一种基于人工智能的多模态门禁系统的制作方法

本申请涉及多模态门禁，具体地，涉及一种基于人工智能的多模态门禁系统。

背景技术：

1、随着信息技术的飞速发展，园区、办公楼、住宅区等场所对于安全性和管理效率的要求越来越高。

2、传统的门禁系统通常依赖于实体卡或者密码等单一认证方式，这些方式存在一定的局限性，如实体卡易丢失、易被复制或者密码容易遗忘等问题。这些传统的门禁系统已经不能满足当下多元化的管理需求。因此，期待一种优化的门禁系统。

技术实现思路

1、提供该技术实现要素：部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的多模态门禁系统，所述系统包括：

3、摄像头，用于采集被识别对象的面部图像；

4、面部识别模块，用于基于所述被识别对象的面部图像，生成面部识别结果，所述面部识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；

5、指纹扫描模块，用于采集所述被识别对象的指纹图像；

6、指纹识别模块，用于基于所述被识别对象的指纹图像，生成指纹识别结果，所述指纹识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；

7、门禁控制模块，用于响应于所述指纹识别结果和所述面部识别结果同时为被识别对象为授权对象，生成授权通过指令。

8、可选地，所述指纹识别模块，包括： 归一化处理单元，用于对所述被识别对象的指纹图像进行对比度归一化处理以得到增强指纹图像；多尺度特征提取单元，用于对所述增强指纹图像进行多尺度特征提取以得到指纹浅层特征图和指纹深层特征图；融合单元，用于使用损失信息抓捕补偿机制来融合所述指纹浅层特征图和所述指纹深层特征图以得到补偿指纹多尺度融合特征图；指纹识别结果确定单元，用于基于所述补偿指纹多尺度融合特征图，确定所述指纹识别结果。

9、可选地，所述多尺度特征提取单元，用于：将所述增强指纹图像输入基于双向金字塔网络的指纹多尺度特征提取器以得到所述指纹浅层特征图和所述指纹深层特征图。

10、可选地，所述融合单元，包括：特征多尺度感知强化子单元，用于将所述指纹深层特征图输入特征多尺度感知强化模块以得到指纹深层强化特征图；损失信息抓捕补偿子单元，用于将所述指纹深层强化特征图和所述指纹浅层特征图输入损失信息抓捕补偿网络以得到所述补偿指纹多尺度融合特征图。

11、可选地，所述特征多尺度感知强化子单元，包括：第一多尺度感知强化二级子单元，用于将所述指纹深层特征图输入所述特征多尺度感知强化模块的低频侦测分支以得到指纹深层局部低频激活特征向量；第二多尺度感知强化二级子单元，用于将所述指纹深层特征图输入所述特征多尺度感知强化模块的精简压缩分支以得到指纹深层压缩特征图；第三多尺度感知强化二级子单元，用于将所述指纹深层特征图输入所述特征多尺度感知强化模块的全局空间感知分支以得到指纹深层感受野扩张激活特征矩阵；特征叠加整合二级子单元，用于对所述指纹深层局部低频激活特征向量、所述指纹深层压缩特征图和所述指纹深层感受野扩张激活特征矩阵进行特征叠加整合以得到所述指纹深层强化特征图。

12、可选地，所述第一多尺度感知强化二级子单元，用于：对所述指纹深层特征图进行点卷积处理以得到指纹深层通道压缩特征图；对所述指纹深层通道压缩特征图进行全局均值池化以得到指纹深层局部低频特征向量；对所述指纹深层局部低频特征向量进行非线性激活以得到所述指纹深层局部低频激活特征向量；所述第二多尺度感知强化二级子单元，用于：对所述指纹深层特征图进行点卷积处理以得到所述指纹深层压缩特征图；所述第三多尺度感知强化二级子单元，用于：对所述指纹深层特征图进行空洞卷积编码以得到指纹深层感受野扩张特征图；对所述指纹深层感受野扩张特征图进行点卷积处理以得到指纹深层感受野扩张全局特征矩阵；对所述指纹深层感受野扩张全局特征矩阵进行非线性激活以得到所述指纹深层感受野扩张激活特征矩阵。

