【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体地说是一种照片图像转小特征压缩传输方法。
技术介绍
1、随着人工智能时代的到来，人脸识别应用变得越来越普及。在物联网场景下，对于人脸识别技术的需求也日益增加。然而，物联网设备通常受到低功耗和低成本的限制条件，需要选用小内存的物联芯片以及窄带宽的通信方式（如nb-iot、ble等）。与此同时，传统的人脸特征数据通常占据1024字节以上的内存空间，这在物联网场景下显得不太适用。
2、因此，基于以上现有技术中的一些情况，本申请进行了进一步的设计和改进。
技术实现思路
1、针对以上现有技术中的不足，本专利技术提供了一种照片图像转小特征压缩传输方法，以及使用该照片图像转小特征压缩传输方法的物联网设备，用于解决现有技术中人脸特征数据内存占用过大的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决。
3、一种照片图像转小特征压缩传输方法，包括以下步骤：
4、s10：收集人脸特征数据，对这些数据进行分析，根据面部特征信息确定人脸特征模式。
5、s20：建立512字节的状态表，将人脸特征模式存储在状态表中。
6、s30：进行实时人脸识别时，使用256字节的上下文预测机制，通过分析待识别的人脸特征数据与状态表中的人脸特征模式的匹配情况，预测下一个数据点的值。
7、s40：根据预测结果，对人脸特征数据进行相应的编码并压缩。
8、s50：在接收端对压缩数据进行解码恢
9、作为本专利技术所述一种照片图像转小特征压缩传输方法的优选实施方案，具体地，每组人脸特征数据使用32位或64位的浮点数组进行存储。
10、作为本专利技术所述一种照片图像转小特征压缩传输方法的优选实施方案，具体地，s40中，采用哈希函数进行编码。
11、作为本专利技术所述一种照片图像转小特征压缩传输方法的优选实施方案，具体地，s40中，采用哈夫曼编码进行压缩。
12、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：内存占用小，通信功耗低，能够有效节省系统资源并提高物联网设备的性能。
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1.一种照片图像转小特征压缩传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种照片图像转小特征压缩传输方法，其特征在于，每组人脸特征数据使用32位或64位的浮点数组进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种照片图像转小特征压缩传输方法，其特征在于，S40中，采用哈希函数进行编码。
4.根据权利要求1所述的一种照片图像转小特征压缩传输方法，其特征在于，S40中，采用哈夫曼编码进行压缩。
【技术特征摘要】
1.一种照片图像转小特征压缩传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种照片图像转小特征压缩传输方法，其特征在于，每组人脸特征数据使用32位或64位的浮点数组进行存储。
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【专利技术属性】
技术研发人员：沈哲明，黄智，谢旭斌，
申请(专利权)人：浙江久婵物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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