一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法和系统，方法包括步骤：步骤1：子数据中心接收第一人脸特征集群和对应的已有人物信息并存储至人脸特征数据库；步骤2：子数据中心通过摄像装置获取现场人物的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息，并将第二人脸特征集群和对应的即时人物信息存储至采集数据库；步骤3：子数据中心将第二人脸特征集群和人脸特征数据库中的第一人脸特征集群进行比对，判断是否存在符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群；步骤4：总数据中心从子数据中心提取数据并生成分析情报。本发明专利技术还提供实现上述分析方法的系统。本发明专利技术的方法和系统可大规模部署，具有将数据进行整合分析的能力、处理速度快的能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法和系统
本专利技术涉及人像比对监控领域，特别是一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法及实现该方法的系统。
技术介绍
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形等。这其中，只有人脸特征是最直观、最可靠、最准确的，利用人脸特征进行身份验证是最自然、最直接的手段。相比其它人体生物特征识别，人脸特征识别不需对象行为的配合就能方便有效地核查对象的身份，不易被察觉，因而具有优良的防伪、防欺诈、直接、友好、方便等特点。经过几十年的研究，人脸识别技术已广泛的应用在安防、门禁、考勤等领域。 在中国专利申请CN201210464255.4专利名称为一种人脸识别跟踪方法及系统，其公开了根据任务指令通过多个监控平台跟踪目标人物并将目标人物的位置呈现给用户，虽然这种方法有效的实现了多平台的人脸跟踪，但是其无法整合多种信息资源，无法提供给客户全面的人物信息和关联的人物信息，在大数据化的今天，数据的获取和关联是潜在的发展趋势。 据不完全统计，中国正进入流动时代。2011年，全国流动人口达到2.3亿人，占总人口的17%，即每6名中国人中就有I人是流动人口。未来20年，还将有3亿农村人口进入城镇。随着流动人口大量增加，面临着流动人口结构复杂、人员信息不透明，流动人口数量庞大，流动人员管理困难等局面，尤其是在流动人员中夹杂着刑嫌人员，流窜逃逸，伺机作案，更有部分人员犯罪后“漂白身份”潜入异地继续生活，如何能够有效的抑制和发现混淆在庞大的流动人口中的重点人员，成为目前面临的重要课题，给社会综合管理带来挑战，使得公安机关等部门作为社会公安安全管理的主力军，身上的责任和义务更加沉重。 随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，城市人口数量和流动性也大大增加，加强对城市人员信息的管理对社会治安、重点区域防范、维稳等方面意义重大。另外，近年来社会犯罪率呈逐年升高的态势，高科技犯罪以及伪造身份信息犯罪层出不穷，犯罪行为的突发性、不确定性增强，给防范和侦破工作带来极大的困难。最近，恐怖分子实施爆炸、砍刀伤人等恐怖活动频发。反恐部门一直在研究对策，基于目前没有足够的警力进行监控；即使通过人来实时监控，还是无法及时有效地将事件辨识出来。开展反恐怖图像监控智能分析系统研究，将有效防止恐怖事件的发生。开展研究反恐怖图像监控智能分析系统迫在眉睫。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种可以大规模部署，具有将数据进行整合分析的能力的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法。 本专利技术的另一个目的在于还提供一种实现上述人脸识别情报分析方法的系统。 本专利技术提供的技术方案为:一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，所述人脸识别情报分析方法通过摄像装置、子数据中心和总数据中心实施，所述的总数据中心设有含有多张已有头像照片和已有头像照片对应的已有人物信息的身份信息库，所述的子数据中心设有人脸特征数据库、识别采集数据库和采集数据库，所述的方法包括以下步骤:步骤1:总数据中心根据已有头像照片提取第一人脸特征集群，并将第一人脸特征集群和对应的已有人物信息发送至子数据中心，子数据中心接收第一人脸特征集群和对应的已有人物信息并存储至人脸特征数据库；步骤2:子数据中心通过摄像装置获取现场人物的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息，并将所述的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息存储至采集数据库；其中，所述的即时人物信息包括摄像装置获取现场人物出现的时间信息和地点信息；步骤3:子数据中心将第二人脸特征集群和人脸特征数据库中的第一人脸特征集群进行比对，判断是否存在符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群，若存在，即将符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群所对应的即时人物信息和已有人物信息存储至识别采集数据库，若不存在，即丢弃该第二人脸特征集群；步骤4:子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从步骤3所述的识别采集数据库中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息，并发送到总数据中心；所述的总数据中心用于根据用户输入的情报分析命令生成情报分析指令，并根据子数据中心发送的即时人物信息和已有人物信息生成分析情报。 