基于人脸识别的大数据人脸识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法，包括：通过摄像头采集人脸图像；对人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像；从清晰的人脸图像中提取人脸特征区块；将人脸特征区块、清晰的人脸图像及其对应的身份信息存储于平台中；将人脸特征区块传输到人脸识别终端；人脸识别终端接收人脸特征区块，并存储于人脸特征区块库；人脸识别终端提取待识别的人脸图像的人脸特征区块，并将待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对，当比对成功时，获取与待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息。

Big data face recognition method based on face recognition

The invention provides a big data face recognition method based on face recognition, which includes: collecting face image through camera; preprocessing face image to obtain clear face image; extracting face feature block from clear face image; storing face feature block, clear face image and corresponding identity information in platform; storing face feature block It is transmitted to the face recognition terminal; the face recognition terminal receives the face feature block and stores it in the face feature block library; the face recognition terminal extracts the face feature block of the face image to be recognized, and compares the face feature block of the face image to be recognized with the face feature block in the face feature block library respectively. When the comparison is successful, the person to be recognized is acquired The face image matches the clear face image and its corresponding identity information.

【技术实现步骤摘要】
基于人脸识别的大数据人脸识别方法
本专利技术涉及一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法。
技术介绍
目前，人脸识别终端可分为在线识别或离线识别，在线识别由刷脸终端采集人脸后进行人脸对比，受网络影响较大，客户体验差。离线识别，一般平台把全部人脸信息下发到人脸识别终端，由人脸识别终端自行对比。但是人脸信息由后端平台直接下发到人脸识别终端的问题就在于信息安全，可能存在人脸信息泄漏的问题，例如人脸识别终端被破解后，就可能造成所有人员的人脸信息的泄漏。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法，可以有效解决上述问题。本专利技术是这样实现的：一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法，包括以下步骤：通过摄像头采集人脸图像；对所述人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像；从所述清晰的人脸图像中提取人脸特征区块，其中，所述人脸特征区块包括眼睛区块、颌区块、嘴唇区块、眉毛区块以及鼻子区块中的至少一种；将所述人脸特征区块、所述清晰的人脸图像及其对应的身份信息存储于平台中，并将所述及人脸特征区块与所述清晰的人脸图像以及对应的身份信息进行绑定并建立唯一的映射关系；将所述人脸特征区块传输到人脸识别终端；所述人脸识别终端接收所述人脸特征区块，并存储于人脸特征区块库；所述人脸识别终端提取待识别的人脸图像的人脸特征区块，并将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对，当比对成功时，获取与所述待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息。作为进一步改进的，所述对所述人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像的步骤包括：通过所述摄像头上的人脸识别框识别所述采集的人脸图像；将所述识别的人脸图像的自曝光窗口的坐标设定与所述摄像头的人脸识别框的的坐标一致，且所述自曝光窗口大于所述人脸识别框；根据背景光的强度，自适应配置对应的自曝光窗口的曝光值，从而进行对应的曝光，最终获得清晰的人脸图像。作为进一步改进的，所述自曝光窗口是所述人脸识别框的1.1～2倍。作为进一步改进的，所述将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对的步骤包括：将所述待识别的人脸图像的眼睛区块分别与所述人脸特征区块库中的眼睛区块进行比对。作为进一步改进的，所述将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对，当比对成功时，获取与所述待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息的步骤包括：当所述待识别人脸图像中至少一个人脸特征区块与所述人脸特征区块库中至少一个人脸特征区块比对成功时，控制所述人脸识别终端向所述平台发送第一请求；所述平台接收到所述第一请求时，向所述人脸识别终端下发对应的清晰的人脸图像；所述人脸识别终端将下发的清晰的人脸图像与待识别的人脸图像进行比对，当比对成功后控制所述人脸识别终端向所述平台发送第二请求，所述平台接收到所述第二请求时，向所述人脸识别终端下发对应的身份信息；否则所述人脸识别终端继续将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的其他人脸特征区块进行比对。