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龍圖騰網(wǎng)獲悉顧澤蒼申請的專利一種圖像信息深度抽出的方法獲國家發(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：CN111523358B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：201910120911.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種圖像信息深度抽出的方法是由顧澤蒼設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-02-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖像信息深度抽出的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種圖像信息深度抽出的方法，其特點是利用復(fù)數(shù)種圖像處理方法，對至少一個樣本圖像進行復(fù)數(shù)種圖像處理；獲得復(fù)數(shù)個可以仿真樣本圖像的不同環(huán)境所產(chǎn)生的展開圖像；將復(fù)數(shù)個展開圖像作為該圖像的一組樣本圖像數(shù)據(jù)；使一個圖像也可產(chǎn)生樣本特征值的概率分布的方法。本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果是：通過圖像處理可以將人臉的一張樣本圖像變換成多張，可以形成樣本圖像的概率分布，從而提高單張人臉圖像的識別精度。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像信息深度抽出的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉識別精度的計算方法，其特征在于： 攝像頭同時或不在一個場景下拍攝若干個被識別的人臉，抽取一組特征向量，進行特征向量的概率尺度自組織的處理，得到概率尺度自組織產(chǎn)生的最大概率幾率值、最大幾率空間的尺度即最大幾率方差； 為了提高人臉識別的精度，把模糊信息與概率信息完全考慮進去，引入跨越不同空間的模糊事件概率測度的定義方法，在考慮數(shù)據(jù)之間的空間距離的同時還要考慮數(shù)據(jù)在概率空間所處的概率分布的概率值； 設(shè)集合W屬于概率空間的集合V的模糊事件概率測度即FPM測度的公式可由如下公式得出： 這里，pfj vj為集合要素wj∈Wj＝1，2，...，n處在集合要素vj∈Vj＝1，2，...，n的概率空間中所處的位置的概率分布值； 同理，pfj wj為集合要素vj∈Vj＝1，2，...，n處在集合要素wj∈Wj＝1，2，...，n的概率空間中所處的位置的概率分布值； dmax是wj到vj的最大距離； 上述模糊事件概率測度的空間信息是基于可統(tǒng)一歐幾里德空間與概率空間的距離，并滿足如下距離條件： 1非負(fù)性： 2非退化性：Fw，v＝0，則w＝v； 3對稱性： 4三角不等式： 為提高人臉識別的精度，提出考慮特征向量間的最小距離與特征向量的各個特征值的最大幾率空間的尺度的累加值之間的比例值的方法； 利用EPD距離公式，可以得到特征向量間的距離矩陣： 這里，設(shè)dij＝dji，dii＝djj＝0； 利用上述FPM測度公式，可以得到特征向量間的測度矩陣： 這里，設(shè)dij＝dji，dii＝djj＝0，以及fij＝fji，fii＝fjj＝0； 這里可以得到最小EPD距離所對應(yīng)的兩個特征向量，或者可以得到最大FPM測度所對應(yīng)的兩個特征向量； 再計算這兩個最近的EPD距離值Dmin,以及對應(yīng)兩個最近的EPD距離值的兩個特征向量的最大幾率空間尺度和的累加值： 人臉識別可以獲得最高識別精度的充分必要條件是： Dmin≥Mmin或 這里定量地把人臉識別的精度通過登錄的特征向量的數(shù)據(jù)集就可以計算出來，如果需要提高人臉識別精度，首先要解決人臉圖像的特征信息抽出質(zhì)量，質(zhì)量越高Dmin與Mmin的比值越大，反之就越小甚至小于1，其識別精度就越差； 其中，設(shè)概率空間以及的最大概率幾率值為ρ1和ρ2，概率空間以及為兩個數(shù)據(jù)集合的要素wj∈W和vj∈V，再設(shè)在最大概率幾率值為ρ1和ρ2之間連接一條直線，在直線的中間有任意一點樣本數(shù)據(jù)βj∈B，求樣本數(shù)據(jù)集合βj屬于數(shù)據(jù)集合W或V通過如下EPD距離公式得出： 上述統(tǒng)一歐幾里德空間與概率空間的距離滿足如下條件： 1非負(fù)性： 2非退化性：dw，v＝0，則w＝v； 3對稱性： 4三角不等式： ∈是涵蓋兩個概率空間的歐幾里德空間，在歐幾里德空間中有兩個概率空間以及ρ1是概率空間的最大概率幾率值，ρ2是概率空間的最大概率幾率值，另外，σ1是概率空間的最大幾率空間的尺度，σ2是概率空間的最大幾率空間的尺度，概率空間的第一個最大幾率空間的概率值概率空間的第二個最大幾率空間的概率值概率空間的第三個最大幾率空間的概率值概率空間的第一個最大幾率空間的概率值概率空間的第二個最大幾率空間的概率值概率空間的第三個最大幾率空間的概率值

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