一种关联关系的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种关联关系的识别方法及装置，获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置；确定每条人员信息对应的人员；确定每个人员集合，其中，所述人员集合中包括获取时间及获取位置相匹配的多个人员信息对应的人员；针对每个人员集合，利用关联规则算法，根据预设的最小支持度和最小置信度，识别所述人员集合里的人员的关联关系，实现了对数据更深层次的挖掘。

【技术实现步骤摘要】
一种关联关系的识别方法及装置
本专利技术涉及数据处理领域，特别涉及一种关联关系的识别方法及装置。
技术介绍
随着科学技术的不断发展，大数据时代已经来临，实现了通过各种各样的方式进行数据采集。比如智能手机扫描WIFI(WIreless-Fidelity，无线保真)网络时，能够通过提供WIFI服务的AP(WirelessAccessPoint，无线访问接入点)获取手机的MAC(MediaAccessControl，媒体访问控制)地址、手机与AP的距离等数据信息。目前已经能够实现对采集到的数据信息进行初步的检测、识别，比如，利用采集到的手机的MAC地址和人脸识别技术，将手机MAC地址与人员身份进行关联，等等。但是，目前的对采集到的数据信息处理方法并不能够对人员之间的关联关系进行识别，并未做到对数据更深层次的挖掘。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种关联关系的识别方法，实现对数据更深层次的挖掘。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种关联关系的识别方法，包括：获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置；确定每条人员信息对应的人员；确定每个人员集合，其中，所述人员集合中包括获取时间及获取位置相匹配的多个人员信息对应的人员；针对每个人员集合，利用关联规则算法，根据预设的最小支持度和最小置信度，识别所述人员集合里的人员的关联关系。可选的，所述确定每条人员信息对应的人员，可以包括：根据所述人员信息与人员的对应关系，确定所述人员信息对应的人员；和/或，将所述人员信息与数据库中的已有人员信息进行匹配，将匹配成功的所述数据库中的已有人员信息对应的人员确定为所述人员信息对应的人员，其中，所述数据库中对应存储人员及已有人员信息。可选的，所述人员信息包括移动终端地址信息和/或人脸图像信息；所述确定每条人员信息对应的人员，包括：根据所述移动终端地址信息与人员的对应关系，确定所述移动终端地址信息对应的人员；和/或，将所述人脸图像信息与数据库中的已有人脸图像信息进行匹配，将匹配成功的所述数据库中的已有人脸图像信息对应的人员确定为所述人脸图像信息对应的人员，其中，所述数据库中对应存储人员及已有人脸图像信息。可选的，所述将所述人脸图像信息与数据库中的已有人脸图像信息进行匹配，可以包括：对所述人脸图像信息和数据库中的已有人脸图像信息进行相似度计算，当得到所述人脸图像信息和所述数据库中的第一人脸图像信息的相似度大于第一阈值时，所述人脸图像信息与所述第一人脸图像信息匹配成功。可选的，所述确定每个人员集合，可以包括：将获取时间的差值小于第二阈值、且获取位置的差值小于第三阈值的人员信息对应的人员划分到一个人员集合。可选的，所述关联规则算法可以为先验Apriori算法或频繁模式树FP-tree算法。为达到上述目的，本专利技术实施例还公开了一种关联关系的识别装置，包括：获取确定模块，用于获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置；第一确定模块，用于确定每条人员信息对应的人员；第二确定模块，用于确定每个人员集合，其中，所述人员集合中包括获取时间及获取位置相匹配的多个人员信息对应的人员；识别模块，用于针对每个人员集合，利用关联规则算法，根据预设的最小支持度和最小置信度，识别所述人员集合里的人员的关联关系。可选的，所述第一确定模块，可以包括：第一确定子模块，用于根据所述人员信息与人员的对应关系，确定所述人员信息对应的人员；第二确定子模块，用于将所述人员信息与数据库中的已有人员信息进行匹配，将匹配成功的所述数据库中的已有人员信息对应的人员确定为所述人员信息对应的人员，其中，所述数据库中对应存储人员及已有人员信息。可选的，所述人员信息包括移动终端地址信息和/或人脸图像信息；所述第一确定子模块，具体用于：根据所述移动终端地址信息与人员的对应关系，确定所述移动终端地址信息对应的人员；所述第二确定子模块，包括：匹配单元，用于将所述人脸图像信息与数据库中的已有人脸图像信息进行匹配，其中，所述数据库中对应存储人员及已有人脸图像信息；确定单元，将匹配成功的所述数据库中的已有人脸图像信息对应的人员确定为所述人脸图像信息对应的人员。可选的，所述匹配单元，具体可以用于：对所述人脸图像信息和数据库中的已有人脸图像信息进行相似度计算，当得到所述人脸图像信息和所述数据库中的第一人脸图像信息的相似度大于第一阈值时，所述人脸图像信息与所述第一人脸图像信息匹配成功。可选的，所述第二确定模块，具体可以用于：将获取时间的差值小于第二阈值、且获取位置的差值小于第三阈值的人员信息对应的人员划分到一个人员集合。可选的，所述关联规则算法为先验Apriori算法或频繁模式树FP-tree算法。