| 主权项 |
一种基于深度学习的人证核验系统，其特征在于，所述人证核验系统包括训练子系统和人证核验子系统，所述训练子系统和人证核验子系统均包括：第一多层卷积模块，用于对不同姿态的现场人脸图像序列进行特征分析，输出多个不同姿态的现场人脸特征；第二多层卷积模块，用于对证件照片进行特征分析，输出证件人脸特征；联合贝叶斯分解模块，用于对第一多层卷积模块输出的现场人脸特征与第二多层卷积模块输出的证件人脸特征进行联合建模，将每个现场人脸特征分解成一个证件人脸相关特征和一个证件人脸不相关特征；非线性激励模块，用于将联合贝叶斯分解模块输出的属于同一身份的多个证件人脸相关特征融合成单一特征；所述训练子系统还包括：身份辨认模块，用于对非线性激励模块输出的融合后的单一特征和人员身份信息进行比较，输出身份辨认误差；身份验证模块，用于将非线性激励模块输出的融合后的单一特征、第二多层卷积模块输出的证件人脸特征和人员身份信息进行比较，输出身份验证误差；误差加权模块，用于对身份辨认模块输出的身份辨认误差、身份验证模块输出的身份验证误差进行加权求和，得到加权误差，并将所述加权误差在训练子系统中反向传播，以调整训练子系统中各模块的参数；所述人证核验子系统还包括：人脸跟踪模块，用于对现场图像序列进行检测和跟踪，输出通行人员的多张不同姿态的现场人脸图像；证件阅读模块，用于自动读取通行人员的证件信息，从证件信息中直接提取证件照片，或从证件照片库中调出对应的证件照片；人证一致性判定模块，用于对非线性激励模块输出的融合后的单一特征、第二多层卷积模块输出的证件人脸特征进行比较和判断，输出人证一致性判定结果；所述训练子系统中，所述第一多层卷积模块、联合贝叶斯分解模块、非线性激励模块、身份辨认模块、误差加权模块依次连接，所述第二多层卷积模块、身份验证模块、误差加权模块依次连接，所述第二多层卷积模块还与联合贝叶斯分解模块相连，所述非线性激励模块还与身份验证模块相连；所述人证核验子系统中，所述人脸跟踪模块、第一多层卷积模块、联合贝叶斯分解模块、非线性激励模块、人证一致性判定模块依次相连，所述证件阅读模块与第二多层卷积模块相连，所述第二多层卷积模块分别与联合贝叶斯分解模块、人证一致性判定模块相连。 |