优选地，在上述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法中，所述的子数据中心还设有归档存储数据库，在所述的步骤2中还包括:子数据中心通过摄像装置获取现场人物的视频数据，并将所述的视频数据存储至归档数据库。 优选地，在上述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法中，在所述的步骤4中，还包括子步骤41:子数据中心根据符合情报分析指令的即时人物信息，从归档数据库中提取对应的视频数据，并将所述的视频数据发送到总数据中心，所述的总数据中心用于根据子数据中心发送的即时人物信息、已有人物信息和视频数据生成分析情报。 优选地，在上述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法中，所述的步骤3中还包括:子步骤31:子数据中心对识别采集数据库中存储的对应的即时人物信息和已有人物信息进行时间和地点上的排序，并按照已有人物信息进行索引；所述的步骤4中子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从识别采集数据库中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息具体为:子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从经过子步骤31处理后的即时人物信息和已有人物信息中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息；在步骤3中，若人脸特征数据库中不存在符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群时，在丢弃该第二人脸特征集群时，先将第二人脸特征集群发送到总数据中心，并通过总数据中心判断在总数据中心是否存在符合第一阈值的第一人脸特征集群，若存在，则将符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群所对应的即时人物信息和已有人物信息发送到对应的子数据中心并存储至该子数据中心的识别采集数据库，若不存在，再丢弃该第二人脸特征集群。 需要说明的是，在本专利技术中，总数据中心也设有用于存储第一人脸特征集群和对应的已有人物信息的相应的数据库，在总数据中心将第一人脸特征集群和对应的已有人物信息发送到各子数据中心时，该第一人脸特征集群和对应的已有人物信息预先存储在该数据库中。这样做的目的在于，受制于子数据中心的处理能力，总数据中心分析能力和分析速度均优于子数据中心，并且，总数据中心的数据库存储的第一人脸特征集群和对应的已有人物信息更新更加及时，在处理及时性和准确性上要优于子数据中心，通过上述设定能够有效的避免子数据中心的漏判，提高本专利技术的方案的实用性能。更进一步说明的是，第一阈值在子数据中心和总数据中心均可以根据需要设置，比如，总数据中心的第一阈值可以设置得更高，当没有匹配到相关信息时，适当降低第一阈值，是非常有利于本专利技术的方案的。 优选地，在上述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法中，所述摄像装置包括光传感器、高清摄像头、红外摄像头、控制器、电源、定位模块、第二人脸识别模块以及第一通信模块，所述光传感器、高清摄像头、红外摄像头、电源、定位模块、第二人脸识别模块以及第一通信模块分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，其特征在于，所述人脸识别情报分析方法通过摄像装置、子数据中心和总数据中心实施，所述的总数据中心设有含有多张已有头像照片和与所述已有头像照片对应的已有人物信息的身份信息库，所述的子数据中心设有人脸特征数据库、识别采集数据库和采集数据库，所述的方法包括以下步骤：步骤1：总数据中心根据已有头像照片提取第一人脸特征集群，并将第一人脸特征集群和对应的已有人物信息发送至子数据中心，子数据中心接收第一人脸特征集群和对应的已有人物信息并存储至人脸特征数据库；步骤2：子数据中心通过摄像装置获取现场人物的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息，并将所述的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息存储至采集数据库；其中，所述的即时人物信息包括摄像装置获取现场人物出现的时间信息和地点信息；步骤3：子数据中心将第二人脸特征集群和人脸特征数据库中的第一人脸特征集群进行比对，判断是否存在符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群，若存在，即将符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群所对应的即时人物信息和已有人物信息存储至识别采集数据库，若不存在，则丢弃该第二人脸特征集群；步骤4：子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从步骤3所述的识别采集数据库中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息，并发送到总数据中心；所述的总数据中心用于根据用户输入的情报分析命令生成情报分析指令，并根据子数据中心反馈的即时人物信息和已有人物信息生成分析情报。...

