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龙图腾网获悉辽宁警察学院申请的专利深度学习架构的步态和面部特征融合识别方法及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：CN120977025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511089764.7，技术领域涉及：G06V40/70；该发明授权深度学习架构的步态和面部特征融合识别方法及系统是由王柳人设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习架构的步态和面部特征融合识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于生物识别技术领域，提供了一种深度学习架构的步态和面部特征融合识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：监测地铁闸机的刷卡事件，解析卡片ID信息并生成动态时间窗口信号；采集刷卡者的足底压力分布和面部视频并进行处理得到时空对齐的足压时序数据和抗遮挡面部图像；根据足压时序数据重建连续步态相位特征，利用抗遮挡面部图像逆向还原挤压状态下的三维面部生物特征，整合得到人体生物特征向量；对人体生物特征向量进行置信度评估并进行动态加权融合得到多模态特征，再通过时间窗内多轮投票机制生成最终身份认证结果。本发明在复杂场景下实现了高精度、低误识率的融合识别，为地铁闸机的智能化管理提供了稳定可靠的解决方案。

本发明授权深度学习架构的步态和面部特征融合识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.深度学习架构的步态和面部特征融合识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 监测地铁闸机的刷卡事件，解析卡片ID信息并生成动态时间窗口信号，所述刷卡事件通过读卡器读取交通卡的信号得到； 当获取到动态时间窗口信号时，采集刷卡者的足底压力分布和面部视频并进行处理得到时空对齐的足压时序数据和抗遮挡面部图像，所述足底压力分布由分布在闸机过道的高密度的阵列式压力传感器采集，面部视频由多视角摄像设备采集； 根据足压时序数据重建连续步态相位特征，利用抗遮挡面部图像逆向还原挤压状态下的三维面部生物特征，整合处理得到标准化的人体生物特征向量； 对人体生物特征向量进行置信度评估并进行动态加权融合得到多模态特征，再通过时间窗内多轮投票机制生成最终身份认证结果并控制闸机通行； 所述根据足压时序数据重建连续步态相位特征，利用抗遮挡面部图像逆向还原挤压状态下的三维面部生物特征，整合处理得到标准化的人体生物特征向量的步骤，具体包括： 基于足压时序数据，利用足压轨迹二阶微分方程推算步态停滞期间被中断的运动相位得到连续化的步态周期特征向量； 基于抗遮挡面部图像，利用生物力学弹性模型逆向计算面部挤压形变得到校正后的三维面部拓扑结构； 融合步态周期特征向量与三维面部拓扑结构，利用条件对抗网络进行降噪处理； 利用时空金字塔网络对降噪后的数据进行特征提取得到标准化的人体生物特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人辽宁警察学院，其通讯地址为：116036 辽宁省大连市甘井子区营平路260号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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