一种人像比对算法融合方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人像比对算法融合方法及其装置，所述方法，包括：针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标公式计算测评结果；根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数；利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索。本发明专利技术实施例综合利用各人像比对算法来实现比对速度、比对匹配率的提高，改善比对引擎的性能及精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种人像比对算法融合方法及其装置
本专利技术涉及人像比对领域，特别是涉及一种人像比对算法融合方法及其装置。
技术介绍
面对身份证核查中庞大的比对图像，比对周期、比对速度、比对匹配率等都要符合实际，切实可行。比对速度要符合预期，不可陷入无限期的漫长比对中，比对匹配率要高于预定标准，在户籍民警资源可行的情况下进行查重清理，同时部级人像比对系统为相关警种和基层公安机关提供人像查重比对功能，为其他人口信息管理系统提供比对接口，由此对人像比对引擎的性能及精准度的要求会很高，低误识高识别将成为指标的关键参数。但是现有的人像比对算法种类很多，无法综合利用各人像比对算法来实现比对速度、比对匹配率的提高，也无法对比对引擎的性能及精准度进行改进。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人像比对算法融合方法及其装置，其综合利用各人像比对算法来实现比对速度、比对匹配率的提高，改善比对引擎的性能及精准度。根据本专利技术实施例的一个方面，提供一种人像比对算法融合方法，包括：针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标公式计算测评结果；根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数；利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索。在本专利技术进一步的实施例中，所述根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数包括：计算并绘制经过评测的所述各人像比对算法的测评结果的识别参数关系图；将所述各人像比对算法的测评结果按照交集和/或并集融合方法进行融合，计算融合关系数据；针对所述融合关系数据进行相似度归一化处理，将获得的标准阈值作为融合参数。在本专利技术进一步的实施例中，所述将所述各人像比对算法的测评结果按照交集和/或并集融合方法进行融合，计算融合关系数据具体为：将所述各人像比对算法的测评结果分别按照交集和并集融合方法进行融合，计算相似度、误识率、识别率关系数据。在本专利技术进一步的实施例中，所述相似度归一化处理包括下述至少之一：取交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间最大相似度值作为标准阈值；计算交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间相似度平均值作为标准阈值；对交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间相似度进行线性调整，计算出相似度的相对阈值作为标准阈值。在本专利技术进一步的实施例中，所述利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索具体为：提取所述标准阈值下的结果数据形成疑似线索，所述标准阈值对应的识别率及误识率作为管理参数指导实际业务中线索核实排查。根据本专利技术实施例的另一个方面，一种人像比对算法融合装置，包括：测评处理模块，用于针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标公式计算测评结果；参数融合模块，用于根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数；线索获得模块，用于利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索。在本专利技术进一步的实施例中，所述参数融合模块包括：计算单元，用于计算并绘制经过评测的所述各人像比对算法的测评结果的识别参数关系图；融合单元，用于将所述各人像比对算法的测评结果按照交集和/或并集融合装置进行融合，计算融合关系数据；归一单元，用于针对所述融合关系数据进行相似度归一化处理，将获得的标准阈值作为融合参数。在本专利技术进一步的实施例中，所述融合单元具体用于：将所述各人像比对算法的测评结果分别按照交集和并集融合装置进行融合，计算相似度、误识率、识别率关系数据。在本专利技术进一步的实施例中，所述相似度归一化处理包括下述至少之一：取交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间最大相似度值作为标准阈值；计算交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间相似度平均值作为标准阈值；对交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间相似度进行线性调整，计算出相似度的相对阈值作为标准阈值。在本专利技术进一步的实施例中，所述线索获得模块具体用于：提取所述标准阈值下的结果数据形成疑似线索，所述标准阈值对应的识别率及误识率作为管理参数指导实际业务中线索核实排查。根据本专利技术实施例提供的技术方案，本专利技术实施例针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标的测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数。本专利技术实施例解决了单一人像比对算法引擎阈值拉伸问题，突破因高识别要求而带来的高误报瓶颈。本专利技术采用算法融合技术以多人像比对算法引擎的评测结果获得的融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，在误识率不变的情况下，提升了准确率，同时兼顾了比对性能，响应快、准确度高、错误数少。因此，本专利技术实施例综合利用各人像比对算法来实现比对速度、比对匹配率的提高，改善比对引擎的性能及精准度。附图说明后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本专利技术的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：图1是根据本专利技术一个实施例的一种人像比对算法融合方法的流程图；图2是根据本专利技术一个实施例的一种人像比对算法融合方法中步骤S102的流程图；图3是根据本专利技术一个实施例的一种人像比对算法融合方法中识别参数关系图；图4是根据本专利技术一个实施例的一种人像比对算法融合装置的结构图；图5是根据本专利技术一个实施例的一种人像比对算法融合装置的参数融合模块的结构图。具体实施方式下面结合附图(若干附图中相同的标号表示相同的元素)和实施例，对本申请实施例的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。本领域技术人员可以理解，本申请实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。实施例一参照图1，示出了根据本申请实施例一的一种人像比对算法融合方法的步骤流程图。值得说明的是，本申请所述步骤S101至S103并不代表其执行的先后顺序。本实施例的方法包括以下步骤：步骤S101：针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标公式计算测评结果。具体地，需要各人像比对算法对统一的评测数据进行算法测评，根据评测指标公式计算评测结果。评测数据要符合人口业务特点，按照年龄、性别、民族分比例抽取，分为探测库和测试库，探测库从部级人口库中抽取，其中所抽取的每条人口数据包含间隔设定时间的两张人像照片，容量为20万张人像照片。测试库从部级人口库中抽取，并从测试库中删除存在的探测库中的照片，将探测库中的照片及非人像照片分区存入测试库，容量为1亿张人像照片。评测指标涵盖建模和比对，分别对性能及准确度进行测试，符合实际业务需求。本专利技术实施例所述人像比对算法的评测数据符合人口业务特点，评测指标的设计能够反映算法引擎的优劣势，指标权重的分配合理，评分计算方法符合实际业务需求，指标的评分公式经过实际测试，结合标准，经过专家评审得出。步骤S102：根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数。在本申请一具体实现中，参见图2，所述步骤S102包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人像比对算法融合方法，其特征在于，包括：针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标公式计算测评结果；根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数；利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索。

【技术特征摘要】
1.一种人像比对算法融合方法，其特征在于，包括：针对统一的测评数据对各人像比对算法进行算法测评，并根据测评指标公式计算测评结果；根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数；利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测评结果进行分析与计算，获得融合处理后的所述各人像比对算法的融合参数包括：计算并绘制经过评测的所述各人像比对算法的测评结果的识别参数关系图；将所述各人像比对算法的测评结果按照交集和/或并集融合方法进行融合，计算融合关系数据；针对所述融合关系数据进行相似度归一化处理，将获得的标准阈值作为融合参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述各人像比对算法的测评结果按照交集和/或并集融合方法进行融合，计算融合关系数据具体为：将所述各人像比对算法的测评结果分别按照交集和并集融合方法进行融合，计算相似度、误识率、识别率关系数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述相似度归一化处理包括下述至少之一：取交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间最大相似度值作为标准阈值；计算交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间相似度平均值作为标准阈值；对交集或并集融合关系数据下不同人像比对算法之间相似度进行线性调整，计算出相似度的相对阈值作为标准阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述融合参数对所述各人像比对算法的比对结果进行融合处理，获得部署下发的疑似线索具体为：提取所述标准阈值下的结果数据形成疑似线索，所述标准阈值对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李银波，孟祥翠，王鑫，史月，张言健，张明寒，李松昭，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11