摘要
本发明公开了一种基于多重视频识别的远程身份认证方法,包括如下步骤:S1、采集目标用户的实时视频流数据;S2、对采集的视频流数据进行预处理,生成预处理数据;S3、使用改进的自监督动态图神经网络对预处理数据中的特征进行提取并生成相应的特征向量表示;S4、对特征向量表示进行融合;S5、对融合后的特征向量进行比对与验证,根据多个视频流的认证结果,对每个视频流的认证结果进行赋权,生成最终认证结果;S6、实时监测视频流的环境变化,实时更新网络参数;S7、根据最终认证结果判断是否授权访问或进行后续操作。本发明结合多重视频流和改进的自监督动态图神经网络,提取并融合多模态特征,有效提升远程身份认证的准确性、安全性和鲁棒性。
技术关键词
远程身份认证方法
语音特征
面部特征
节点
样本
视频识别
加权平均法
待认证
模板
实时视频流
邻居
融合多模态特征
动态
矩阵
结构随时间
非线性
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