图片特征值文件优化方法、装置、终端与存储介质制造方法及图纸

一种图片特征值文件优化方法，包括：获取原始人脸图像的特征值；判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境；若判断为多线程环境，则对原始人脸图像的特征值进行加锁操作；将加锁处理后的原始人脸图像的特征值保存至同一文件中；在进行人脸识别时，获取待检测的人脸图像的特征值；打开保存原始人脸图像的特征值的文件；将待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对，得到人脸识别结果。本发明专利技术还提供一种图片特征值文件优化装置、终端与计算机可读存储介质。利于本发明专利技术实施例，避免在人脸识别记载特征值时需要打开与关闭很多文件，提高人脸识别的效率。

Optimization method, device, terminal and storage medium of picture eigenvalue file

A method for optimizing the image eigenvalue file includes: obtaining the eigenvalue of the original face image; judging whether the corresponding environment of the current face recognition is a multithreaded environment; if it is a multithreaded environment, locking the eigenvalue of the original face image; saving the eigenvalue of the locked original face image to the same file; in face recognition, Obtain the feature value of the face image to be detected; open the file to save the feature value of the original face image; compare the feature value of the face image to be detected with the feature value of the original face image saved in the same file to get the face recognition result. The invention also provides a picture eigenvalue file optimization device, a terminal and a computer-readable storage medium. The invention is advantageous to the embodiment of the invention, avoids the need to open and close many files when the face recognition records the characteristic value, and improves the efficiency of the face recognition.

