基于深度学习的多模态数据融合身份认证与安全监控系统

本发明涉及身份识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多模态数据融合身份认证与安全监控系统；包括身份认证模块、实时分析模块和远程控制模块，身份认证模块用于，收集用户的面部图像、声音以及行为模式多模态数据，并进行多模态数据融合，输出用户的身份认证数据；实时分析模块用于，分别收集实时的视频数据及音频数据，并融合画面检测数据和声音检测数据，输出实时异常行为数据；远程控制模块用于，存储身份认证数据和实时异常行为数据，并采用远程访问的方式传输数据；通过上述方式，实现提高在分析时提高识别精度，减少受环境因素的干扰，从而提高整体身份认证系统的安全性和用户体验。