图像数据收集方法、装置、电子设备和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了图像数据收集方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取图像数据，其中，图像数据包括目标人脸图像和参考人脸图像；将图像数据分别发送至本地人脸平台和第三方人脸引擎，以及获取本地人脸平台和第三方人脸引擎的比对结果；将本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果进行比较分析，根据分析结果，确定是否进行数据收集；响应于确定进行数据收集，对图像数据进行存储，生成案例图像集合。该实施方式利用现有的成熟领先的第三方人脸识别系统作为基础，与本地人脸平台的比对结果进行比较分析，从而实现本地人脸平台比对效果不佳的案例收集，进而解决无参考优化对象的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
图像数据收集方法、装置、电子设备和计算机可读介质


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及图像数据收集方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

技术介绍

[0002]人脸识别通常指检测分析图片中的人脸(支持一至多张人脸)，获得面部关键点、年龄、性别、头部姿态、微笑检测、眼镜检测以及人脸质量等信息，并标记出边框。人脸比对通常指将两张人脸进行比对，来判断是否是同一个人，并给出置信度评分。即1:1身份验证。人脸查找通常是将一张人脸和N张人脸进行比对，找出最相似的一张或多张人脸。即1:N人脸搜索。
[0003]目前针对人脸比对效果的改进，基本只是厂家自身内部进行升级，可能存在算法过时，或不适用的情况。客户现场往往有多家人脸检测产品进行比较竞争。而不同厂家之间的研发技术通常是互相保密的。这就会导致厂家自身产品的比对效果不佳时，无参考优化对象。

技术实现思路

[0004]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了用于分析电力系统安全性的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
[0005]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像数据收集方法，包括：获取图像数据，其中，图像数据包括目标人脸图像和参考人脸图像；将图像数据分别发送至本地人脸平台和第三方人脸引擎，以及获取本地人脸平台和第三方人脸引擎的比对结果；将本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果进行比较分析，根据分析结果，确定是否进行数据收集；响应于确定进行数据收集，对图像数据进行存储，生成案例图像集合。
[0006]在一些实施例中，将本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果进行比较分析，包括：确定本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果的差值，以及将该差值与预设阈值进行比较。
[0007]在一些实施例中，若包含多个第三方人脸引擎，则将该差值与预设阈值进行比较，包括：将本地人脸平台的比对结果与各第三方人脸引擎的比对结果的差值中绝对值最大的差值，作为目标差值，以及将目标差值与预设阈值进行比较。
[0008]在一些实施例中，若包含多个第三方人脸引擎，则确定本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果的差值，包括：计算各第三方人脸引擎的比对结果的加权平均值，以及确定本地人脸平台的比对结果与该加权平均值的差值。
[0009]在一些实施例中，根据分析结果，确定是否进行数据收集，包括：响应于差值不小
于预设阈值，确定进行数据收集。
[0010]在一些实施例中，该方法包括：通过第三方人脸引擎的应用程序接口API与第三方人脸引擎进行通信。
[0011]在一些实施例中，该方法还包括：根据案例图像集合中的图像数据，对本地人脸平台进行优化。
[0012]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像数据收集装置，包括：获取单元，被配置成获取图像数据，其中，图像数据包括目标人脸图像和参考人脸图像；发送单元，被配置成将图像数据分别发送至本地人脸平台和第三方人脸引擎，以及获取本地人脸平台和第三方人脸引擎的比对结果；分析单元，被配置成将本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果进行比较分析，根据分析结果，确定是否进行数据收集；存储单元，被配置成响应于确定进行数据收集，对图像数据进行存储，生成案例图像集合。
[0013]在一些实施例中，分析单元进一步被配置成：确定本地人脸平台的比对结果与第三方人脸引擎的比对结果的差值，以及将该差值与预设阈值进行比较。
[0014]在一些实施例中，若包含多个第三方人脸引擎，则分析单元还进一步被配置成：将本地人脸平台的比对结果与各第三方人脸引擎的比对结果的差值中绝对值最大的差值，作为目标差值，以及将目标差值与预设阈值进行比较。
[0015]在一些实施例中，若包含多个第三方人脸引擎，则分析单元还进一步被配置成：计算各第三方人脸引擎的比对结果的加权平均值，以及确定本地人脸平台的比对结果与该加权平均值的差值。
[0016]在一些实施例中，分析单元进一步被配置成：响应于差值不小于预设阈值，确定进行数据收集。
[0017]在一些实施例中，该装置通过第三方人脸引擎的应用程序接口API与第三方人脸引擎进行通信。
[0018]在一些实施例中，该装置还包括：优化单元，被配置成根据案例图像集合中的图像数据，对本地人脸平台进行优化。
[0019]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面中任一实现方式所描述的方法。
[0020]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实现方式所描述的方法。
[0021]本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：本公开的一些实施例的图像数据收集方法通过将获取的图像数据分别发送至本地人脸平台和第三方人脸引擎，来获取两者的比对结果。之后，将两者的比对结果进行比较分析。进而根据分析结果，来确定是否进行数据收集。并且在确定进行数据收集的情况下，对图像数据进行存储，从而生成案例图像集合。即实现本地人脸平台比对效果不佳的案例收集，以解决无参考优化对象的问题。
附图说明
[0022]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理
解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0023]图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统的架构图；
[0024]图2是根据本公开的图像数据收集方法的一些实施例的流程图；
[0025]图3是根据本公开的图像数据收集装置的一些实施例的结构示意图；
[0026]图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0028]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0029]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像数据收集方法，包括：获取图像数据，其中，所述图像数据包括目标人脸图像和参考人脸图像；将所述图像数据分别发送至本地人脸平台和第三方人脸引擎，以及获取所述本地人脸平台和所述第三方人脸引擎的比对结果；将所述本地人脸平台的比对结果与所述第三方人脸引擎的比对结果进行比较分析，根据分析结果，确定是否进行数据收集；响应于确定进行数据收集，对所述图像数据进行存储，生成案例图像集合。2.根据权利要求1所述的图像数据收集方法，其中，所述将所述本地人脸平台的比对结果与所述第三方人脸引擎的比对结果进行比较分析，包括：确定所述本地人脸平台的比对结果与所述第三方人脸引擎的比对结果的差值，以及将该差值与预设阈值进行比较。3.根据权利要求2所述的图像数据收集方法，其中，若包含多个所述第三方人脸引擎，则所述将该差值与预设阈值进行比较，包括：将所述本地人脸平台的比对结果与各所述第三方人脸引擎的比对结果的差值中绝对值最大的差值，作为目标差值，以及将所述目标差值与预设阈值进行比较。4.根据权利要求2所述的图像数据收集方法，其中，若包含多个所述第三方人脸引擎，则所述确定所述本地人脸平台的比对结果与所述第三方人脸引擎的比对结果的差值，包括：计算各所述第三方人脸引擎的比对结果的加权平均值，以及确定所述本地人脸平台的比对结果与该加权平均值的差值。5.根据权利要求2所述的图像数据收集方法，其中，所述根据分析结果，确定是...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙天泽，
申请(专利权)人：中星电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：