作为进一步改进的，所述人脸识别终端继续将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的其他人脸特征区块进行比对的同时还包括：将下发的清晰的人脸图像从所述人脸识别终端删除。作为进一步改进的，所述将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对，当比对成功时，获取与所述待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息的步骤包括：当所述待识别人脸图像中至少一个人脸特征区块与所述人脸特征区块库中至少一个人脸特征区块比对成功时，所述人脸识别终端向所述平台发送所述待识别的人脸图像及比对成功的人脸特征区块；所述平台根据比对成功的人脸特征区块，获取对应的清晰的人脸图像；所述平台进一步将对应的清晰的人脸图像与所述待识别的人脸图像进行比对，当比对成功后向所述人脸识别终端下发与所述待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息；否则向所述人脸识别终端下发继续将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的其他人脸特征区块进行比对的命令。本专利技术的有益效果是：将所述人脸特征区块，而不是整个人脸信息传输到人脸识别终端并存储于人脸特征区块库，即使人脸识别终端被破解后，由于无法还原出整张人脸，因此能够实现有效确保人脸信息的安全，另外还可以避免出现人脸图像对应的人员信息的泄漏。另外，将所述识别的人脸图像的自曝光窗口的坐标设定与所述摄像头的人脸识别框的的坐标一致，且所述自曝光窗口大于所述人脸识别框，从而可以获得较为完整的人脸图像，特别是下颚区块的图像；此外，根据背景光的强度，自适应配置对应的自曝光窗口的曝光值，从而进行对应的曝光，最终获得清晰的人脸图像。最后，通过将待识别的人脸图像中某一区块的图像分别与所述人脸特征区块库中的对应区块进行比对，从而可以显著降低计算量，提高整体的相应时间。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1是本专利技术实施例提供的基于人脸识别的大数据人脸识别方法的流程图。图2是本专利技术实施例提供的基于人脸识别的大数据人脸识别方法中人脸识别框及自曝光窗口设定的示意图。图3是本专利技术另一实施例提供的基于人脸识别的大数据人脸识别方法中人脸识别框及自曝光窗口设定的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。参照图1所示，本专利技术实施例提供一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法，包括以下步骤：S1，通过摄像头采集人脸图像；S2，对所述人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像；S3，从所述清晰的人脸图像中提取人脸特征区块，其中，所述人脸特征区块包括眼睛区块、颌区块、嘴唇区块、眉毛区块以及鼻子区块中的至少一种；S4，将所述人脸特征区块、所述清晰的人脸图像及其对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法，其特征在于，包括：/n通过摄像头采集人脸图像；/n对所述人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像；/n从所述清晰的人脸图像中提取人脸特征区块，其中，所述人脸特征区块包括眼睛区块、颌区块、嘴唇区块、眉毛区块以及鼻子区块中的至少一种；/n将所述人脸特征区块、所述清晰的人脸图像及其对应的身份信息存储于平台中，并将所述及人脸特征区块与所述清晰的人脸图像以及对应的身份信息进行绑定并建立唯一的映射关系；/n将所述人脸特征区块传输到人脸识别终端；/n所述人脸识别终端接收所述人脸特征区块，并存储于人脸特征区块库；/n所述人脸识别终端提取待识别的人脸图像的人脸特征区块，并将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对，当比对成功时，获取与所述待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的大数据人脸识别方法，其特征在于，包括：
通过摄像头采集人脸图像；
对所述人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像；
从所述清晰的人脸图像中提取人脸特征区块，其中，所述人脸特征区块包括眼睛区块、颌区块、嘴唇区块、眉毛区块以及鼻子区块中的至少一种；
将所述人脸特征区块、所述清晰的人脸图像及其对应的身份信息存储于平台中，并将所述及人脸特征区块与所述清晰的人脸图像以及对应的身份信息进行绑定并建立唯一的映射关系；
将所述人脸特征区块传输到人脸识别终端；
所述人脸识别终端接收所述人脸特征区块，并存储于人脸特征区块库；
所述人脸识别终端提取待识别的人脸图像的人脸特征区块，并将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对，当比对成功时，获取与所述待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息。


2.如权利要求1所述的基于人脸识别的大数据人脸识别方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行预处理获得清晰的人脸图像的步骤包括：
通过所述摄像头上的人脸识别框识别所述采集的人脸图像；
将所述识别的人脸图像的自曝光窗口的坐标设定与所述摄像头的人脸识别框的的坐标一致，且所述自曝光窗口大于所述人脸识别框；
根据背景光的强度，自适应配置对应的自曝光窗口的曝光值，从而进行对应的曝光，最终获得清晰的人脸图像。


3.如权利要求2所述的基于人脸识别的大数据人脸识别方法，其特征在于，所述自曝光窗口是所述人脸识别框的1.1～2倍。


4.如权利要求1所述的基于人脸识别的大数据人脸识别方法，其特征在于，所述将所述待识别的人脸图像的人脸特征区块分别与所述人脸特征区块库中的人脸特征区块进行比对的步骤包括：
将所述待识别的人脸图像的眼睛区块分别与所述人脸特征区块库中的眼睛区块进行比对。


5.如权利要求1所述的基于人脸识别的大数据人脸识别方法，其特征在于，所述将所述待识别的人脸图像的人脸特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘泉明，罗茂锐，陈少海，
申请(专利权)人：厦门久凌创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35