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龙图腾网获悉孟贵申请的专利一种基于物联网与大数据分析的智能人脸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：CN115205947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210915676.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于物联网与大数据分析的智能人脸识别方法及系统是由孟贵设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网与大数据分析的智能人脸识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于物联网与大数据分析的智能人脸识别方法及系统，通过将原设定属性标签的值域按动态间隔M平均划分，在动态间隔M基础上由两点式确定衍生属性标签向量，通过人脸识别神经网络模型的输出识别精度反馈调整动态间隔M这样可以找到对于识别精度贡献更明显的衍生属性标签，在此基础上的人脸识别神经网络模型的输出识别精度明显可以提高。

本发明授权一种基于物联网与大数据分析的智能人脸识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网与大数据分析的智能人脸识别方法，其特征在于，包括步骤有： 通过物联网端相机获取参与人脸识别的目标人脸图像；然后将目标人脸图像处理为成熟的数据集；然后构建人脸识别神经网络模型，人脸识别神经网络模型包括用于属性特征的人脸识别神经网络模型；属性特征对应的属性包括回归属性，回归属性建立中获取原设定属性标签与衍生属性标签；衍生属性标签由原设定属性标签衍生；具体将原设定属性标签的值域按动态间隔M平均划分，在动态间隔M基础上由两点式确定衍生属性标签向量；通过人脸识别神经网络模型的输出识别精度反馈调整动态间隔M； 通过人脸识别神经网络模型的输出识别精度反馈调整动态间隔M，具体地，初设一个反馈调整时间段t1到t2； 初设一个动态间隔M值并获取对应的人脸识别神经网络模型的识别精度Z；如果识别精度Z不是最大值则循环进行如下运算： 修改动态间隔M值，从时间段t1到t2过程中修改动态间隔M值增量为： ； 其中t为t1到t2的一般变量，Q，Q1，Q2，Q3均为常数； 然后计算修改动态间隔M对应的人脸识别神经网络模型的识别精度Z； 当动态间隔M从t1时刻变化到t2过程中，计算Z的变化量是否与动态间隔M的累作用参数M1正相关，动态间隔M的累作用参数M1， ； 确定识别精度Z是不是最大值具体的： 从时间段t到t过程中获取所有的识别精度Z的数值，然后按照时序排列后拟合为关于时间量的函数，通过对拟合后的函数求二阶导即可确定最大的识别精度Z的数值。

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孟贵，其通讯地址为：311800 浙江省绍兴市诸暨市东一路16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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