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龙图腾网获悉深蓝感知(杭州)物联科技有限公司申请的专利一种5G记录仪人脸识别前置过滤方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116524561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310387331.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种5G记录仪人脸识别前置过滤方法与系统是由李华松;邬文达;陈尚武设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种5G记录仪人脸识别前置过滤方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸识别领域，具体为一种5G记录仪人脸识别前置过滤方法与系统，包括，图像捕捉模块，人脸特征提取模块，人脸特性降维归一模块，人脸库模块，人脸过滤树模块，人脸前置过滤模块，人脸特性分块模块，人脸分层比对模块，本申请通过人脸特征过滤树的方法，实现5G记录仪等设备的人脸匹配前置过滤，另通过按照归一化人脸特性对人脸库进行分块，对分块匹配使用按照人脸特征匹配串实现分层方法，尽量找到匹配人脸，减少服务器的计算量。

本发明授权一种5G记录仪人脸识别前置过滤方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种5G记录仪人脸识别前置过滤系统，其特征在于，包括： 图像捕捉模块1，用于采集视频图像，生成图像帧，并将图像帧发送给人脸特征提取模块2； 人脸特征提取模块2，用于接收图像捕捉模块1发送的图像帧，使用特征提取器提取人脸特征，并将特征数据编码成128维人脸特征向量，再将128维人脸特征向量发送给人脸特性降维归一模块3； 人脸特性降维归一模块3,用于接收人脸特征提取模块2和人脸库模块4中的128维人脸特征向量，并各自计算生成人脸特征1维空间的归一值，将依据人脸特征提取模块2中数据所得的人脸特征1维空间的归一值和人脸特征提取模块2中的128维人脸特征向量发送给人脸前置过滤模块6,将依据人脸库模块4中的数据所得的人脸特征1维空间的归一值和人脸库模块4中的128维人脸特征向量发送给人脸特性分块模块7，并将依据人脸库模块4中的数据所得的人脸特征1维空间的归一值单独发送到人脸过滤树模块5； 人脸库模块4，用于存储已标注人员信息的128维人脸特征向量，并将128维人脸特征向量发送人脸特性降维归一模块3； 人脸过滤树模块5，用于接收人脸特性降维归一模块3中的人脸特征1维空间的归一值，建立人脸过滤初始树，将人脸过滤初始树发送给人脸前置过滤模块6； 人脸前置过滤模块6，用于接收人脸过滤树模块5的人脸过滤初始树的数据，重建人脸过滤树，同时接收人脸特性降维归一模块3发送过来的人脸特征1维空间的归一值和人脸特征提取模块2中的128维人脸特征向量，将人脸特征1维空间的归一值转为成人脸特征字符串，再将人脸特征字符串和人脸过滤树对比，生成人脸特征匹配串，将人脸特征匹配串与128维人脸特征向量发送给人脸分层比对模块8； 人脸特性分块模块7，用于接收人脸特性降维归一模块3发送过来的人脸特征1维空间的归一值与128维人脸特征向量，再对人脸特征值进行分块，将每个分块起始人脸特征1维空间的归一值与结束人脸特征1维空间的归一值发送给人脸分层比对模块8，为人脸分层比对模块8提供对比数据库； 人脸分层比对模块8，接收人脸前置过滤模块6发送过来的人脸特征匹配串与128维人脸特征向量，同时接收人脸特性分块模块7发送过来的每个分块起始人脸特征1维空间的归一值与结束人脸特征1维空间的归一值，将接收的两个模块中的内容使用分层法进行人脸匹配，完成对人脸匹配的确认； 所述人脸特性分块模块7对人脸特征1维空间的归一值进行排序，再按照人脸库大小N的开根号值，进行对人脸特征值进行分块，最终得到个人脸特性分块，最后将每个分块起始人脸特征1维空间的归一值与结束人脸特征1维空间的归一值作为对比数据库； 所述人脸分层比对模块8使用分层法进行人脸匹配时，使用人脸特征匹配串匹配人脸特性分块的人脸特征1维空间的归一值，取出所有匹配的人脸特征1维空间的归一值对应的128维人脸特征向量与待对比128维人脸特征向量进行余弦相似度计算，如果余弦相似度计算相似度高于预设阀值，则认为找到匹配人脸，如果这批人脸特性分块的128维人脸特征向量没有高于阀值，则人脸分层比对模块8把人脸特征匹配串的最末去除，再匹配人脸特性分块的人脸特征1维空间的归一值，扩展匹配128维人脸特征向量的范围，再余弦相似度法匹配计算，如果人脸特征匹配串长度小于前置匹配阀值，仍然未找到合适的128维人脸特征向量，则认为人脸匹配失败。

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