由上述技术方案可见，应用本专利技术实施例，获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置；确定每条人员信息对应的人员；确定每个人员集合，其中，所述人员集合中包括获取时间及获取位置相匹配的多个人员信息对应的人员；针对每个人员集合，利用关联规则算法，根据预设的最小支持度和最小置信度，识别所述人员集合里的人员的关联关系，实现了对数据更深层次的挖掘。当然，实施本专利技术的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种关联关系的识别方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的样本采集的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的样本采集和关联关系挖掘的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种关联关系的识别装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了关联关系的识别方法及装置。下面首先对本专利技术实施例提供的一种关联关系的识别方法进行详细说明。该识别方法可以由摄像机、手机、平板电脑、个人计算机、服务器等执行。图1为本专利技术实施例提供的一种关联关系的识别方法的流程示意图，包括：S101：获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置。作为本专利技术的一种实施方式，所述人员信息可以包括移动终端地址信息(手机MAC地址信息)、RFID(RadioFrequencyIdentification，射频识别)信息和/或人脸图像信息等。对于人脸图像信息来说，可以通过人脸图像采集设备采集人脸图像，人脸图像采集设备将采集到的人脸图像保存到数据库中。另外，数据库中还对应保存人脸图像的获取时间及获取位置。具体的，数据库可以存储在计算机等电子设备中，该电子设备将接收到人脸图像的时间作为该人脸图像的获取时间。另外，人脸图像采集设备的位置如果是固定的，可以预先获取采集该人脸图像的人脸图像采集设备的位置，作为人脸图像的获取位置。如果人脸图像采集设备是移动的，可以将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种关联关系的识别方法，其特征在于，包括：获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置；确定每条人员信息对应的人员；确定每个人员集合，其中，所述人员集合中包括获取时间及获取位置相匹配的多个人员信息对应的人员；针对每个人员集合，利用关联规则算法，根据预设的最小支持度和最小置信度，识别所述人员集合里的人员的关联关系。

【技术特征摘要】
1.一种关联关系的识别方法，其特征在于，包括：获取多条人员信息，确定每条人员信息的获取时间及获取位置；确定每条人员信息对应的人员；确定每个人员集合，其中，所述人员集合中包括获取时间及获取位置相匹配的多个人员信息对应的人员；针对每个人员集合，利用关联规则算法，根据预设的最小支持度和最小置信度，识别所述人员集合里的人员的关联关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每条人员信息对应的人员，包括：根据所述人员信息与人员的对应关系，确定所述人员信息对应的人员；和/或，将所述人员信息与数据库中的已有人员信息进行匹配，将匹配成功的所述数据库中的已有人员信息对应的人员确定为所述人员信息对应的人员，其中，所述数据库中对应存储人员及已有人员信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括移动终端地址信息和/或人脸图像信息；所述确定每条人员信息对应的人员，包括：根据所述移动终端地址信息与人员的对应关系，确定所述移动终端地址信息对应的人员；和/或，将所述人脸图像信息与数据库中的已有人脸图像信息进行匹配，将匹配成功的所述数据库中的已有人脸图像信息对应的人员确定为所述人脸图像信息对应的人员，其中，所述数据库中对应存储人员及已有人脸图像信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸图像信息与数据库中的已有人脸图像信息进行匹配，包括：对所述人脸图像信息和数据库中的已有人脸图像信息进行相似度计算，当得到所述人脸图像信息和所述数据库中的第一人脸图像信息的相似度大于第一阈值时，所述人脸图像信息与所述第一人脸图像信息匹配成功。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个人员集合，包括：将获取时间的差值小于第二阈值、且获取位置的差值小于第三阈值的人员信息对应的人员划分到一个人员集合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联规则算法为先验Apriori算法或频繁模式树FP-tree算法。7.一种关联关系的识别装置，其特征在于，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王辉，郑翔，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33