【技术实现步骤摘要】
图片特征值文件优化方法、装置、终端与存储介质
本专利技术涉及图像识别
，具体涉及一种图片特征值文件优化方法、图片特征值文件优化装置、终端以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着图像处理技术的发展与进步，人脸识别技术作为一种高端、可靠的身份检测而可以广泛使用在出入管理、监控管理、电脑安全防范、照片搜索、ATM机智能视频报警、铁路安检识别等应用中。在进行人脸识别时，需要加载人脸图像并提取出人脸图像的特征值。现有技术中，一般是把每张人脸图像及对应的人脸图像的特征值保存到各自的文件中，同时还将人脸图像的特征值保存到数据库，例如redis中。然而，在高并发的情况下，同时对多个人脸图像进行识别时，则需要多次执行打开及关闭存储人脸图像的文件的操作，而多次打开及关闭文件，会占用处理器的资源，因而降低了人脸识别的效率；此外，将人脸特征值保存在数据库中，还需要定期对数据库进行维护，这就在一定程度上增加了人脸识别系统的的复杂性。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种图片特征值文件优化方法、图片特征值文件优化装置、终端以及计算机可读存储介质，避免在人脸识别记载特征值时需要打开与关闭很多文件，从而提高了人脸识别的效率。本专利技术实施例第一方面提供一种图片特征值文件优化方法，所述图片特征值文件优化方法包括：获取原始人脸图像的特征值；判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境；若判断结果为当前人脸识别对应的环境为多线程环境，则对所述原始人脸图像的特征值进行加锁操作；将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中；在进行人脸识别时，获取待检测的人脸图像的特征值；打开保存所述原始人脸图像的特征值的文件；将所述待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对，得到人脸识别结果。进一步的，在本专利技术实施例提供的上述图片特征值文件优化方法中，所述获取原始人脸图像的特征值包括：采用预设人脸检测算法检测出所述原始人脸图像中的人脸轮廓；提取所述人脸轮廓中的预设特征点；计算所述预设特征点的特征值，作为所述原始人脸图像的特征值。进一步的，在本专利技术实施例提供的上述图片特征值文件优化方法中，所述判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境包括:在人脸识别过程中，获取关于所述原始人脸图像特征值的资源请求；对所述资源请求进行解析；根据解析结果判断所述资源请求中是否包含多线程申请请求；若判断结果为所述资源请求中包含多线程申请请求，则判定当前人脸识别对应的环境为多线程环境。进一步的，在本专利技术实施例提供的上述图片特征值文件优化方法中，所述将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中包括：新建一个预设格式的文件；获取加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值；将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值按照预设排列方式保存至所述文件中。进一步的，在本专利技术实施例提供的上述图片特征值文件优化方法中，在所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对之前，所述方法还包括：从多线程中筛选出一个目标线程；在同一文件中，接收所述多线程中的目标线程申请目标锁资源的请求；判断所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后，当前人脸识别对应的环境是否处于安全状态；若判断结果为所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后，当前人脸识别对应的环境处于安全状态，则将所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值分配给所述目标线程；若判断结果为所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后，当前人脸识别对应的环境处于非安全状态，则将所述目标线程设置为等待状态。进一步的，在本专利技术实施例提供的上述图片特征值文件优化方法中，所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对包括：在同一文件中，获取所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值；确定所述原始人脸图像的特征值与所述待检测的人脸图像特征值的特征距离度量值；判断所述特征距离度量值是否小于预设距离度量值；若判断结果为所述特征距离度量值小于所述预设距离度量值，则输出人脸识别结果。进一步的，在本专利技术实施例提供的上述图片特征值文件优化方法中，所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对还包括：在同一文件中，获取所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值；确认所述原始人脸图像的特征值与所述待检测的人脸图像的特征值的特征相似度值；判断所述特征相似度值是否大于预设相似度阈值；若判断结果为所述特征相似度值大于所述预设相似度阈值，则输出人脸识别结果。本专利技术实施例第二方面还提供一种图片特征值文件优化装置，所述图片特征值文件优化装置包括：特征值获取模块，用于获取原始人脸图像的特征值；线程判断模块，用于判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境；加锁执行模块，用于在判断结果为当前人脸识别对应的环境为多线程环境时，对所述原始人脸图像的特征值进行加锁操作；特征值保存模块，用于将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中；人脸识别模块，用于在进行人脸识别时，获取待检测的人脸图像的特征值；文件打开模块，用于打开保存所述原始人脸图像的特征值的文件；特征值比对模块，用于将所述待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对，得到人脸识别结果。本专利技术实施例第三方面还提供一种终端，所述终端包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述任意一项所述图片特征值文件优化方法。本专利技术实施例第四方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述图片特征值文件优化方法。本专利技术实施例提供一种图片特征值文件优化方法、图片特征值文件优化装置、终端与计算机可读存储介质，获取原始人脸图像的特征值；判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境；若判断结果为当前人脸识别对应的环境为多线程环境，则对所述原始人脸图像的特征值进行加锁操作；将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中；在进行人脸识别时，获取待检测的人脸图像的特征值；打开保存所述原始人脸图像的特征值的文件；将所述待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对，得到人脸识别结果。本专利技术将所有的原始人脸图像的特征值保存在同一个文件中，从而在进行多个人脸识别时，仅需打开所述同一个存储特征值的文件即可，而无需打开与关闭多个不同的文件，从而提高了人脸识别的效率；此外，无需将原始人脸图像的特征值保存到redis中，不需要引入redis，从而无需对redis进行定期维护，从而减少了人脸识别系统的复杂性。附图说明为了更清楚地说明本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图片特征值文件优化方法，其特征在于，所述图片特征值文件优化方法包括：/n获取原始人脸图像的特征值；/n判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境；/n若判断结果为当前人脸识别对应的环境为多线程环境，则对所述原始人脸图像的特征值进行加锁操作；/n将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中；/n在进行人脸识别时，获取待检测的人脸图像的特征值；/n打开保存所述原始人脸图像的特征值的文件；/n将所述待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对，得到人脸识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图片特征值文件优化方法，其特征在于，所述图片特征值文件优化方法包括：
获取原始人脸图像的特征值；
判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境；
若判断结果为当前人脸识别对应的环境为多线程环境，则对所述原始人脸图像的特征值进行加锁操作；
将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中；
在进行人脸识别时，获取待检测的人脸图像的特征值；
打开保存所述原始人脸图像的特征值的文件；
将所述待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对，得到人脸识别结果。


2.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法，其特征在于，所述获取原始人脸图像的特征值包括：
采用预设人脸检测算法检测出所述原始人脸图像中的人脸轮廓；
提取所述人脸轮廓中的预设特征点；
计算所述预设特征点的特征值，作为所述原始人脸图像的特征值。


3.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法，其特征在于，所述判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境包括:
在人脸识别过程中，获取关于所述原始人脸图像特征值的资源请求；
对所述资源请求进行解析；
根据解析结果判断所述资源请求中是否包含多线程申请请求；
若判断结果为所述资源请求中包含多线程申请请求，则判定当前人脸识别对应的环境为多线程环境。


4.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法，其特征在于，所述将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中包括：
新建一个预设格式的文件；
获取加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值；
将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值按照预设排列方式保存至所述文件中。


5.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法，其特征在于，在所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对之前，所述方法还包括：
从多线程中筛选出一个目标线程；
在同一文件中，接收所述多线程中的目标线程申请目标锁资源的请求；
判断所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后，当前人脸识别对应的环境是否处于安全状态；
若判断结果为所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后，当前人脸识别对应的环境处于安全状态，则将所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值分配给所述目标线程；
若判...

【专利技术属性】
技术研发人员：周建伟，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44