人脸识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及人脸识别领域，并提供人脸识别方法、装置及存储介质，方法包括获取待识别人脸图像的目标特征；按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果；输出所述识别结果。本方案使得目标特征与各预设特征库进行比对时是优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对，再与特征比对优先等级次之的预设特征库进行比对，有可能在与优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对即可获取到最终的识别结果，无需再与特征比对优先等级低的其他预设特征库进行比对，降低了整个特征比对的工作量，从而提高了识别结果的获取效率。从而提高了识别结果的获取效率。从而提高了识别结果的获取效率。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在目前的人脸比对场景下，为了提高服务器中大量原始人脸图片的数据安全性，一般是对各原始人脸图片所提取到的人脸特征进行加密处理(如进行全同态加密)得到与人脸特征对应的密文特征后保存。之后若再需在服务器中进行人脸识别时，是将所获取到的待识别人脸图像提取到的人脸特征与服务器中各密文特征进行比对得到识别结果。
[0003]在对现有技术的研究和实践过程中，本申请实施例的专利技术人发现，若将所有的密文特征均存储在服务器的同一存储单元如硬盘中，那么进行上述人脸特征与密文特征的比对过程则会受限于硬盘读取数据至中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)的速度限制，极大的降低了识别结果的获取效率。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种人脸识别方法、装置及存储介质，能够在进行目标特征与各预设特征库进行比对时是优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对，再与特征比对优先等级次之的预设特征库进行比对，在与部分特征比对优先等级高的预设特征库进行比对即可获取到最终的识别结果，无需再与特征比对优先等级低的其他预设特征库进行比对，降低了整个特征比对的工作量，从而提高了识别结果的获取效率。
[0005]第一方面中，从服务器的角度介绍本申请实施例提供的一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的服务器，所述人脸识别系统还包括多个图像采集装置，所述服务器包括按照热度值划分的多种存储单元，各存储单元用于存储基于全同态加密的预设特征库，所述方法包括：
[0006]获取待识别人脸图像的目标特征；
[0007]按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果；
[0008]输出所述识别结果。
[0009]一种可能的设计中，所述获取待识别人脸图像的目标特征之前，所述方法包括：
[0010]获取业务需求信息及多个图像采集装置的实时状态信息；
[0011]基于所述业务需求信息及多个图像采集装置的实时状态信息，确定服务器资源调度信息。
[0012]其中，多个图像采集装置的实时状态信息是由图像采集装置基于以下方式上传：
[0013]图像采集装置在红外感应器或定时器的控制下唤醒或休眠的状态均上传至服务器，作为图像采集装置的实时工作状态；
[0014]或者，图像采集装置在第一智能唤醒策略的控制下唤醒或休眠的状态均上传至服
务器，作为图像采集装置的实时工作状态；
[0015]或者，图像采集装置在图片采集周期的周期控制下唤醒或休眠的状态均上传至服务器，作为图像采集装置的实时工作状态；
[0016]或者，图像采集装置在第二智能唤醒策略的控制下唤醒或休眠的状态均上传至服务器，作为图像采集装置的实时工作状态。
[0017]第二方面中，具有实现对应于上述第一方面提供的人脸识别方法的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块，所述模块可以是软件和/或硬件。
[0018]一种可能的设计中，所述装置包括：
[0019]收发模块和处理模块；
[0020]所述收发模块，用于接收所述处理模块的控制进行收发操作；
[0021]所述处理模块，用于获取待识别人脸图像的目标特征；
[0022]所述处理模块，用于还按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果；输出所述识别结果。
[0023]第三方面中，本申请实施例又一方面提供了一种计算机设备，其包括至少一个连接的处理器、存储器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序来执行上述第一方面、第一方面中的各种可能的设计中提供的方法。
[0024]本申请实施例又一方面提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面、第一方面中的各种可能的设计中提供的方法。
[0025]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面、第一方面中的各种可能的设计中提供的方法。
[0026]相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，在智慧医疗、智慧安防、智慧城市、智慧教育等场景，当人脸识别系统中的服务器接收到了图像采集装置上传的待识别人脸图像并对应提取目标特征后，服务器可以按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果。由于所述目标特征与各预设特征库进行比对时是优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对，再与特征比对优先等级次之的预设特征库进行比对，极有可能在与优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对即可获取到最终的识别结果，无需再与特征比对优先等级低的其他预设特征库进行比对，降低了整个特征比对的工作量，从而提高了识别结果的获取效率。
附图说明
[0027]图1a为本申请实施例提供的一种人脸识别系统的示意图；
[0028]图1b为本申请实施例提供的一种人脸识别系统的应用场景示意图；
的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、人脸识别、图像语义理解、图像检索、OCR、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3D技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
[0041]随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
[0042]本申请实施例的方案可基于云技术实现，具体来说涉及云技术中的云计算、云存储和数据库等
，下面将分别进行介绍。
[0043]云技术(Cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术(Cloud technology)基于云计算商业模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的服务器，所述人脸识别系统还包括多个图像采集装置，其特征在于，所述服务器包括按照热度值划分的多种存储单元，各存储单元用于存储基于全同态加密的预设特征库，所述方法包括：获取待识别人脸图像的目标特征；按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果；输出所述识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果之前，所述方法还包括：若确定当前系统时间满足预设的特征库更新条件，基于当前系统时间确定历史查询时间段；获取初始特征库中各预设特征在所述历史查询时间段中的用户基础信息查询频率，所述用户基础信息查询频率包括预设特征查询频率、居民信息查询频率、通勤信息查询频率中的至少一项；根据各预设特征的用户基础信息查询频率确定初始特征库中各预设特征的热度值；根据各预设特征的热度值，将所述初始特征库划分为多个预设特征库并存储到对应的存储单元。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各预设特征的热度值，将所述初始特征库划分为多个预设特征库并存储到对应的存储单元，包括：获取所述初始特征库中的各预设特征的热度值；将所述初始特征库中热度值高于第一阈值的预设特征划分到第一预设特征库，将热度值高于第二阈值且小于所述第一阈值的预设特征划分到第二预设特征库，以及将热度值小于所述第二阈值的预设特征划分到第三预设特征库；将所述第一预设特征库存储于GPU显存，将所述第二预设特征库存储于Faiss数据库，以及将所述第三预设特征库存储于硬盘。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初始特征库中热度值高于第一阈值的预设特征划分到第一预设特征库，将热度值高于第二阈值且小于所述第一阈值的预设特征划分到第二预设特征库，以及将热度值小于所述第二阈值的预设特征划分到第三预设特征库之后，所述方法还包括：将所述第一预设特征库中热度值高于第三阈值的预设特征划分到第四预设特征库；获取所述第四预设特征库中各预设特征所对应用户的用户基础信息；其中，所述基础信息包括居民住宿信息和通勤信息；基于所述第四预设特征库中各预设特征所对应用户的用户基础信息及预设的用户分类策略，确定各预设特征所对应用户的用户分类；其中，所述用户分类是重点人群类型或非重点人群类型；将所述第四预设特征库中用户分类为重点人群类型的各预设特征划分至第五预设特征库，将所述第四预设特征库中用户分类为非重点人群类型的各预设特征划分至第六预设特征库；
将所述第五预设特征库保存以作为所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：北京瑞莱智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：