申请/专利权人：武汉大学

申请日：2021-12-16

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN114283471B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/40;G06F16/583

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.04.22#实质审查的生效;2022.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种面向异质人脸图像重识别的多模态排序优化方法，包括：对人脸图像进行模态转换；将模态转换前后的人脸图像构成不同类型的查询模态组合，对不同查询模态组合进行正向查询和反向查询，得到对应的查询排序结果和查询可信度；分别计算第一种多模态融合相似度距离和第二种多模态融合相似度距离；对第一种、第二种多模态融合相似度距离进行加权融合，得到第三种多模态融合相似度距离；根据第三种多模态融合相似度距离，得到最终的人脸查询相似度排序结果，本发明能够有效利用不同模态间人脸图像的互补性，通过多模态融合相似度距离得到正确人脸排序更靠前的查询排序结果，从而提升异质人脸重识别的准确率。

主权项：1.一种面向异质人脸图像重识别的多模态排序优化方法，其特征在于，包括：S1：对两个摄像头下的两种异质人脸图像进行图像翻译，分别得到与两种异质人脸图像对应的模态转换后的人脸图像；S2：将模态转换前后的人脸图像构成不同类型的查询模态组合，对不同查询模态组合进行正向查询，得到对应的正向查询排序结果和正向查询可信度，正向查询表示将第一种摄像头下的人脸作为查询图像，将第二种摄像头下的人脸作为被查询图像；S3：对不同查询模态组合进行反向查询，得到对应的反向查询排序结果和反向查询可信度，反向查询表示将第二种摄像头下的人脸作为查询图像，将第一种摄像头下的人脸作为被查询图像；S4：根据不同查询模态组合的正向查询排序结果、正向查询可信度、反向查询排序结果、反向查询可信度，计算第一种多模态融合相似度距离，以线性融合的方式利用不同模态间人脸图像的互补性；S5：根据不同查询模态组合的正向查询排序结果、反向查询排序结果，计算第二种多模态融合相似度距离，以非线性融合的方式利用不同模态间人脸图像的互补性；S6：对第一种、第二种多模态融合相似度距离进行加权融合，得到第三种多模态融合相似度距离；S7：根据第三种多模态融合相似度距离进行图像重识别，得到最终的人脸查询相似度排序结果，基于最终的人脸查询相似度排序结果得到图像重识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 一种面向异质人脸图像重识别的多模态排序优化方法

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