一种人脸识别系统及其预设方法技术方案

本发明专利技术属于人脸识别装备技术领域，具体涉及一种人脸识别系统及其预设方法，人脸识别系统包括一个后端设备和多个识别终端设备；各识别终端设备均与后端设备通信连接，用于基于总的特征模板集合对摄像信息进行面容

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别系统及其预设方法


[0001]本专利技术属于人脸识别装备
，具体涉及一种人脸识别系统及其预设方法。

技术介绍

[0002]人脸识别作为重要的机器视觉技术，在人工智能领域发挥重大作用。在实际使用中，需要将底库人员的照片下发至终端识别设备，终端识别设备对这些照片提取特征模板，基于这些特征实现对特定人员进行授权识别。
[0003]一个典型的基于照片的人员授权过程包括人员照片解码、人脸检测、人脸质量判定和人脸特征提取。随着算法及硬件的提升，底库人员照片的数量越来越大，人员授权的过程越来越长。而且为了提升用户的识别体验，人脸识别算法的定期升级已成常态，升级过程常常伴随着人员的重新授权。这一授权过程以终端识别设备为单位，每个终端识别设备都需要各自进行特征模板的提取，同时对新加入的设备也需要重复这一过程。由于终端识别设备的处理配置较低，因此特征模板的提取过程持续时间很长，且底库人员照片的传输和解码也需耗费很长时间。因此在人脸识别系统初次安装或更新底库人员照片时所耗时间过高，极度影响了人脸识别系统的正常使用，已经成为制约终端识别设备用户体验的一个显著影响因素。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种人脸识别系统及其预设方法，采用将底库人员照片在后端设备上进行特征模板提取，利用了后端设备处理设备配置高、速度快的优势，降低了特征模板的提取时间；在特征模板提取完毕后，只需要将已提取好的总的特征模板集合发送给每一个终端识别设备，即可完成人脸识别系统初装或更新底库人员照片时的人员特征模板更新，由于总的特征模板集合相较于底库人员照片来说数据量大量缩减，因此也大量节省了数据传输的时间。考虑到某些人脸识别系统中，后端设备不具有当前版本的特征模板提取功能，因此本专利技术还提出将底库人员照片分发至各识别终端设备上，利用所有识别终端设备同时进行特征模板提取，同样可以降低提取时长。
[0005]为了达到上述技术目的，本专利技术所采用的具体技术方案为：
[0006]一种人脸识别系统，包括一个后端设备和多个识别终端设备；各所述识别终端设备均与所述后端设备通信连接，用于基于总的特征模板集合对摄像信息进行面容
‑
身份信息匹配；
[0007]其中：所述总的特征模板集合通过所述后端设备独立处理所有待授权照片后得到或通过多个识别终端设备分别分析部分待授权照片后得到。
[0008]进一步的，本专利技术提出一种人脸识别系统预设方法，包括以下步骤：
[0009]S101将所有待授权照片汇总至后端设备中；
[0010]S102在后端设备中对所有待授权照片进行特征模板提取，得到所述总的特征模板集合；
[0011]S103将所述总的特征模板集合发送至每一个识别终端设备中。
[0012]进一步的，本专利技术还提出另一种人脸识别系统预设方法，包括以下步骤：
[0013]S201将待授权照片分为多组部分照片集并分发至各识别终端设备中；
[0014]S202在各所述识别终端设备中对各部分照片集进行特征模板提取，得到多个特征模板集；
[0015]S203将各特征模板集发送至所述后端设备中；
[0016]S203基于后端设备中的各特征模板集，补全各所述终端识别设备中不具有的所有特征模板集。
[0017]进一步的，所述特征模板还包括人脸框信息。
[0018]进一步的，所述人脸框信息的生成方法包括以下步骤：
[0019]S301截取待授权照片中的人脸框；
[0020]设人脸框的位置信息为(x1，y1)和(x2，y2)，其中(x1，y1)为人脸左上角图像坐标，(x2，y2)为右下角图像坐标；则人脸宽高分别为face_w＝x2‑
x1+1和face_h＝y2‑
y1+1；
[0021]S302对人脸框进行放大：
[0022]x
′1＝max(0，x1‑
face_w*scale_left)
[0023]y
′1＝max(0，y1‑
face_h*scale_up)
[0024]x
′2＝min(image_w，x2+face_w*scale_right)
[0025]y
