本申请提供了一种井下人员身份识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及身份识别技术领域，该方法包括：获取待识别人员的人脸信息和声纹信息；基于人脸信息与人脸特征数据库中待匹配人脸信息进行匹配，确定人脸置信度和人脸特征相似度，基于声纹信息与声纹特征数据库中与待匹配人脸信息同属一人的待匹配声纹信息进行匹配，确定声纹置信度和声纹特征相似度；根据人脸置信度和声纹置信度确定环境惩罚因数(表征处于当前环境条件下人脸特征相似度和声纹特征相似度的参考权重)；基于人脸特征相似度、声纹特征相似度和环境惩罚因数确定人员相似度，以进行身份识别。本申请能够提升对于井下等环境复杂或环境恶劣的人员身份识别的准确性。别的准确性。别的准确性。
【技术实现步骤摘要】
井下人员身份识别方法、装置、电子设备和可读存储介质
[0001]本申请涉及身份识别
，尤其是涉及一种井下人员身份识别方法、装置、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
[0002]对于井下等环境条件优劣不稳定的场景中人员身份的检测，传统方法通常采用人工检测，受限于场景环境的影响，现有技术中也有采用指纹识别和人脸识别进行人员身份识别。然而，指纹识别井下管理较为困难，故不适用指纹识别，人脸识别则容易受到环境更重因素的干扰，导致无法精准判断人员身份。
技术实现思路
[0003]本申请的目的在于提供一种井下人员身份识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，能够提升对于井下等环境复杂或环境恶劣的人员身份识别的准确性。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种井下人员身份识别方法，包括：获取待识别人员的人脸信息和声纹信息；基于人脸信息与人脸特征数据库中待匹配人脸信息进行匹配，确定人脸置信度和人脸特征相似度，基于声纹信息与声纹特征数据库中待匹配声纹信息进行匹配，确定声纹置信度和声纹特征相似度；其中，人脸特征数据库中的待匹配人脸信息与声纹特征数据库的待匹配声纹信息归属于同一匹配对象；根据人脸置信度和声纹置信度确定环境惩罚因数；其中，环境惩罚因数用于表征处于当前环境条件下人脸特征相似度和声纹特征相似度的参考权重；基于人脸特征相似度、声纹特征相似度和环境惩罚因数确定人员相似度，并基于人员相似度对待识别人员进行身份识别。
[0005]在可选的实施方式中，环境惩罚因数包括针对人脸识别的第一环境惩罚因数和声纹识别的第二环境惩罚因数；根据人脸置信度和声纹置信度确定环境惩罚因数，包括：将人脸置信度和声纹置信度进行合并，得到参考基准；基于人脸置信度和参考基准确定第一环境惩罚因数，作为人脸特征相似度的参考权重；基于声纹置信度和参考基准确定第二环境惩罚因数，作为声纹特征相似度的参考权重。
[0006]在可选的实施方式中，根据人脸置信度和声纹置信度确定环境惩罚因数，包括：基于人脸置信度、参考基准和井下环境参数确定第一环境惩罚因数，作为人脸特征相似度的参考权重；基于声纹置信度、参考基准和井下环境参数确定第二环境惩罚因数，作为声纹特征相似度的参考权重。
[0007]在可选的实施方式中，井下环境参数至少包括井下亮度值和井下噪音音量；根据人脸置信度和声纹置信度确定环境惩罚因数，包括：基于人脸置信度、参考基准和井下亮度值确定第一环境惩罚因数，作为人脸特征相似度的参考权重；基于声纹置信度、参考基准和井下噪音音量确定第二环境惩罚因数，作为声纹特征相似度的参考权重。
[0008]在可选的实施方式中，基于人脸特征相似度、声纹特征相似度和环境惩罚因数确定人员相似度，包括：基于人脸特征相似度和第一环境惩罚因数确定人脸参考相似度；基于
声纹特征相似度和第二环境惩罚因数确定声纹参考相似度；基于人脸参考相似度和声纹参考相似度确定人员相似度。
[0009]在可选的实施方式中，基于人员相似度对待识别人员进行身份识别，包括：确定人员相似度超过指定阈值时，将待识别人员确定为有权限人员。
[0010]在可选的实施方式中，基于人员相似度对待识别人员进行身份识别，包括：在得到人员相似度后开启计时，确定人员相似度超过指定阈值的时长超过时间阈值时，将待识别人员确定为有权限人员。
[0011]第二方面，本专利技术提供一种井下人员身份识别装置，包括：信息获取模块，用于获取待识别人员的人脸信息和声纹信息；信息处理模块，用于基于人脸信息与人脸特征数据库中待匹配人脸信息进行匹配，确定人脸置信度和人脸特征相似度，基于声纹信息与声纹特征数据库中待匹配声纹信息进行匹配，确定声纹置信度和声纹特征相似度；其中，人脸特征数据库中的待匹配人脸信息与声纹特征数据库的待匹配声纹信息归属于同一匹配对象；确定模块，用于根据人脸置信度和声纹置信度确定环境惩罚因数；其中，环境惩罚因数用于表征处于当前环境条件下人脸特征相似度和声纹特征相似度的参考权重；身份识别模块，用于基于人脸特征相似度、声纹特征相似度和环境惩罚因数确定人员相似度，以通过人员相似度对待识别人员进行身份识别。
