一种识别方法及后端服务器技术

本发明专利技术公开了一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的后端服务器，该人脸识别系统还包括多个前端设备，接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片以及目标人脸轨迹对应的预测离开时间，根据人脸图片以及预测离开时间，生成目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列，当人脸图片不是目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，当第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别，可以使人脸识别业务的并发执行能力提高，实现人脸识别的实时处理。

Identification method and back end server

The invention discloses a method of face recognition, face recognition system applied to the back-end server, the face recognition system also includes a plurality of front-end equipment, predict the target trajectory face receiving target front-end equipment in transmission of face images and target face trajectory corresponds to the time of departure, according to face images and predict the departure time, the target face the picture sequence corresponding to the target face trajectory, when the final face images for face image is not the target trajectory in the face, get the time trajectory in time series prediction of the minimum value first left, when the time difference between the first prediction of leave time with the current time is greater than the first predetermined time threshold, according to the preset strategy choose face trajectory to be processed for face recognition, face image sequence processing to face the corresponding trajectory, can make the face recognition The concurrent execution ability of other services is improved, and the real-time processing of face recognition is realized.

【技术实现步骤摘要】
一种识别方法及后端服务器
本专利技术涉及信息处理领域，特别涉及一种识别方法，还特别涉及一种后端服务器。
技术介绍
随着互联网和计算机信息技术的发展，人脸识别在各个领域所起的作用越来越重要。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。现有技术中，人脸识别的业务流程一般是由前端相机实时抓拍人脸图片，传递到后端服务器进行分析。相应的，后端服务器在从前端相机获取到同一个人脸的所有抓拍图片后执行寻优算法，找到最佳人脸图片，然后针对最佳人脸图片进行分析，得到人脸半结构化信息。最后将前端相机所抓拍的人脸的半结构化信息和人脸数据库中的半结构化信息进行比对，从而实现人脸识别。专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，在上述现有的人脸识别流程中，前端相机仅承担图像采集以及图像传递的职能。大部分的针对采集图像的人脸分析工作都是由后端服务器完成的。这样给后端服务器造成了极大的负担，在前端相机数量远多于后端服务器的情况下，后端服务器的性能将会成为人脸识别的效率的瓶颈，从而导致人脸识别业务的并发执行能力低下，无法实现人脸识别的实时处理。
技术实现思路
本专利技术提供一种人脸识别方法与后端服务器，旨在使人脸识别业务的并发执行能力提高，实现人脸识别的实时处理。本专利技术实施例提供了一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的后端服务器，所述人脸识别系统还包括多个前端设备，所述方法包括：接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片及所述目标人脸轨迹对应的预测离开时间；根据所述人脸图片及所述预测离开时间，生成所述目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列；当所述人脸图片不是所述目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，所述轨迹时间序列中包括目标人脸轨迹在内的各人脸轨迹对应的预测离开时间；当所述第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别。优选地，所述预设策略具体为：当所述时间差值小于或等于第二预设时间阈值时，将所述第一预测离开时间对应的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹；当所述时间差值大于所述第二预设时间阈值时，将识别计数值最小的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹，所述识别计数值是所述后端服务器对人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别后记录的。优选地，所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别，具体为：获取所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列中的当前最佳人脸图片，并根据所述当前最佳人脸图片与所述待处理人脸轨迹对应的后续人脸图片确定最佳人脸图片，所述当前最佳人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后确定的，所述后续人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后到本次人脸识别开始时接收到的人脸图片；若所述最佳人脸图片为所述当前最佳人脸图片，则将所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后获取的人脸半结构化信息保存到所述待处理人脸轨迹对应的数据结构中；若所述最佳人脸图片不为所述当前最佳人脸图片，则对所述最佳人脸图片进行人脸识别，获取所述最佳人脸图片对应的人脸半结构化信息，将所述最佳人脸图片对应的人脸半结构化信息保存到所述数据结构中。优选地，所述方法还包括：当所述人脸图片是所述目标人脸轨迹的最终人脸图片，且所述后端服务器当前正在对第一人脸轨迹进行人脸识别时，判断所述第一人脸轨迹中是否存在最终人脸图片，其中，所述目标人脸轨迹的序列号与所述第一人脸轨迹的序列号不一致；若所述第一人脸轨迹中存在最终人脸图片，则等待所述后端服务器完成对所述第一人脸轨迹的人脸识别后，对所述目标人脸图片序列进行人脸识别；若所述第一人脸轨迹中不存在最终人脸图片，当所述后端服务器对所述第一人脸轨迹的人脸识别大于或等于预设进度阈值，且所述第一人脸轨迹对应的预测离开时间与当前时间的时间差值小于第三预设时间阈值时，则等待所述后端服务器完成对所述第一人脸轨迹的人脸识别后，对所述目标人脸图片序列进行人脸识别；若所述第一人脸轨迹中不存在最终人脸图片，当所述后端服务器对所述第一人脸轨迹的人脸识别小于预设进度阈值，或，所述第一人脸轨迹对应的预测离开时间与当前时间的时间差值大于或等于第三预设时间阈值时，则中断所述后端服务器对所述第一人脸轨迹的人脸识别，对所述目标人脸图片序列进行人脸识别。