The present invention provides a method for preservation of SkyDrive and related products, the method comprises the following steps: collecting the first pictures of the first image processing first face image; multi input data consisting of the first face image is input to the artificial intelligence chip by neural network model is to calculate positive results, on the basis of The first identity is determined first face image of the positive results; according to the first identity of the first identity corresponding to the SkyDrive account login, allows the user to perform the save operation of the SkyDrive account. The technical proposal provided by this application has the advantage of high user experience.
【技术实现步骤摘要】
网盘保存方法及相关产品
本专利技术涉及通信以及数据
,具体涉及一种网盘保存方法及相关产品。
技术介绍
随着通信技术的不断进步,通信设备的功能越来越多,其能够实现很多以前设备没有的功能,网盘能够通过网络执行数据存储和提取,其属于一种数据的远程提取方式,但是现有的网盘基于账号和密码登录,其一不方便,用户需要记录密码和账号,其二安全性低,如果账号和密码丢失,其他人可以很容易得到网盘内的数据,所以现有的网盘的用户体验度差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种网盘保存方法及相关产品,可以实现对用户人脸识别的网盘保存,提高用户体验度的优点。第一方面,本专利技术实施例提供一种网盘保存方法,所述方法包括如下步骤:采集第一图片,对第一图片处理得到第一人脸图片;将第一人脸图片组成的输入数据输入到人工智能芯片中进行神经网络模型的多层正向运算得到正向运算结果,依据该正向运算结果确定该第一人脸图片的第一身份;依据该第一身份对该第一身份对应的网盘账号登录,允许用户对该网盘账号执行保存操作。第二方面,提供一种终端,所述终端包括:摄像头和处理器,所述处理器与摄像头连接;所述摄像头,用于采集第一图片;所述处理器,用于对第一图片处理得到第一人脸图片;将第一人脸图片组成的输入数据输入到人工智能芯片中进行神经网络模型的多层正向运算得到正向运算结果,依据该正向运算结果确定该第一人脸图片的第一身份;所述处理器,还用于依据该第一身份对该第一身份对应的网盘账号登录,允许用户对该网盘账号执行保存操作。第三方面,提供一种计算机可读存储介质,其存储用于电子数据交换的程序,其中,所述程序使得终端执行第一 ...
【技术保护点】
1.一种网盘保存方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:采集第一图片,对第一图片处理得到第一人脸图片;将第一人脸图片组成的输入数据输入到人工智能芯片中进行神经网络模型的多层正向运算得到正向运算结果,依据该正向运算结果确定该第一人脸图片的第一身份;依据该第一身份对该第一身份对应的网盘账号登录,允许用户对该网盘账号执行保存操作。
【技术特征摘要】
1.一种网盘保存方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:采集第一图片,对第一图片处理得到第一人脸图片;将第一人脸图片组成的输入数据输入到人工智能芯片中进行神经网络模型的多层正向运算得到正向运算结果,依据该正向运算结果确定该第一人脸图片的第一身份;依据该第一身份对该第一身份对应的网盘账号登录,允许用户对该网盘账号执行保存操作。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将第一人脸图片组成的输入数据输入到人工智能芯片中进行神经网络模型的多层正向运算得到正向运算结果具体包括:将第一人脸图片进行灰度处理得到第一灰度图像,获取第一灰度图像中每个像素点的m1个灰度值,提取m1个灰度值中灰度值最小且连续的m2个像素点的灰度值,将m2个像素点从第一灰度图像中去除得到第二灰度图像,将第二灰度图像恢复得到第二人脸图片,提取第二人脸图片中每个像素点的R、G、B值(红色值、绿色值、蓝色值),将第二人脸图片中每个像素点的R、G、B值组成输入数据块[CI1][H1][w1],将输入数据块[CI1][H1][w1]作为输入数据输入到神经网络模型执行多层卷积运算得到正向运算结果,其中,CI1为输入数据块的深度值、H1为输入数据块的高度值,w1为输入数据块的宽度值,m1、CI1、H1、w1均为大于等于10的整数,m2为大于等于103的整数。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,如神经网络模型的多层正向运算包括X1个需要执行卷积运算的X1个神经网络模型计算层,所述方法在执行X1个神经网络模型计算层的计算时,包括:获取神经网络模型多层中执行卷积运算的X1个神经网络模型计算层,提取X1个神经网络模型计算中的X1个卷积运算的X1个卷积核中的核尺寸kernelsize;获取终端适应计算的核尺寸【3】【3】;提取X1个卷积核中的核尺寸不为核尺寸【3】【3】的X2个卷积核,将X2个卷积核中的第y层的第α个卷积核切割成CI*CN个核尺寸【A】【A】,将核尺寸【A】【A】拟合成X3个核尺寸【3】【3】的卷积核,在执行核尺寸【A】【A】与神经网络模型计算层中第y层的卷积计算时,将X3个核尺寸【3】【3】与第y层的输入数据的对应数据执行X3次卷积运算得到X3个卷积计算中间结果,将X3个卷积计算中间结果执行累加得到第y层的卷积结果中的一个元素,上述X1>X2,X1、X2、X3均为大于等于1的整数,CI为卷积核的深度值,CN为卷积核的数量值,CI、CN均为大于等于1的整数,A为大于3的整数。4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:如在设定时间内未对该网盘账号进行操作,将该网盘账号锁定。5.一种终端,其特征在于,所述终端包括:摄像头和处理器,所述处理器与摄像头连接;所述摄像...
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