摘要
本申请提供了一种身份认证方法,可以应用于生物识别技术领域。该身份认证方法包括:在得到用户的同意或授权后,采集用户的多种模态的生物特征数据;对采集到的各种模态的生物特征数据分别进行预处理,生成对应的生物特征向量;对每个生物特征向量分别进行质量评估,生成对应的质量评分;基于质量评分,使用非线性加权函数动态计算每个生物特征向量在特征融合过程中的权重系数;基于权重系数,对各个生物特征向量进行特征级融合,生成初级融合特征;利用基于注意力机制的多分支卷积神经网络,对初级融合特征进行跨模态关联分析,输出身份认证结果。本申请还提供了一种身份认证装置、设备、介质和程序产品。
技术关键词
生物特征数据
分支卷积神经网络
生物特征模板
身份认证方法
融合特征
生物特征传感器
加权融合算法
身份认证装置
跨模态
更换生物特征
光谱分析
注意力机制
虹膜特征数据
指纹特征数据
面部微表情
身份认证模块
特征提取算法
生物识别技术
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轨迹识别方法
联合损失函数
训练神经网络模型
融合特征
多尺度特征提取
融合特征
多源监测数据
变化趋势预测
无人机影像数据
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融合特征
缺陷识别方法
特征提取网络
图像
缺陷轮廓
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二维离散小波变换
二维离散小波逆变换
联合损失函数