动态阈值管理方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种动态阈值管理方法、系统、电子设备及介质，所述的方法包括：通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果；根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值。为了克服应用环境、应用设备以及底库质量等实际工况条件对通过率和误识率的影响，根据目标对象为本人或者非本人的比对分值分布结果的分布规律，动态地调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值，保障较高的通过率和较低的误识率。保障较高的通过率和较低的误识率。保障较高的通过率和较低的误识率。

【技术实现步骤摘要】
动态阈值管理方法、系统、电子设备及介质
[0001]本申请是针对申请日为2020年07月16日、申请号为202010683491X、专利技术名称为“一种动态阈值管理方法、系统、设备及介质”的专利申请的分案申请。


[0002]本专利技术涉及图像识别技术，特别是涉及动态阈值管理方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0003]在人脸识别过程，人脸识别的判断阈值的选定尤为关键，现有技术中，通过设定静态阈值进行人脸识别，可能会造成：阈值越高，通过率和误识率越低；阈值越低，通过率和误识率越高。
[0004]人脸识别设备的交付过程中，因为不同交付人员的经验偏差和交付现场的环境复杂多变，使得依据经验和交付现场情况的调试阈值的工作困难重重，一方面会浪费交付人员的大量时间，另一方面还会因为刚开始没有调节到合适的阈值导致通过率和误识率过高或者过低的情况，影响识别精准度。

技术实现思路

[0005]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动态阈值管理方法、系统、电子设备及介质，用于解决现有技术中设定静态阈值进行人脸识别导致的误识率和通过率不理想的问题。
[0006]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种动态阈值管理方法，包括：
[0007]通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果；
[0008]根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值。
[0009]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤包括：
[0010]根据所述比对分值分布结果，获取非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值。
[0011]可选的，在通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果的步骤之后，还包括：
[0012]判断比对分值分布结果的波形，若波形为三波峰及三波峰以上时，则跳过动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值。
[0013]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0014]判断比对分值分布结果的波形，若波形为双波峰，获取第一波形中比对分值的最大值并作为非本人比对分值的最大值，将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备
或每个所述目标对象的比对阈值，其中，所述第一波形为比对分值较小的波形。
[0015]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0016]判断比对分值分布结果的波形，若波形为单波峰，则确定该波形的比对分值分布结果的均值；
[0017]若比对分值分布结果的均值小于预设阈值，则获取波形中比对分值的最大值并作为非本人比对分值的最大值，将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值。
[0018]可选的，确定该波形的比对分值分布结果的均值的步骤包括：
[0019]通过正态分布曲线算法拟合比对分值分布结果，并确定比对分值分布结果的均值。
[0020]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0021]记录图像处理设备或每个目标对象的比对阈值；
[0022]根据所述比对分值分布结果，获取当前的图像处理设备或每个目标对象的比对阈值；
[0023]将当前的比对阈值与记录的比对阈值进行比对，并取较大值作为更新的比对阈值；
[0024]根据更新的比对阈值，对图像处理设备或每个目标对象进行比对阈值的动态调整。
[0025]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0026]遍历图像处理设备的底库，若无目标对象的人脸图像时，获取非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备的比对阈值。
[0027]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0028]遍历每个所述目标对象，获取对应的目标对象的非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述目标对象的比对阈值。
[0029]一种动态阈值管理系统，包括：
[0030]采集模块，用于通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果；
[0031]调整模块，用于根据所述比对分值分布结果动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值。
[0032]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤包括：
[0033]根据所述比对分值分布结果，获取非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值。
[0034]可选的，在通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果的步骤之后，还包括：
[0035]判断比对分值分布结果的波形，若波形为三波峰及三波峰以上时，则跳过动态调
整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值。
[0036]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0037]判断比对分值分布结果的波形，若波形为双波峰，获取第一波形中比对分值的最大值并作为非本人比对分值的最大值，将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值，其中，所述第一波形为比对分值较小的波形。
[0038]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0039]判断比对分值分布结果的波形，若波形为单波峰，则确定该波形的比对分值分布结果的均值；
[0040]若比对分值分布结果的均值小于预设阈值，则获取波形中比对分值的最大值并作为非本人比对分值的最大值，将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值。
[0041]可选的，确定该波形的比对分值分布结果的均值的步骤包括：
[0042]通过正态分布曲线算法拟合比对分值分布结果，并确定比对分值分布结果的均值。
[0043]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0044]记录图像处理设备或每个目标对象的比对阈值；
[0045]根据所述比对分值分布结果，获取当前的图像处理设备或每个目标对象的比对阈值；
[0046]将当前的比对阈值与记录的比对阈值进行比对，并取较大值作为更新的比对阈值；
[0047]根据更新的比对阈值，对图像处理设备或每个目标对象进行比对阈值的动态调整。
[0048]可选的，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：
[0049]遍历图像处理设备的底本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态阈值管理方法，其特征在于，包括：通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果；根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值，其步骤包括：根据所述比对分值分布结果，获取非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值；判断比对分值分布结果的波形，若波形为单波峰，则确定该波形的比对分值分布结果的均值；若比对分值分布结果的均值小于预设阈值，则获取波形中比对分值的最大值并作为非本人比对分值的最大值，将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值。2.根据权利要求1所述的动态阈值管理方法，其特征在于，在通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果的步骤之后，还包括：判断比对分值分布结果的波形，若波形为三波峰及三波峰以上时，则跳过动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值。3.根据权利要求1所述的动态阈值管理方法，其特征在于，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：判断比对分值分布结果的波形，若波形为双波峰，获取第一波形中比对分值的最大值并作为非本人比对分值的最大值，将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备或每个所述目标对象的比对阈值，其中，所述第一波形为比对分值较小的波形。4.根据权利要求1所述的动态阈值管理方法，其特征在于，确定该波形的比对分值分布结果的均值的步骤包括：通过正态分布曲线算法拟合比对分值分布结果，并确定比对分值分布结果的均值。5.根据权利要求1或者3所述的动态阈值管理方法，其特征在于，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：记录图像处理设备或每个目标对象的比对阈值；根据所述比对分值分布结果，获取当前的图像处理设备或每个目标对象的比对阈值；将当前的比对阈值与记录的比对阈值进行比对，并取较大值作为更新的比对阈值；根据更新的比对阈值，对图像处理设备或每个目标对象进行比对阈值的动态调整。6.根据权利要求1所述的动态阈值管理方法，其特征在于，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：遍历图像处理设备的底库，若无目标对象的人脸图像时，获取非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述图像处理设备的比对阈值。7.根据权利要求1所述的动态阈值管理方法，其特征在于，根据所述比对分值分布结果，动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值的步骤还包括：遍历每个所述目标对象，获取对应的目标对象的非本人比对分值的最大值，并将非本人比对分值的最大值作为所述目标对象的比对阈值。8.一种动态阈值管理系统，其特征在于，包括：采集模块，用于通过人脸图像的相似度比对，获取比对分值分布结果；调整模块，用于根据所述比对分值分布结果动态调整图像处理设备或每个目标对象的比对阈值，根据所述比对分值分布结...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，姚志强，张竹昕，万珺，何洪路，
申请(专利权)人：云从科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：