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龍圖騰網(wǎng)獲悉公安部戶政管理研究中心申請的專利基于馬爾可夫鏈的多生物特征排序級融合方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115205656B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210161875.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/84；該發(fā)明授權(quán)基于馬爾可夫鏈的多生物特征排序級融合方法是由高乾坤;陳潔;徐驍;張照星;施一琳;黃潭龍;范英;康凱;徐飛;宰旭昕;徐平;許廣文設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于馬爾可夫鏈的多生物特征排序級融合方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于馬爾可夫鏈的多生物特征排序級融合方法，其包括：S1：將待測用戶相應生物特征通過各個單生物特征識別算法進行比對，得到該用戶每種算法的初始排序列表；S2：所有算法初始排序列表比出的用戶身份集合，作為狀態(tài)空間，根據(jù)滿足孔多塞標準的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則約定，構(gòu)建馬爾可夫鏈；S3：檢查每種算法的初始排序列表中用戶身份數(shù)量，若存在未列出的用戶身份，則在對應列表中對未列出的用戶身份進行補齊；S4：將所有補齊后的初始排序列表進行排序級融合，計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；S5：根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣得到共識排序列表。

本發(fā)明授權(quán)基于馬爾可夫鏈的多生物特征排序級融合方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于馬爾可夫鏈的多生物特征排序級融合方法，應用于多生物特征識別系統(tǒng)中，其特征在于，包括： 步驟S1：將待測用戶相應生物特征信息輸入到不同的單生物特征識別算法中，分別得到該用戶每種算法的初始排序列表； 步驟S2：所有算法初始排序列表比出的用戶身份集合，作為狀態(tài)空間S，根據(jù)滿足孔多塞標準的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則約定，構(gòu)建馬爾可夫鏈{Xn|n＝0,1,2,…}，其中，對應狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則約定具體為： 步驟S21：假設(shè)當前狀態(tài)為i，i∈S，等概率隨機選擇狀態(tài)j，其中j∈S，S為狀態(tài)空間； 步驟S22：若各個算法輸出的初始排序列表超過半數(shù)列表中對j的排序高于i，即j比i的排序靠前，則下一狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到j；否則，下一狀態(tài)仍停留在i； 同時，設(shè)用戶身份在狀態(tài)空間S上做隨機選擇，假設(shè)只在時刻n發(fā)生身份狀態(tài)改變，且則按照以上狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則約定進行用戶身份選擇，若以Xn表示在時刻n的用戶身份選擇情況，則這樣構(gòu)建的{Xn|n＝0,1,2,…}是一個馬爾可夫鏈； 步驟S3：檢查每種算法的初始排序列表中用戶身份數(shù)量，若存在未列出的用戶身份，則在對應列表中對未列出的用戶身份進行補齊； 步驟S4：將所有補齊后的初始排序列表進行排序級融合，計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P； 步驟S5：根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P得到共識排序列表。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人公安部戶政管理研究中心，其通訊地址為：100070 北京市豐臺區(qū)南四環(huán)西路188號十區(qū)41號樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。