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申请/专利权人：南京医科大学
申请日：2024-03-05
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118038526A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/74;G06N5/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于照片推断个体间亲缘关系的方法及系统，所述方法包括：步骤一、对输入的图像进行人脸的检测和跟踪，检测输入的图像中是否包含人脸以及确定人脸的位置；步骤二、将检测到的人脸进行对齐再按照同样的大小裁剪出来；步骤三、通过C++中的dlib库，对对齐裁剪好的图片进行特征点标注；步骤四、根据特征点提取生成相应面部特征并量化；步骤四、使用Python库中的numpy和math包进行计算欧氏距离；步骤五、当输入图像的两个体的欧式距离大于阈值时，则两个体为无关个体，当欧氏距离小于阈值时，则具有亲缘关系。本发明将具有遗传性的面部特征引入计算机识别与提取，可利用失踪人员或寻亲人员的面部图像进行辅助快速推断亲缘关系的手段。
主权项：1.一种基于照片推断个体间亲缘关系的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、利用OpenCV通过预训练模型对输入的图像进行人脸的检测和跟踪，检测输入的图像中是否包含人脸以及确定人脸的位置，为裁剪和对齐做准备；步骤二、利用OpenCV在第一步检测人脸完成后，将检测到的人脸进行对齐再按照同样的大小裁剪出来；步骤三、通过C++中的dlib库，对对齐裁剪好的图片进行特征点标注；步骤四、根据特征点提取生成相应面部特征并量化；步骤四、使用Python库中的numpy和math包进行计算欧氏距离，公式为： x1,y1和x2,y2是两个点的坐标；计算特征点之间的欧氏距离并相加得到最终所有特征点的欧式距离，并对所有个体的欧氏距离进行了归一化： 其中，XNormalized是原始数据X归一化后的值，X是原始数据，XMax和XMin分别是原始数据的最小值和最大值；步骤五、通过对数据库的家庭成员和无关个体进行的欧氏距离分析，最终得出阈值，当输入图像的两个体的欧式距离大于阈值时，则两个体为无关个体，当欧氏距离小于阈值时，则具有亲缘关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京医科大学 一种基于照片推断个体间亲缘关系的方法及系统
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