′2＝max(image_h，y2+face_h*scale_down)
[0026]其中：image_w和image_h分别为人员照片的宽度和高度；scale_left、scale_right、scale_up和scale_down≥0分别为左、右、上和下方向的缩放尺度；
[0027]S303对放大后的人脸框进行抠图，并生成人脸框信息：
[0028]抠图后的图像宽高分别为cropimage_w＝x2’‑
x1’
+1和cropimage_h＝y2’‑
y1’
+1。
[0029]进一步的，所述人脸框信息生成方法还包括：
[0030]S304人脸框信息适用性判断和缩放：
[0031]设所述识别终端设备的可接受的图像分辨率为device_image_w，device_image_h，若cropimage_w≤device_image_w且cropimage_h≤device_image_，则无需进行缩放，若否，则进行等比例缩放，缩放尺度为
[0032]scale＝max(cropimage_w/device_image_w，cropimage_h/device_image_h)。
[0033]采用上述技术方案，本专利技术能够带来以下有益效果：
[0034]1)本专利技术采用将底库人员照片在后端设备上进行特征模板提取，利用了后端设备处理设备配置高、速度快的优势，降低了特征模板的提取时间；由于总的特征模板集合相较于底库人员照片来说数据量大量缩减，因此也大量节省了数据传输的时间。
[0035]2)考虑到某些人脸识别系统中，后端设备不具有特征模板提取功能，因此本专利技术还提出将底库人员照片分发至各识别终端设备上，利用所有识别终端设备同时进行特征模板提取，同样可以降低提取时长。
[0036]3)本专利技术应用对现有的人脸识别系统的改动量小，适用性强。
[0037]4)本专利技术还提出将待授权照片提取为人脸抠图及人脸框信息的生成方法，并可携带人脸框信息，适用于需要同步人脸照片至识别终端设备的情况，可以大幅度减少传输数据量，减少人脸识别系统的预设时间。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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它的附图。
[0039]图1为本专利技术人脸识别系统预设方法采用后端设备进行特征模板提取的流程图；
[0040]图2为本专利技术人脸识别系统预设方法采用识别终端设备进行特征模板提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别系统，其特征在于：包括一个后端设备和多个识别终端设备；各所述识别终端设备均与所述后端设备通信连接，用于基于总的特征模板集合对摄像信息进行面容
‑
身份信息匹配；其中：所述总的特征模板集合通过所述后端设备独立处理所有待授权照片后得到或通过多个识别终端设备分别分析部分待授权照片后得到。2.根据权利要求1所述的人脸识别系统的一种人脸识别系统预设方法，其特征在于，包括以下步骤：S101将所有待授权照片汇总至后端设备中；S102在后端设备中对所有待授权照片进行特征模板提取，得到所述总的特征模板集合；S103将所述总的特征模板集合发送至每一个识别终端设备中。3.根据权利要求1所述的人脸识别系统的一种人脸识别系统预设方法，其特征在于，包括以下步骤：S201将待授权照片分为多组部分照片集并分发至各识别终端设备中；S202在各所述识别终端设备中对各部分照片集进行特征模板提取，得到多个特征模板集；S203将各特征模板集发送至所述后端设备中；S203基于后端设备中的各特征模板集，补全各所述终端识别设备中不具有的所有特征模板集。4.根据权利要求2或3所述的人脸识别系统预设方法，其特征在于：所述特征模板还包括人脸框信息。5.根据权利要求4所述的人脸识别系统预设方法，其特征在于，所述人脸框信息的生成方法包括以下步骤：S301截取待授权照片中的人脸框；设人脸框的位置信息为(x1，y1)和(x2，y2)，其中(x1，y1)为人脸左上角图像坐标，(x2，y2)为右下角图像坐标；则人脸宽高分别为face_w＝x2‑
x1+1和fa...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩，郑东，赵拯，赵五岳，
申请(专利权)人：杭州宇泛智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：