基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法及系统技术方案

本公开提供了一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法及系统，获取待识别的人脸特征值，计算人脸特征值与人脸数据库中已完成聚类的各类中心的余弦相似度和方向编码相似度，根据设置的阈值筛选出需要进行比对的人脸类，在待识别人脸与满足阈值条件的人脸类进行比对，输出匹配结果；未满足阈值条件的人脸类不需要进行比对。本公开能够保证大规模人脸识别门禁系统的高速运行。为人员规模庞大的公司以及人员密集的园区部署人脸识别门禁系统扫除了障碍。

Optimization method and system of face recognition access control system based on clustering algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法及系统
本公开属于人工智能
，涉及一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。在当今社会的智能门禁系统中，基于电子技术的门禁系统占领主要市场，例如光符识别,字符识别、IC卡识别和射频识别等。这些技术有着低成本、工艺成熟等优势，然而其需随身带、易仿冒和智能化水准较劣等缺陷，无法满足人们对安防逐步提高的要求。人脸识别门禁系统是采集允许访问门禁系统的全部人员的人脸特征值信息并存储在人脸数据库中。当某一个人访问门禁系统时，人脸识别门禁系统会首先通过摄像头来获取人脸信息并提取特征值，然后将采集提取的人脸特征值信息与系统人脸数据库中的人脸特征值信息进行比对，根据比对结果完成人脸识别并确定是否开门。人脸识别门禁系统功能强大,安全系数高，满足面向政府机关单位、企事业单位、学校、旅馆、旅游景点等在出入口通道安全管理方面的需求。但是，目前的人脸识别门禁系统中，在对采集提取到的人脸特征值进行比对时，需要遍历整个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法，其特征是：包括以下步骤：/n获取待识别的人脸特征值，计算人脸特征值与人脸数据库中已完成聚类的各类中心的余弦相似度和方向编码相似度，根据设置的阈值筛选出需要进行比对的人脸类，在待识别人脸与满足阈值条件的人脸类进行比对，输出匹配结果；/n未满足阈值条件的人脸类不需要进行比对。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法，其特征是：包括以下步骤：
获取待识别的人脸特征值，计算人脸特征值与人脸数据库中已完成聚类的各类中心的余弦相似度和方向编码相似度，根据设置的阈值筛选出需要进行比对的人脸类，在待识别人脸与满足阈值条件的人脸类进行比对，输出匹配结果；
未满足阈值条件的人脸类不需要进行比对。


2.如权利要求1所述的一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法，其特征是：在进行比对前，先进行样本集的聚类，具体过程包括：
(1)获取人脸特征值样本集；
(2)随机选择一个特征值作为初始化质心；
(3)对人脸数据聚类，得到各类以及相应的簇中心。


3.如权利要求1所述的一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法，其特征是：所述步骤(2)的具体过程包括：
从样本中随机选择一个点作为第一个质心；
从剩下的样本中选择与已选质心相似度之和最小的点作为下一个质心；
重复上述过程，直到产生设定数量的质心。


4.如权利要求1所述的一种基于聚类算法的人脸识别门禁系统优化方法，其特征是：所述步骤(3)的具体过程包括：
对样本集中每一个点及每一个簇中心的方向进行编码；
计算点与簇中心的余弦相似度及点与簇中心方向的编码相似度，对相似度和编码相似度分别设置阈值，满足该簇阈值要求的点即被归入该簇；
更新簇中心：计算该簇中每一个点与其它点的相似度之和，选取与其它点相似度之和最大的点作为该簇的中心；
计算剩余点与每个簇中心的相似度，将该点归入与其相似度最高的簇；
更新簇中心，直到簇...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘林，孟庆飞，崔文斌，谢玉鑫，
申请(专利权)人：金现代信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37