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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法及装置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：CN116434301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310290769.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法及装置是由蒋德琛;王勇;史治国;王智铭设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法及装置，该方法包括：采集人脸雷达回波信号，在频域选择目标点，将目标点数据作为包含人脸信息的待处理数据；提取待处理数据中的相位特征，对相位特征做解卷绕操作，得到目标点的相位变化差；对所有通道目标点的相位变化差进行3D卷积与最大池化，得到降维后的相位特征；对降维后的相位特征使用卷积自编码器进行降采样；将降采样后的数据输入到卷积神经网络中，实现人脸识别。不同于基于视觉的人脸识别，本发明使用毫米波雷达，具有较高分辨率，不受光照条件限制且能有效保护用户隐私。

本发明授权基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、读取毫米波雷达传感器接收到的人脸反射回的雷达回波信号，模拟人脸距离雷达不同位置，与雷达成不同角度的采集过程； 步骤2、对于单通道人脸雷达回波信号，通过傅里叶变换得到距离多普勒图，选取强度峰值点附近的若干个点，与峰值点共同作目标点，将目标点数据作为包含人脸信息的待处理数据； 步骤3、提取待处理数据中的相位特征，对相位特征做解卷绕操作，得到该通道目标点的相位变化差；在做解卷绕操作时，将指定目标点相位作为所有目标点的初始相位，得到所有目标点的相位变化差； 步骤4、对所有通道目标点的相位变化差进行3D卷积与最大池化，得到降维后的相位特征； 步骤5、对步骤4降维后的相位特征使用卷积自编码器进行降采样；所述卷积自编码器采用3D-CNN结构，包括依次连接的输入层、3D卷积层、最大池化层、最大上采样层、转置卷积层； 步骤6、将步骤5降采样后的数据输入到卷积神经网络中，实现人脸识别；所述卷积神经网络采用2D-CNN结构，包括输入层以及与所述输入层连接的2D卷积模块、2D空洞卷积模块，所述2D空洞卷积模块能够扩大感受野，兼顾整体特征和局部特征，所述2D卷积模块和所述2D空洞卷积模块的输出拼接后进行拉平操作，最终经全连接层输出人脸类别。

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