基于多模态数据分析的个人性别验证的方法

摘要

本发明的系统和方法描述了用于通过分析个人的生物特征（如语音、图像或人脸）和其它相关的人口统计信息（如个人的名字），或者在创建这种信息数据库时实时地、或者在基于个人记录的现有数据库上，自动检测个人的特定类别项中的错误（特别指的是性别和年龄分类），以便于每个人与唯一标识相符。

主权项

一种用于验证个人的性别并且基于验证来通知错误的方法，所述方法包括：从个人接收性别标识信息，其中，所述性别标识信息包括基于生物的性别信息、个人的人口统计信息和个人的表达；由处理器通过分析性别标识信息的模态来向个人分派性别，其中，所述性别标识信息的模态通过使用生物匹配和人名分析来分析；向分析出的模态分派置信模糊分数，其中，所述置信模糊分数指示了向个人分派的性别的正确性；通过以个人可识别的语言提出问候而检查个人的表达并且将置信模糊分数与阈值资格分数进行比较来由处理器验证向个人分派的性别的正确性，其中响应于问候使用用于捕获图像或手势的模态来检查个人的表达；并且由处理器基于验证通知错误，以用于修改所分派的性别。