一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，包括：由移动终端收集用于高精度人脸识别算法的训练数据集；由移动终端向中继移动终端请求进行中继传输；响应于接收到移动终端发送的进行中继传输的请求，由中继移动终端判断中继移动终端的剩余电池电量是否大于电池电量门限值；如果中继移动终端的剩余电池电量大于电池电量门限值，则由中继移动终端向基站发送中继开始协助消息；响应于接收到中继开始协助消息，由基站首先判断中继移动终端与基站之间的通信链路的链路质量是否大于通信质量门限值；如果中继移动终端与基站之间的通信链路的链路质量小于通信质量门限值，则由基站向中继移动终端发送拒绝进行中继传输的指示。

A collection method and system of training data set for high precision face recognition algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法及系统
本专利技术是关于人脸识别
，特别是关于一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法及系统。
技术介绍
人脸描述是人脸识别的核心问题之一，人脸识别的研究实践表明：在人脸三维形状信息难以准确获取的条件下，从图像数据中提取多方向、多尺度的Gabor特征是一种合适的选择。使用Gabor特征进行人脸识别的典型方法包括弹性图匹配方法（EGM）和Gabor特征判别分类法（GFC）。现有技术CN106034146B公开了一种信息交互方法及系统，其中，信息交互方法包括：判断是否接收到退出命令，若未接收到，则从第一设备读取当前权重信息，并根据读取到的当前权重信息计算梯度信息；以及向第一设备返回大于等于预设梯度阈值的梯度信息，以使第一设备根据返回的梯度信息重新计算权重信息，并将大于等于预设权重阈值的权重信息作为当前权重信息，重复执行上述操作，直至接收到退出命令。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，其特征在于：所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法包括如下步骤：/n由移动终端收集用于高精度人脸识别算法的训练数据集；/n由移动终端向中继移动终端请求进行中继传输；/n响应于接收到所述移动终端发送的进行中继传输的请求，由中继移动终端判断所述中继移动终端的剩余电池电量是否大于电池电量门限值；/n如果所述中继移动终端的剩余电池电量大于电池电量门限值，则由中继移动终端向基站发送中继开始协助消息，其中，所述中继开始协助消息包括所述中继移动终端与所述基站之间的通信链路的链路质量、请求由所述中继移动终端进行中继传输的移动终端的数量以及所述中继...

【技术特征摘要】
1.一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，其特征在于：所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法包括如下步骤：
由移动终端收集用于高精度人脸识别算法的训练数据集；
由移动终端向中继移动终端请求进行中继传输；
响应于接收到所述移动终端发送的进行中继传输的请求，由中继移动终端判断所述中继移动终端的剩余电池电量是否大于电池电量门限值；
如果所述中继移动终端的剩余电池电量大于电池电量门限值，则由中继移动终端向基站发送中继开始协助消息，其中，所述中继开始协助消息包括所述中继移动终端与所述基站之间的通信链路的链路质量、请求由所述中继移动终端进行中继传输的移动终端的数量以及所述中继移动终端的移动速度；
响应于接收到所述中继开始协助消息，由基站首先判断所述中继移动终端与所述基站之间的通信链路的链路质量是否大于通信质量门限值；
如果所述中继移动终端与所述基站之间的通信链路的链路质量小于通信质量门限值，则由基站向所述中继移动终端发送拒绝进行中继传输的指示。


2.如权利要求1所述的用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，其特征在于：所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法包括如下步骤：
如果所述中继移动终端与所述基站之间的通信链路的链路质量大于通信质量门限值，则由基站继续判断所述中继移动终端的移动速度是否大于速度门限值；
如果判断所述中继移动终端的移动速度大于速度门限值，则由基站向所述中继移动终端发送拒绝进行中继传输的指示；
如果判断所述中继移动终端的移动速度小于速度门限值，则由基站向所述中继移动终端发送关于开始进行中继传输的指示，其中，所述关于开始进行中继传输的指示包括用于进行中继传输的专用资源；
响应于接收到所述关于开始进行中继传输的指示，由中继移动终端在所述用于进行中继传输的专用资源上广播中继移动终端消息，其中，所述中继移动终端消息至少包括对所述用于进行中继传输的专用资源的指示、所述中继移动终端的PLMN身份标识以及所述中继移动终端的身份标识，并且其中，响应于接收到拒绝进行中继传输的指示，中继移动终端不广播所述中继移动终端消息；
由移动终端尝试监听所述中继移动终端消息，如果所述移动终端在预定时间内监听到所述中继移动终端消息，则由移动终端在所述用于进行中继传输的专用资源上向所述中继移动终端发送所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集；
响应于接收到所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集，由中继移动终端将所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集发送给所述基站；
响应于接收到所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集，由基站将所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集发送给人脸识别中心服务器。


3.如权利要求2所述的用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，其特征在于：所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法包括如下步骤：
在由中继移动终端在所述用于进行中继传输的专用资源上广播中继移动终端消息的同时，由中继移动终端监听由移动终端发送的用于高精度人脸识别算法的训练数据集；
如果所述中继移动终端在第二预定时间内没有监听到所述由移动终端发送的用于高精度人脸识别算法的训练数据集，则由中继移动终端停止广播所述中继移动终端消息；
响应于停止广播所述中继移动终端消息，由中继移动终端监听由移动终端发送的中继传输请求消息。


4.如权利要求3所述的用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，其特征在于：所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法包括如下步骤：
如果所述移动终端在预定时间内没有监听到所述中继移动终端消息，则由移动终端主动广播中继传输请求消息，其中，所述中继传输请求消息至少包括所述移动终端的PLMN身份标识以及所述移动终端的身份标识；
响应于广播中继传输请求消息，由移动终端监听由中继移动终端广播的响应；
响应于接收到所述中继传输请求消息，由中继移动终端广播中继传输响应消息，其中，所述中继传输响应消息中至少包括对所述用于进行中继传输的专用资源的指示、所述中继移动终端的PLMN身份标识、所述中继移动终端的身份标识以及用于所述移动终端的发送定时。


5.如权利要求4所述的用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法，其特征在于：所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集方法包括如下步骤：
响应于接收到所述中继传输响应消息，由移动终端在所述用于进行中继传输的专用资源上，按照所述发送定时向所述中继移动终端发送所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集；
响应于接收到所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集，由中继移动终端将所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集发送给所述基站；
响应于接收到所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集，由基站将所述用于高精度人脸识别算法的训练数据集发送给人脸识别中心服务器。


6.一种用于高精度人脸识别算法的训练数据集的收集系统，其特征在于：所述用于高精度...

【专利技术属性】
技术研发人员：何华，张洁，
申请(专利权)人：江苏中控安芯信息安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32