【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能门禁控制领域，具体涉及一种基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法。
技术介绍
1、高校是一个人群比较集中的场所，为了学生的安全，大多高校都建立了门禁设备，师生通过人脸验证进入校园和宿舍。
2、高校学生年龄大致都在18-25左右，脸部图像特征容易发生变化，第一次录入的人脸特征图能通过门禁设备的验证，但是一段时间后，人脸特征发生变化后，脸部实时特征图与系统中现有特征图比对就会不成功，因此会无法通过门禁设备，此时需要更新门禁系统中的脸部图像特征信息。
3、现有的技术中，位于移动端的门禁设备人脸特征图更换功能，仅存在于可以收集照片并不能自助检测是否为人脸信息图，如若上传非人脸图片或非本人人脸图，可能造成系统错误或安全隐患，对人工干预需求较高。因此，维持移动端更换门禁人脸照片的同时，维持较高的精确性和一定的系统自主排错功能，保证门禁系统安全的同时方便高校人员出行。值得为其研究一套可行方案。
技术实现思路
1、专利技术目的：
2、为解决
技术介绍
中...
【技术保护点】
1.一种基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，S2.1所述深度学习判别器Z1的运行流程如下：
3.根据权利要求2所述的基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，所述F9模型结构如下：
4.根据权利要求1所述的基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，S3所述身份特征向量提取模块具体为通过帧生成技术获取模块从原有人脸特征图的特征信息上提取特征向量，作为生成帧图像，再通过提取用户所上传替换的人脸信...
【技术特征摘要】
1.一种基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，s2.1所述深度学习判别器z1的运行流程如下：
3.根据权利要求2所述的基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，所述f9模型结构如下：
4.根据权利要求1所述的基于事件驱动的门禁设备人脸特征图更换方法，其特征在于，s3所述身份特征向量提取模块具体为通过帧生成技术获取模块从原有人脸特征图的特征信息上提取特征向量，作为生成帧图像，再通过提取用户所上传替换的人脸信息，提取当前的特征向量，生成帧的身份特征向量；再通过相似特征向量计算模块进行判别，通过比较两张人脸的嵌入向量之间的距离，继而判断原人脸特征图与待替换人脸特征图是否属...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。