结果，所述面部识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；指纹扫描模块，用于采集所述被识别对象的指纹图像；指纹识别模块，用于基于所述被识别对象的指纹图像，生成指纹识别结果，所述指纹识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；门禁控制模块，用于响应于所述指纹识别结果和所述面部识别结果同时为被识别对象为授权对象，生成授权通过指令。这样，可以形成全域感知的指纹特征表示，从而避免伪造指纹的攻击风险，并实现指纹的准确识别。

主权项：1.一种基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，包括：摄像头，用于采集被识别对象的面部图像；面部识别模块，用于基于所述被识别对象的面部图像，生成面部识别结果，所述面部识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；指纹扫描模块，用于采集所述被识别对象的指纹图像；指纹识别模块，用于基于所述被识别对象的指纹图像，生成指纹识别结果，所述指纹识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；其中，所述指纹识别模块，包括：归一化处理单元，用于对所述被识别对象的指纹图像进行对比度归一化处理以得到增强指纹图像；多尺度特征提取单元，用于对所述增强指纹图像进行多尺度特征提取以得到指纹浅层特征图和指纹深层特征图；门禁控制模块，用于响应于所述指纹识别结果和所述面部识别结果同时为被识别对象为授权对象，生成授权通过指令；特征多尺度感知强化子单元，用于将所述指纹深层特征图输入特征多尺度感知强化模块以得到指纹深层强化特征图；所述特征多尺度感知强化子单元，包括：第一多尺度感知强化二级子单元，用于将所述指纹深层特征图输入所述特征多尺度感知强化模块的低频侦测分支以得到指纹深层局部低频激活特征向量；第二多尺度感知强化二级子单元，用于将所述指纹深层特征图输入所述特征多尺度感知强化模块的精简压缩分支以得到指纹深层压缩特征图；第三多尺度感知强化二级子单元，用于将所述指纹深层特征图输入所述特征多尺度感知强化模块的全局空间感知分支以得到指纹深层感受野扩张激活特征矩阵；特征叠加整合二级子单元，用于对所述指纹深层局部低频激活特征向量、所述指纹深层压缩特征图和所述指纹深层感受野扩张激活特征矩阵进行特征叠加整合以得到所述指纹深层强化特征图，将所述指纹深层局部低频激活特征向量中的各个特征值作为权重，对所述指纹深层压缩特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行点乘以得到指纹深层压缩-低频融合特征图；将所述指纹深层压缩-扩张激活特征图和所述指纹深层压缩-低频融合特征图进行按位置相加以得到指纹深层多尺度融合激活特征图；对所述指纹深层多尺度融合激活特征图进行空洞卷积编码以得到所述指纹深层强化特征图；多尺度感知公式将所述指纹深层特征图输入特征多尺度感知强化模块以得到指纹深层强化特征图；其中，所述多尺度感知公式为： 其中，是指纹深层特征图，表示1×1点卷积，和分别表示空洞率为2和3的3×3空洞卷积，表示sigmoid激活函数，表示全局均值池化，和分别表示点乘和按位置相加，是指纹深层强化特征图；所述特征多尺度感知强化模块利用低频侦测分支来处理和学习指纹深层特征分布模式中的局部特征表达；并利用精简压缩分支减少特征分布的通道数以降低计算资源的开销；同时利用全局空间感知分支来捕捉指纹深层特征分布模式中的全局空间分布关联特征，所述全局空间感知分支使用空洞卷积编码的方式对原特征的感知范围进行扩大，将所述精简压缩分支的特征分布与其他两个分支进行特征叠加，并通过设置于尾部的空洞卷积进行感知范围的再次扩大，最终获得细节和总体特征增强的整合特征。

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