[0012]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现前述实施方式任一项的井下人员身份识别方法。
[0013]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现前述实施方式任一项的井下人员身份识别方法。
[0014]本申请提供的井下人员身份识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，该方法首先获取待识别人员的人脸信息和声纹信息，基于人脸信息与人脸特征数据库中待匹配人脸信息进行匹配，确定人脸置信度和人脸特征相似度，基于声纹信息与声纹特征数据库中归属于同一匹配对象的待匹配声纹信息进行匹配，确定声纹置信度和声纹特征相似度，然后根据人脸置信度和声纹置信度确定用于表征处于当前环境条件下人脸特征相似度和声纹特征相似度的参考权重的环境惩罚因数，进而基于人脸特征相似度、声纹特征相似度和环境惩罚因数确定人员相似度，最后基于人员相似度对待识别人员进行身份识别。上述方式可以在得到人脸相似度和声纹相似度后，根据环境条件确定人脸特征相似度和声纹特征相似度在进行人员身份识别时的环境惩罚因数，从而可以根据环境因素确定当前人脸特征相似度和声纹特征相似度的参考阈值，以进行人员身份的识别，提升对于井下等环境复杂或环境恶劣的人员身份识别的准确性。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本申请实施例提供的一种井下人员身份识别方法的流程图；
[0017]图2为本申请实施例提供的一种具体的井下人员身份识别方法的流程图；
[0018]图3为本申请实施例提供的一种井下人员身份识别装置的结构图；
[0019]图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0020]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0021]因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0022]应注意到：本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种井下人员身份识别方法，其特征在于，包括：获取待识别人员的人脸信息和声纹信息；基于所述人脸信息与人脸特征数据库中待匹配人脸信息进行匹配，确定人脸置信度和人脸特征相似度，基于所述声纹信息与声纹特征数据库中待匹配声纹信息进行匹配，确定声纹置信度和声纹特征相似度；其中，所述人脸特征数据库中的待匹配人脸信息与所述声纹特征数据库的待匹配声纹信息归属于同一匹配对象；根据所述人脸置信度和所述声纹置信度确定环境惩罚因数；其中，所述环境惩罚因数用于表征处于当前环境条件下所述人脸特征相似度和所述声纹特征相似度的参考权重；基于所述人脸特征相似度、所述声纹特征相似度和所述环境惩罚因数确定人员相似度，并基于所述人员相似度对所述待识别人员进行身份识别。2.根据权利要求1所述的井下人员身份识别方法，其特征在于，所述环境惩罚因数包括针对人脸识别的第一环境惩罚因数和声纹识别的第二环境惩罚因数；根据所述人脸置信度和所述声纹置信度确定环境惩罚因数，包括：将所述人脸置信度和所述声纹置信度进行合并，得到参考基准；基于所述人脸置信度和所述参考基准确定所述第一环境惩罚因数，作为所述人脸特征相似度的参考权重；基于所述声纹置信度和所述参考基准确定所述第二环境惩罚因数，作为所述声纹特征相似度的参考权重。3.根据权利要求2所述的井下人员身份识别方法，其特征在于，根据所述人脸置信度和所述声纹置信度确定环境惩罚因数，包括：基于所述人脸置信度、所述参考基准和井下环境参数确定所述第一环境惩罚因数，作为所述人脸特征相似度的参考权重；基于所述声纹置信度、所述参考基准和所述井下环境参数确定所述第二环境惩罚因数，作为所述声纹特征相似度的参考权重。4.根据权利要求3所述的井下人员身份识别方法，其特征在于，所述井下环境参数至少包括井下亮度值和井下噪音音量；根据所述人脸置信度和所述声纹置信度确定环境惩罚因数，包括：基于所述人脸置信度、所述参考基准和井下亮度值确定所述第一环境惩罚因数，作为所述人脸特征相似度的参考权重；基于所述声纹置信度、所述参考基准和所述井下噪音音量确定所述第二环境惩罚因数，作为所述声纹特征相似度的参考权重。5.根据权利要求1
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4任一项所述的井下人员身份识别方法，其特征在于，基...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁辉，朱晓宁，刘志，
申请(专利权)人：精英数智科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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