优选地，还包括：根据各所述人脸轨迹的图片采集时间，确定各所述前端设备对应的图像采集时间偏移；将所述图像采集时间偏移返回对应的前端设备，以使该前端设备修正所述图片采集时间。基于与上述方法相同的技术思路，本专利技术实施例还提出了一种后端服务器，应用于包括所述后端服务器和多个前端设备的人脸识别系统中，所述后端服务器包括：接收模块，接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片及所述目标人脸轨迹对应的预测离开时间；存储模块，根据所述人脸图片及所述预测离开时间，生成所述目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列；获取模块，当所述人脸图片不是所述目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，所述轨迹时间序列中包括目标人脸轨迹在内的各人脸轨迹对应的预测离开时间；识别模块，当所述第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别。优选地，所述预设策略具体为：当所述时间差值小于或等于第二预设时间阈值时，将所述第一预测离开时间对应的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹；当所述时间差值大于所述第二预设时间阈值时，将识别计数值最小的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹，所述识别计数值是所述后端服务器对人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别后记录的。优选地，所述识别模块具体用于：获取所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列中的当前最佳人脸图片，并根据所述当前最佳人脸图片与所述待处理人脸轨迹对应的后续人脸图片确定最佳人脸图片，所述当前最佳人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后确定的，所述后续人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后到本次人脸识别开始时接收到的人脸图片；若所述最佳人脸图片为所述当前最佳人脸图片，则将所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后获取的人脸半结构化信息保存到所述待处理人脸轨迹对应的数据结构中；若所述最佳人脸图片不为所述当前最佳人脸图片，则对所述最佳人脸图片进行人脸识别，获取所述最佳人脸图片对应的人脸半结构化信息，将所述最佳人脸图片对应的人脸半结构化信息保存到所述数据结构中。优选地，所述后端服务器还包括：判断模块，当所述人脸图片是所述目标人脸轨迹的最终人脸图片，且所述后端服务器当前正在对第一人脸轨迹进行人脸识别时，判断所述第一人脸轨迹中是否存在最终人脸图片，其中，所述目标人脸轨迹的序列号与所述第一人脸轨迹的序列号不一致；所述识别模块，还用于若所述第一人脸轨迹中存在最终人脸图片，则等待所述后端服务器完成对所述第一人脸轨迹的人脸识别后，对所述目标人脸图片序列进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的后端服务器，所述人脸识别系统还包括多个前端设备，其特征在于，所述方法包括：接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片及所述目标人脸轨迹对应的预测离开时间；根据所述人脸图片及所述预测离开时间，生成所述目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列；当所述人脸图片不是所述目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，所述轨迹时间序列中包括目标人脸轨迹在内的各人脸轨迹对应的预测离开时间；当所述第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的后端服务器，所述人脸识别系统还包括多个前端设备，其特征在于，所述方法包括：接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片及所述目标人脸轨迹对应的预测离开时间；根据所述人脸图片及所述预测离开时间，生成所述目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列；当所述人脸图片不是所述目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，所述轨迹时间序列中包括目标人脸轨迹在内的各人脸轨迹对应的预测离开时间；当所述第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设策略具体为：当所述时间差值小于或等于第二预设时间阈值时，将所述第一预测离开时间对应的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹；当所述时间差值大于所述第二预设时间阈值时，将识别计数值最小的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹，所述识别计数值是所述后端服务器对人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别后记录的。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别，具体为：获取所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列中的当前最佳人脸图片，并根据所述当前最佳人脸图片与所述待处理人脸轨迹对应的后续人脸图片确定最佳人脸图片，所述当前最佳人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后确定的，所述后续人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后到本次人脸识别开始时接收到的人脸图片；若所述最佳人脸图片为所述当前最佳人脸图片，则将所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后获取的人脸半结构化信息保存到所述待处理人脸轨迹对应的数据结构中；若所述最佳人脸图片不为所述当前最佳人脸图片，则对所述最佳人脸图片进行人脸识别，获取所述最佳人脸图片对应的人脸半结构化信息，将所述最佳人脸图片对应的人脸半结构化信息保存到所述数据结构中。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述人脸图片是所述目标人脸轨迹的最终人脸图片，且所述后端服务器当前正在对第一人脸轨迹进行人脸识别时，判断所述第一人脸轨迹中是否存在最终人脸图片，其中，所述目标人脸轨迹的序列号与所述第一人脸轨迹的序列号不一致；若所述第一人脸轨迹中存在最终人脸图片，则等待所述后端服务器完成对所述第一人脸轨迹的人脸识别后，对所述目标人脸图片序列进行人脸识别；若所述第一人脸轨迹中不存在最终人脸图片，当所述后端服务器对所述第一人脸轨迹的人脸识别大于或等于预设进度阈值，且所述第一人脸轨迹对应的预测离开时间与当前时间的时间差值小于第三预设时间阈值时，则等待所述后端服务器完成对所述第一人脸轨迹的人脸识别后，对所述目标人脸图片序列进行人脸识别；若所述第一人脸轨迹中不存在最终人脸图片，当所述后端服务器对所述第一人脸轨迹的人脸识别小于预设进度阈值，或，所述第一人脸轨迹对应的预测离开时间与当前时间的时间差值大于或等于第三预设时间阈值时，则中断所述后端服务器对所述第一人脸轨迹的人脸识别，对所述目标人脸图片序列进行人脸识别。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据各所述人脸轨迹的图片采集时间，确定各所述前端设备对应的图像采集时间偏移；将所述图像采集时间偏移返回对应的前端设备，以使该前端设备修正所述图片采集时间。6.一种后端服务器，应用于包括所述后端服务器和多个前端设...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪辉，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33