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摘要：本发明公开了一种基于特征脸法的人工智能视觉检测方法，涉及人工智能技术领域，包括，同步采集目标对象面部中可见光图像，红外图像和深度图像的图像数据，并进行数据预处理，形成多模态面部特征标准数据集；根据当前时间、地理位置信息及历史数据统计，动态调整所述各模态特征向量中的权重，形成综合特征向量；利用所述综合特征向量，通过机器学习分类器对目标对象的身份进行识别；当识别结果达到预设置信度阈值时，输出识别结论，否则将返回至特征提取步骤。本发明通过融合可见光、红外与深度图像的特征脸法，结合动态权重调整策略，实现了识别策略的自适应优化，有效解决了复杂环境下的人脸识别准确性和鲁棒性问题。
主权项：1.一种基于特征脸法的人工智能视觉检测方法，其特征在于：包括，同步采集目标对象面部中可见光图像，红外图像和深度图像的图像数据，并进行数据预处理，形成多模态面部特征标准数据集；通过特征脸分析算法、热图区域分割、3D几何特征描述，提取所述多模态面部特征标准数据集中可见光图特征，红外热图特征和深度特征的各模态特征向量；根据当前时间、地理位置信息及历史数据统计，动态调整所述各模态特征向量中的权重，形成综合特征向量；利用所述综合特征向量，通过机器学习分类器对目标对象的身份进行识别；当识别结果达到预设置信度阈值时，输出识别结论，否则将返回至特征提取步骤。
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百度查询： 贯文信息技术(苏州)有限公司 一种基于特征脸法的人工智能视觉检测方法
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