专利名称：一种基于深度学习神经网络的身份识别方法和系统专利类型：发明专利发明人：朱定局
申请号：CN201711099672.2申请日：20171109公开号：CN107798351A公开日：20180313
摘要：本发明公开了一种基于深度学习神经网络的身份识别方法和系统，所述方法为：首先获取N类输入数据；然后初始化对应的N类深度学习神经网络；接着训练N类深度学习神经网络；然后根据采集成本从低到高对类别进行排序；然后初始化i、最优输出标签L、最大相似度相对比值U；接着计算Ti类测试输出标签Li，并判断L是否与Li相同；然后获取Ti类相似度相对比值Ui，并根据上一步的结果判别是身份识别失败还是执行下一步；然后更新L和U；最后根据U与预设最大相似度相对比值c的关系、i与N的关系，判别身份是否识别成功、是否需要将i加1继续循环执行。本发明优先选择低成本测试数据，并逐渐增加测试输入类型，在最低成本的情况下取得最高的判别准确率。
申请人：大国创新智能科技(东莞)有限公司
地址：510631 广东省广州市天河区中山大道西55号
国籍：CN
代理机构：南京理工大学专利中心
代理人：马鲁晋
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