[发明专利]一种生理特征数据处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种生理特征数据处理方法及装置。

背景技术

人脸识别属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。

目前，人脸识别系统在升级了识别算法后，在用户第一次进行人脸鉴权时，客户端需要重新获取用户人脸信息，使用新算法重新计算用户人脸特征，重新对比，即不能实时获取到被抓拍的人像的比对结果，识别效率较低；同时，升级识别算法后无法很好的维护对比库中人像及相关信息，以及无法很好的实现数据的识别和管理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种生理特征数据处理方法及装置，旨在实现实时获取人脸识别结果，提高识别效率，更好的管理生理特征数据，以改善服务器资源管理。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

一种生理特征数据处理方法，其中包括：

从原始的生理特征图像数据库中获取第一特征图像；

利用预置的噪点处理方式对所述第一特征图像进行处理，生成至少一个第二特征图像，并存储至多图特征数据库；

通过特征识别算法对所述第二特征图像进行计算，对应生成第一计算结果，并将所述第一计算结果存储至所述多图特征数据库；

当确定出所述特征识别算法更新时，利用更新后的特征识别算法对所述多第二特征图像进行计算，并更新所述第一计算结果。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供以下技术方案：

一种生理特征数据处理装置，其中包括：

第一获取模块，用于从原始的生理特征图像数据库中获取第一特征图像；

处理存储模块，用于利用预置的噪点处理方式对所述第一特征图像进行处理，生成至少一个第二特征图像，并存储至多图特征数据库；

计算存储模块，用于通过特征识别算法对所述第二特征图像进行计算，对应生成第一计算结果，并将所述第一计算结果存储至所述多图特征数据库；

计算更新模块，用于当确定出所述特征识别算法更新时，利用更新后的特征识别算法对所述多第二特征图像进行计算，并更新所述第一计算结果。

相对于现有技术，本实施例，利用预先保存生理特征图像数据的方式，当确定出特征识别算法更新时，利用更新后的特征识别算法对保存的生理特征图像数据进行计算并保存计算结果，从而可以实现自学习特征识别，在特征鉴权时，可实时获取到比对结果，提高识别效率，更好的实现数据的识别和管理；同时，可通过噪点处理方式对保存生理特征图像进行处理，合成不同效果的图像，以在特征鉴权时提高特征识别率。

附图说明

下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。

图1是本发明第一实施例提供的生理特征数据处理方法的流程示意图；

图2为本发明第二实施例提供的生理特征数据处理方法的流程示意图；

图3为本发明第三实施例提供的生理特征数据处理方法的流程示意图；

图4为本发明第四实施例提供的生理特征数据处理装置的结构示意图；

图5为本发明第五实施例提供的生理特征数据处理装置的结构示意图；

图6为本发明第六实施例提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本发明的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本发明具体实施例，其不应被视为限制本发明未在此详述的其它具体实施例。

在以下的说明中，本发明的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本发明原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。