基于大数据的人脸识别系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于大数据的人脸识别系统和方法，其中，系统包括：建立人脸识别数据库：识别系统，连接CPU，并在CPU中配置有增强算法模块，识别系统用于连接至数据库；控制部，所述控制部被配置成：（i）当识别系统接收到人脸识别图像任务后，控制部调用处理部将人脸识别图像划分为若干个识别单元，同时加载数据库，按照优先权来设立识别资源基准库，并使得识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别；或者(ii)当识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别时，未得到识别结果，控制部调用所述CPU中的增强算法模块，并使得识别系统以整个数据库为基础并耦合增强算法模块对每一识别单元进行逐一识别，以得到识别结果。别结果。别结果。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的人脸识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及人脸识别
，特别是涉及一种基于大数据的人脸识别系统及方法。

技术介绍

[0002]现在的人脸识别系统在建立时，需要先人工录入人脸图像，形成人脸图像库，然后在使用时，比如在门禁系统中，当人用设备进行人脸扫描时，其处理的方法是将获取的人脸与数据库中的人脸图像进行比对，以查看是否具有相同特征的图像。在大型的应用场景中，比如地铁人脸支付，大型社区的门禁系统，大流量APP，都需要进行人脸认证，这需要后台配备应用能力和算法能力非常强的识别系统，才能保证使用不卡顿。为了达到这样的目的，现有的技术，基本上采用了增强算法模块，比如公开号为：“CN111127364A”公开了一种图像数据增强策略选择方法及人脸识别图像数据增强方法，包括获取数据增强策略搜索空间和目标物体图像集；在搜索空间中随机选取若干条数据增强策略；分别计算随机选取的若干条数据增强策略对应的图像分类误差，得到初始数据增强策略误差对集合；采用贝叶斯优化方法从搜索空间中搜索选出最优数据增强策略。人脸识别图像数据增强方法包括将选出的最优数据增强策略应用在待增强的人脸识别图像中。
[0003]当采用增强算法时，其会同时开启众多的线程以匹配系统的执行，从而也会导致识别系统出现大量线程并行工作导致的识别系统宕机。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种基于大数据的人脸识别系统及方法。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：基于大数据的人脸识别系统，包括：采集部，用于获取多个人脸图像；处理部，用于将每一人脸图像按照设定规则划分为若干个图像单元，并使得在人脸图像中相同位置的图像单元具有相同的标识符，识别部，具有多个识别单元，所述识别单元用于获取每一图像单元中具有相同属性的识别特征；赋值部，用于为每一识别特征进行赋值，并计算每一图像单元基于赋值得到的确定数值；基于所述确定数值来确定每一图像单元为活跃区域或者非活跃区域；至少一个数据库，用于将具有相同标识符的图像单元存储在同一数据库中，其中，将所述数据库划分为若干个独立的存储单元，在图像单元存储时，按照活跃区域或非活跃区域划分成多个等级，将对应等级的图像单元存储在相同的存储单元，并为每一存储单元按照所述等级来确定调用的优先权；识别系统，连接CPU，并在所述CPU中配置有增强算法模块，所述识别系统用于连接至数据库；
控制部，所述控制部被配置成：（i）当识别系统接收到人脸识别图像任务后，控制部调用处理部将人脸识别图像划分为若干个识别单元，同时加载数据库，按照优先权来设立识别资源基准库，并使得识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别；或者(ii)当识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别时，未得到识别结果，所述控制部调用所述CPU中的增强算法模块，并使得识别系统以整个数据库为基础并耦合增强算法模块对每一识别单元进行逐一识别，以得到识别结果。
[0006]进一步地，所述设定规则是基于人脸的五官特征来分割人脸图像的预设方法。
[0007]进一步地，每一所述识别单元对应设置有一接收通道，为每一接收通道配置一个接收线程，用于将处理部将人脸图像划分为若干个图像单元后接收线程接入至接收通道对应的输入至识别单元。
[0008]进一步地，所述确定数值为每一图像单元中所有特征单元的赋值总和。
[0009]本专利技术还提供了一种基于大数据的人脸识别方法，包括如下步骤：1）建立人脸识别数据库：将人脸图像划分为若干个图像单元，确定每一图像单元为活跃区域或者非活跃区域，并基于图像单元为活跃区域或者非活跃区域来在数据库中进行对应的存储，其中，具有相同位置的图像单元被存储在同一数据库中，以建立人脸识别数据库；2）输入人脸识别任务，i）当识别系统接收到人脸识别图像任务后，控制部调用处理部将人脸识别图像划分为若干个识别单元，同时加载数据库，按照优先权来设立识别资源基准库，并使得识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别；或者(ii)当识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别时，未得到识别结果，所述控制部调用所述CPU中的增强算法模块，并使得识别系统以整个数据库为基础并耦合增强算法模块对每一识别单元进行逐一识别，以得到识别结果。