13、可选地，所述特征叠加整合二级子单元，用于：将所述指纹深层感受野扩张激活特征矩阵与所述指纹深层压缩特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行按位置点乘以得到指纹深层压缩-扩张激活特征图；将所述指纹深层局部低频激活特征向量中的各个特征值作为权重，对所述指纹深层压缩特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行点乘以得到指纹深层压缩-低频融合特征图；将所述指纹深层压缩-扩张激活特征图和所述指纹深层压缩-低频融合特征图进行按位置相加以得到指纹深层多尺度融合激活特征图；对所述指纹深层多尺度融合激活特征图进行空洞卷积编码以得到所述指纹深层强化特征图。

14、可选地，所述损失信息抓捕补偿子单元，包括：按位置相减二级子单元，用于对所述指纹浅层特征图进行下采样后与所述指纹深层强化特征图进行按位置相减以得到指纹深浅对位差异特征图；点卷积处理二级子单元，用于对所述指纹深浅对位差异特征图进行点卷积处理和基于tanh激活函数的非线性激活处理后，对得到的特征图进行上采样以得到指纹深浅多尺度信息损失特征图；信息补偿二级子单元，用于基于所述指纹深浅多尺度信息损失特征图对所述指纹浅层特征图进行信息补偿以得到所述补偿指纹多尺度融合特征图。

15、可选地，所述信息补偿二级子单元，用于：确定第一加权超参数和第二加权超参数；分别将所述第一加权超参数和所述第二加权超参数与所述指纹浅层特征图进行相乘以得到第一加权指纹浅层特征图和第二加权指纹浅层特征图；计算所述指纹深浅多尺度信息损失特征图与所述第一加权指纹浅层特征图的按位置点乘后与所述第二加权指纹浅层特征图进行对位元素相加以得到所述补偿指纹多尺度融合特征图。

16、可选地，所述指纹识别结果确定单元，用于：将所述补偿指纹多尺度融合特征图输入分类器以得到所述指纹识别结果。

17、采用上述技术方案，通过摄像头，用于采集被识别对象的面部图像；面部识别模块，用于基于所述被识别对象的面部图像，生成面部识别结果，所述面部识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；指纹扫描模块，用于采集所述被识别对象的指纹图像；指纹识别模块，用于基于所述被识别对象的指纹图像，生成指纹识别结果，所述指纹识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；门禁控制模块，用于响应于所述指纹识别结果和所述面部识别结果同时为被识别对象为授权对象，生成授权通过指令。这样，可以形成全域感知的指纹特征表示，从而避免伪造指纹的攻击风险，并实现指纹的准确识别。

18、本申请的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述指纹识别模块，包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述多尺度特征提取单元，用于：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述融合单元，包括：

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述第一多尺度感知强化二级子单元，用于：

6.根据权利要求4所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述损失信息抓捕补偿子单元，包括：

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述信息补偿二级子单元，用于：

8.根据权利要求7所述的基于人工智能的多模态门禁系统，其特征在于，所述指纹识别结果确定单元，用于：

技术总结本申请涉及一种基于人工智能的多模态门禁系统。其包括：摄像头，用于采集被识别对象的面部图像；面部识别模块，用于基于所述被识别对象的面部图像，生成面部识别结果，所述面部识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；指纹扫描模块，用于采集所述被识别对象的指纹图像；指纹识别模块，用于基于所述被识别对象的指纹图像，生成指纹识别结果，所述指纹识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象；门禁控制模块，用于响应于所述指纹识别结果和所述面部识别结果同时为被识别对象为授权对象，生成授权通过指令。这样，可以形成全域感知的指纹特征表示，从而避免伪造指纹的攻击风险，并实现指纹的准确识别。技术研发人员：李国强,刘磊,孙雪丰,罗隽,王军,上官滏受保护的技术使用者：武汉深捷科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1