一种基于深度学习的智能门锁人脸识别解锁方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能门锁人脸识别解锁方法，包括如下步骤：S2、初始化寄存器向量单元，执行一次编码操作；S3、基于软掩膜与关键点的置信度计算路由权重分布；S4、改进型DINOv2模型的学生网络输出全局嵌入向量与部位嵌入向量，对全局嵌入向量执行身份分类训练，对部位嵌入向量执行对比训练；S5、将在用户注册阶段采集多姿态对齐人脸图像，建立与用户标识关联的模板库；S6、在线识别阶段，输入待解锁人脸图像，依据全局相似度分数与设定的通过阈值和拒绝阈值进行判定。本发明显著提升了复杂光照与姿态变化下的门锁人脸识别准确率，适用于对安全性与鲁棒性要求较高的智能门锁场景。