[0010]进一步地，在步骤1）中，建立人脸识别数据库方法如下：采集多个人脸图像；将每一人脸图像按照设定规则划分为若干个图像单元，并使得在人脸图像中相同位置的图像单元具有相同的标识符，识别部，具有多个识别单元，每一所述识别单元对应设置有一接收通道，为每一接收通道配置一个接收线程，用于将处理部将人脸图像划分为若干个图像单元后接收线程接入至接收通道对应的输入至识别单元；所述识别单元用于获取每一图像单元中具有相同属性的识别特征；为每一识别特征进行赋值，并计算每一图像单元基于赋值得到的确定数值；基于所述确定数值来确定每一图像单元为活跃区域或者非活跃区域；将具有相同标识符的图像单元存储在同一数据库中，其中，将所述数据库划分为若干个独立的存储单元，在图像单元存储时，按照活跃区域或非活跃区域划分成多个等级，将对应等级的图像单元存储在相同的存储单元，并为每一存储单元按照所述等级来确定调用的优先权。
[0011]进一步地，所述基于所述确定数值来确定每一图像单元为活跃区域或者非活跃区域方法如下：设定一基准值，以基准值为分割界限，将确定数值大于基准值的设定为活跃区域，将确定数值小于等于基准值的设定为非活跃区域。
[0012]进一步地，所述活跃区域或非活跃区域等级划分方法如下：在同一数据库下，在活跃区域侧，按照确定数值来进行排序；按照确定数值排序后，设定多个等额的第一划分区间，在每一第一划分区间中以确定数值是否包含在第一划分区间中进行对应的筛选，将对应等级的图像单元存储在相同的存储单元，同时按照第一划分区间数值的分布由大到小来确定调用的优先权；或，在同一数据库下，在非活跃区域侧，按照确定数值来进行排序；按照确定数值排序后，设定多个等额的第二划分区间，在每一第二划分区间中以确定数值是否包含在第二划分区间中进行对应的筛选，将对应等级的图像单元存储在相同的存储单元，同时按照第二划分区间数值的分布由大到小来确定调用的优先权。
[0013]在进行识别时，一般的会获取人脸的多个点位，由于人脸五官的特殊性，每一具体的面部特征实际上具有容易识别的区域和不容易识别的区域，我们可以将这些识别的区域称之为活跃区，不容易识别的区域称之为不活跃区，当选择的点位位于活跃区域时，很容易对人脸图像进行区分，对选择的点位位于非活跃区时，就需要进行多个点位的参考，以得到最终的识别结果。本申请的原理是，在进行人脸图像的采集时，对人脸图像进行处理，比如按照五官的分布将人脸图像划分为多个图像单元，然后在这些图像单元中构建活跃区域和非活跃区域，当进行人脸识别时，可以利用识别系统先对活跃区域进行识别，由于人脸五官具有典型性特征，因此利用活跃区域进行识别比对时，提供了比对效率。
附图说明
[0014]以下附图仅对本专利技术作示意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的人脸识别系统，其特征在于，包括：采集部，用于获取多个人脸图像；处理部，用于将每一人脸图像按照设定规则划分为若干个图像单元，并使得在人脸图像中相同位置的图像单元具有相同的标识符，识别部，具有多个识别单元，所述识别单元用于获取每一图像单元中具有相同属性的识别特征；赋值部，用于为每一识别特征进行赋值，并计算每一图像单元基于赋值得到的确定数值；基于所述确定数值来确定每一图像单元为活跃区域或者非活跃区域；至少一个数据库，用于将具有相同标识符的图像单元存储在同一数据库中，其中，将所述数据库划分为若干个独立的存储单元，在图像单元存储时，按照活跃区域或非活跃区域划分成多个等级，将对应等级的图像单元存储在相同的存储单元，并为每一存储单元按照所述等级来确定调用的优先权；识别系统，连接CPU，并在所述CPU中配置有增强算法模块，所述识别系统用于连接至数据库；控制部，所述控制部被配置成：（i）当识别系统接收到人脸识别图像任务后，控制部调用处理部将人脸识别图像划分为若干个识别单元，同时加载数据库，按照优先权来设立识别资源基准库，并使得识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别；或者(ii)当识别系统以识别资源基准库为基础来进行识别单元的识别时，未得到识别结果，所述控制部调用所述CPU中的增强算法模块，并使得识别系统以整个数据库为基础并耦合增强算法模块对每一识别单元进行逐一识别，以得到识别结果。2.根据权利要求1所述的基于大数据的人脸识别系统，其特征在于，所述设定规则是基于人脸的五官特征来分割人脸图像的预设方法。3.根据权利要求1所述的基于大数据的人脸识别系统，其特征在于，每一所述识别单元对应设置有一接收通道，为每一接收通道配置一个接收线程，用于将处理部将人脸图像划分为若干个图像单元后接收线程接入至接收通道对应的输入至识别单元。4.根据权利要求1所述的基于大数据的人脸识别系统，其特征在于，所述确定数值为每一图像单元中所有特征单元的赋值总和。5.基于大数据的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立人脸识别数据库：将人脸图像划分为若干个图像单元，确定每一图像单元为活跃区域或者非活跃区域，并基于图像单元为活跃区域或者非活跃区域来在数据库中进行对应的存储，其中，具有相同位置的图像单元被存储在同一数据库中，以建立人脸识别数据库；2）输入人脸识别任务，i）当识别系统接收到人脸识别图像任务后，控制部调用处理部将人脸识别图像划分为若干个识别单元，同时加载数...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹光忠，栾晓齐，
申请(专利权)人：济南海博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：