基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法技术

本发明专利技术属于人脸识别技术领域，提供了基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法,包括如下步骤：获取人脸信息，并生成人脸图片；对人脸图片进行分割，分割为矩阵式；识别分割的矩阵区域进行识别，每一个矩阵区域对应一个灰度等级；将不同灰度等级的矩阵区域生成对应的数字识别代码；发送生成的数字识别代码至终端；将接收到的数字识别代码与预先存储的人脸代码信息进行对比，进而得出人脸识别结果；本发明专利技术通过数字识别代码与数字识别代码的比对结果进行人脸识别的判定，基于一码原则，保证人脸识别精度，进而解决了进行人脸识别时会出现识别不精准的问题。现识别不精准的问题。现识别不精准的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法


[0001]本专利技术属于人脸识别
，尤其涉及基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法。

技术介绍

[0002]人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别通常包括人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。其中，人脸图像匹配与识别的过程是提取的人脸图像的特征数据与底库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
[0003]然而，由于人的样貌或神态并非是恒久不变的，因此在进行人脸识别时会出现识别不精准的问题，造成麻烦，为此我们提供一种基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法，旨在解决进行人脸识别时会出现识别不精准的问题。
[0005]本专利技术是这样实现的，基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法,包括如下步骤：
[0006]S1.获取人脸信息，并生成人脸图片；
[0007]S2.对人脸图片进行分割，分割为矩阵式；
[0008]S3.识别分割的矩阵区域进行识别，每一个矩阵区域对应一个灰度等级；
[0009]S4.将不同灰度等级的矩阵区域生成对应的数字识别代码；
[0010]S5.发送生成的数字识别代码至终端；
[0011]S6.将接收到的数字识别代码与预先存储的人脸代码信息进行对比，进而得出人脸识别结果；
[0012]其中，预先存储的人脸信息通过数字识别代码形式进行存储。
[0013]可选的，所述步骤S1中利用利用采集模块对人脸信息进行采集，所述采集模块为摄像头，所述摄像头内置有图片生成模块。
[0014]可选的，所述步骤S2中利用图片处理器对人脸图片进行分割。
[0015]可选的，所述步骤S3中利用处理器分割的矩阵区域进行识别。
[0016]可选的，所述步骤S4中利用信息转换模块将不同灰度等级的矩阵区域生成对应的数字识别代码；
[0017]可选的，所述步骤S6中对比分析模块将数字识别代码与数据库预先存储的人脸代码信息进行对比，进而得出人脸识别结果。
[0018]可选的，所述数据库的内部包括自更新模块，所述自更新模块会根据每次人脸识别结果进行人脸模型生成，然后生成新的数字识别代码用以下次人脸识别。
[0019]可选的，所述步骤S5中通过远程传输模块生成的数字识别代码发送至终端。
[0020]本专利技术所达到的有益效果，本专利技术利用将人脸信息转换为数字识别代码，在利用转换的数字识别代码与预先存储的人脸信息的数字识别代码进行直接比对，比对数字识别代码的相同程度，每个人脸信息识别过程相同度的设定阈值为90％，当相同的数字识别代码占总代码的量的90％或90％以上时，判定人脸识别正确，相同的数字识别代码占总代码的量的小于90％时，判定人脸识别错误(即人脸识别不匹配)，进行人脸识别。本专利技术通过数字识别代码与数字识别代码的比对结果进行人脸识别的判定，基于一码原则，保证人脸识别精度，进而解决了进行人脸识别时会出现识别不精准的问题。
[0021]而且自更新模块会根据每次人脸识别结果进行人脸模型生成，然后生成新的数字识别代码用以下次人脸识别。自更新模块依据每次的人脸识别结果为数据库内部所存储的数字识别代码进行更新，即实现了对数据库不间断的更新训练，用以应对随着时间推移，人脸样貌即便发生变化也可以继续进行人脸识别，无需重新录入，其中人脸样貌变化可以是精神状态上的变化，数据库依然可以采用上述方法应对进行更新。进而解决了进行人脸识别时会出现识别不精准的问题。
附图说明
[0022]图1是本专利技术提供的基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法的流程图；
[0023]图2是本专利技术提供的基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法的系统框图。