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，其特征在于，所述人脸识别情报分析方法通过摄像装置、子数据中心和总数据中心实施，所述的总数据中心设有含有多张已有头像照片和与所述已有头像照片对应的已有人物信息的身份信息库，所述的子数据中心设有人脸特征数据库、识别采集数据库和采集数据库，所述的方法包括以下步骤: 步骤1:总数据中心根据已有头像照片提取第一人脸特征集群，并将第一人脸特征集群和对应的已有人物信息发送至子数据中心，子数据中心接收第一人脸特征集群和对应的已有人物信息并存储至人脸特征数据库； 步骤2:子数据中心通过摄像装置获取现场人物的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息，并将所述的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息存储至采集数据库；其中，所述的即时人物信息包括摄像装置获取现场人物出现的时间信息和地点信息； 步骤3:子数据中心将第二人脸特征集群和人脸特征数据库中的第一人脸特征集群进行比对，判断是否存在符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群，若存在，即将符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群所对应的即时人物信息和已有人物信息存储至识别采集数据库，若不存在，则丢弃该第二人脸特征集群； 步骤4:子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从步骤3所述的识别采集数据库中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息，并发送到总数据中心；所述的总数据中心用于根据用户输入的情报分析命令生成情报分析指令，并根据子数据中心反馈的即时人物信息和已有人物信息生成分析情报。2.根据权利要求1所述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，其特征在于，所述的子数据中心还设有归档存储数据库，在所述的步骤2中还包括: 子数据中心通过摄像装置获取现场人物的视频数据，并将所述的视频数据存储至归档数据库。3.根据权利要求2所述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，其特征在于，在所述的步骤4中，还包括子步骤41: 子数据中心根据符合情报分析指令的即时人物信息，从归档数据库中提取对应的视频数据，并将所述的视频数据发送到总数据中心，所述的总数据中心用于根据子数据中心发送的即时人物信息、已有人物信息和视频数据生成分析情报。4.根据权利要求1所述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，其特征在于，所述的步骤3中还包括: 子步骤31:子数据中心对识别采集数据库中存储的对应的即时人物信息和已有人物信息进行时间和地点上的排序，并按照已有人物信息进行索引； 所述的步骤4中子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从识别采集数据库中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息具体为:子数据中心根据总数据中心发送的情报分析指令从经过子步骤31处理后的即时人物信息和已有人物信息中获取符合情报分析指令的即时人物信息和已有人物信息； 在步骤3中，若人脸特征数据库中不存在符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群时，在丢弃该第二人脸特征集群之前，先将第二人脸特征集群发送到总数据中心，并通过总数据中心判断在总数据中心是否存在符合第一阈值的第一人脸特征集群，若存在，则将符合预设的第一阈值的第一人脸特征集群所对应的即时人物信息和已有人物信息发送到对应的子数据中心并存储至该子数据中心的识别采集数据库，若不存在，再丢弃该第二人脸特征集群。5.根据权利要求1所述的基于分布式云计算的人脸识别情报分析方法，其特征在于，所述摄像装置包括光传感器、高清摄像头、红外摄像头、控制器、电源、定位模块、第二人脸识别模块以及第一通信模块，所述光传感器、高清摄像头、红外摄像头、电源、定位模块、第二人脸识别模块以及第一通信模块分别与控制器相连；在步骤2中，子数据中心通过摄像装置获取现场人物的第二人脸特征集群和对应的即时人物信息具体包括以下子步骤: 子步骤21:通过光传感器获取外界环境中的光线强度，判断是否符合预设的第二阈值，若是，则进行子步骤22，若否，则进行子步骤23 ； 子步骤22:通过高清摄像头采集即时头像照片，并获取所述即时头像照片对应的即时人物信息，以及，采用所述的定位模块获取即时人物信息中的地点信息； 子步骤2...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建忠，杨春光，
申请(专利权)人：吴建忠，杨春光，
类型：发明
国别省市：福建;35