一种生物特征管理方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种生物特征管理方法、系统、设备及介质，包括有：对多个相同类别的生物模型提取的生物特征向量之间进行转换；基于转换后的生物特征向量对获取的生物特征进行分析，获取分析结果。本发明专利技术通过对生物特征向量进行转换，可以使生物模型在共同使用时能够兼容，提高了生物模型之间的兼容性；再基于转换后的生物特征向量对获取的生物特征向量进行分析，得到分析结果。通过本发明专利技术对生物特征向量进行转换，不仅能够融合不同生物模型之间提取的生物特征向量，而且也不需要一些生物模型重新采集部分生物特征向量；既能够节约保存生物特征向量所需的存储空间，还能够减少重新提取生物特征向量所需要的时间，从而可以实现实时平滑的更新生物模型。

【技术实现步骤摘要】
一种生物特征管理方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及生物识别
，特别是涉及一种生物特征管理方法、系统、设备及介质。
技术介绍
人脸比对是当前AI应用的热门领域，人脸间的相似性反应在人脸对应的特征向量间的相似程度上。在这个领域内无论人脸比对、人脸检索、人脸聚类等场景，都需要进行大量的向量计算。实际场景中，在人脸识别、比对等系统里，首先需要将人脸特征向量提取出来，然后再进行对应的向量计算。人脸模型会随着训练数据的更新和训练算法的优化不断迭代；同时有的场景也会遇到不同机构、公司、科研院所提供的多种人脸模型，而同一张人脸用不同模型提取出的特征向量并不一样，维度、精度、数值都有差别。一旦多种人脸模型使用在同一项目中，无论是新旧替换还是多种模型并行使用，多源的人脸特征向量难以混合计算，即多源人脸特征向量无法进行融合比对。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种生物特征管理办法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种生物特征管理方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生物特征管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n对多个相同类别的生物模型提取的生物特征向量之间进行转换；/n基于转换后的生物特征向量对获取的生物特征进行分析，获取分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种生物特征管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
对多个相同类别的生物模型提取的生物特征向量之间进行转换；
基于转换后的生物特征向量对获取的生物特征进行分析，获取分析结果。


2.根据权利要求1所述的生物特征管理方法，其特征在于，基于特征向量转换神经网络模型，对多个相同类别的生物模型提取的生物特征向量之间进行转换；其中，所述特征向量转换神经网络模型是通过以下方式训练获得：
将其中一个或多个生物模型提取的生物特征向量作为输入，另外一个或多个生物模型提取的生物特征向量作为输出；
通过所述输入和所述输出，训练出能够进行特征向量转换的一个或多个特征向量转换神经网络模型。


3.根据权利要求2所述的生物特征管理方法，其特征在于，在训练所述一个或多个特征向量转换神经网络模型之前，还包括：
对输入的生物特征向量进行编码、解码，使解码后的生物特征向量与作为输出的生物特征向量处于同一维度。


4.根据权利要求3所述的生物特征管理方法，其特征在于，在训练所述一个或多个特征向量转换神经网络模型时，包括通过调整随机超参数权重、偏差值，训练所述一个或多个特征向量转换神经网络模型。


5.根据权利要求4所述的生物特征管理方法，其特征在于，生成基于正态分布的随机超参数权重、偏差值；
计算解码后的生物特征向量与作为输出的生物特征向量之间的均方差；
通过梯度下降法迭代更新调整随机超参数权重和偏差值，使所述均方差尽可能小；
重复训练，直至完成预设的迭代次数。


6.根据权利要求1至5任一所述的生物特征管理方法，其特征在于，获取的生物特征包括以下至少之一：某时刻获取的生物特征、某时刻前获取的生物特征、某时刻后获取的生物特征。


7.根据权利要求6所述的生物特征管理方法，其特征在于，所述生物特征的获取位置包括数据库；所述数据库内包含有以下至少之一：人脸的单帧图像、人脸的连续帧图像、人体的单帧图像、人体的连续帧图像。


8.根据权利要求7所述的生物特征管理方法，其特征在于，所述生物模型包括以下至少之一：人脸模型、人体模型。


9.根据权利要求8所述的生物特征管理方法，其特征在于，所述生物特征向量包括以下至少之一：人脸特征向量、人体特征向量。


10.根据权利要求9所述的生物特征管理方法，其特征在于，所述分析包括以下至少之一：比对、检索、聚类。


11.根据权利要求10所述的生物特征管理方法，其特征在于，若基于转换后的人脸特征向量进行人脸检索，则获取能够进行特征向量转换的一个或多个特征向量转换神经网络模型的一个或多个向量转换接口；
通过所述一个或多个向量转换接口，对人脸数据库中的人脸特征向量或输入的人脸特征向量进行特征向量转换，并将转换后的人脸特征向量存储至人脸数据库中，更新人脸检索的索引。


12.根据权利要求11所述的生物特征管理方法，其特征在于，所述人脸检索还包括：将其中一个或多个人脸模型作为输入模型，将另外一个或多个人脸模型作为输出模型；
获取输入的检索特征向量以及需要返回的前K个数量值；
若输入的人脸特征向量是输出模型提取的人脸特征向量，则根据一对多的检索结果，返回与输入的检索特征向量相近的前K个人脸特征向量；
若输入的人脸特征向量是输入模型提取的人脸特征向量，则先通过一个或多个向量转换接口将输入模型提取的人脸特征向量转换为输出模型的人脸特征向量；再根据一对多的检索结果，返回与输入的检索特征向量相近的前K个人脸特征向量。


13.根据权利要求12所述的生物特征管理方法，其特征在于，还包括返回与输入的检索特征向量相近的前K个人脸特征向量的相似度信息。


14.根据权利要求7所述的生物特征管理方法，其特征在于，所述数据库中的单帧图像和/或连续帧图像来源于一个或多个行业；所述一个或多个行业包括以下至少之一：安防行业、金融行业。


15.一种生物特征管理系统，其特征在于，包括有：
转换模块，用于对多个相同类别的生物模型提取的生物特征向量之间进行转换；
管理模块，用于基于转换后的生物特征向量对获取的生物特征进行分析，获取分析结果。


16.根据权利要求15所述的生物特征管理系统，其特征在于，基于特征向量转换神经网...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚志强，周曦，
申请(专利权)人：恒睿重庆人工智能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50