[0024]图中：1
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采集模块、11
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图片生成模块、2
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图片处理器、3
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处理器、4
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信息转换模块、5
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对比分析模块、6
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数据库、61
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自更新模块、7
‑
远程传输模块。
具体实施方式
[0025]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0026]本专利技术通过数字识别代码与数字识别代码的比对结果进行人脸识别的判定，基于一码原则，保证人脸识别精度，进而解决了进行人脸识别时会出现识别不精准的问题。
[0027]结合附图1
‑
2，基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法,包括如下步骤：
[0028]S1.获取人脸信息，并生成人脸图片；
[0029]S2.对人脸图片进行分割，分割为矩阵式；
[0030]S3.识别分割的矩阵区域进行识别，每一个矩阵区域对应一个灰度等级；
[0031]S4.将不同灰度等级的矩阵区域生成对应的数字识别代码；
[0032]S5.发送生成的数字识别代码至终端；
[0033]S6.终端将接收到的数字识别代码与预先存储的人脸代码信息进行对比，进而得出人脸识别结果；
[0034]其中，预先存储的人脸信息通过数字识别代码形式进行存储。
[0035]利用将人脸信息转换为数字识别代码，在利用转换的数字识别代码与预先存储的人脸信息的数字识别代码进行直接比对，比对数字识别代码的相同程度，每个人脸信息识别过程相同度的设定阈值为90％，当相同的数字识别代码占总代码的量的90％或90％以上时，判定人脸识别正确，相同的数字识别代码占总代码的量的小于90％时，判定人脸识别错误(即人脸识别不匹配)，进行人脸识别。本方法通过数字识别代码与数字识别代码的比对结果进行人脸识别的判定，基于一码原则，保证人脸识别精度，进而解决了进行人脸识别时会出现识别不精准的问题。
[0036]进一步地，所述步骤S1中利用利用采集模块1对人脸信息进行采集，所述采集模块1为摄像头，所述摄像头内置有图片生成模块11。
[0037]进一步地，所述步骤S2中利用图片处理器2对人脸图片进行分割。
[0038]进一步地，所述步骤S3中利用处理器3分割的矩阵区域进行识别。
[0039]进一步地，所述步骤S4中利用信息转换模块4将不同灰度等级的矩阵区域生成对应的数字识别代码；
[0040]进一步地，所述步骤S6中对比分析模块5将数字识别代码与数据库6预先存储的人脸代码信息进行对比，进而得出人脸识别结果。
[0041]进一步地，所述数据库6的内部包括自更新模块61，所述自更新模块61会根据每次人脸识别结果进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法,其特征在于，包括如下步骤：S1.获取人脸信息，并生成人脸图片；S2.对人脸图片进行分割，分割为矩阵式；S3.识别分割的矩阵区域进行识别，每一个矩阵区域对应一个灰度等级；S4.将不同灰度等级的矩阵区域生成对应的数字识别代码；S5.发送生成的数字识别代码至终端；S6.将接收到的数字识别代码与预先存储的人脸代码信息进行对比，进而得出人脸识别结果；其中，预先存储的人脸信息通过数字识别代码形式进行存储。2.如权利要求1所述的基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S1中利用利用采集模块(1)对人脸信息进行采集，所述采集模块(1)为摄像头，所述摄像头内置有图片生成模块(11)。3.如权利要求1所述的基于一码原则对应场景下非监控远程人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S2中利用图片处理器(2)对人脸图片进行分割。4.如权利要求1所述的基于一码原则对应场景下非监控...

【专利技术属性】
技术研发人员：金塬博，刘康，
申请(专利权)人：吉林省高信技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：