[发明专利]一种用户的识别方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种用户的识别方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标用户的图像；从所述目标用户的图像中提取所述目标用户的生物特征；根据预定分类模型和所述目标用户的生物特征，对所述目标用户的图像进行分类，得到所述目标用户的图像所属的第一类别；将所述第一类别与候选图像数据库进行匹配，得到匹配结果，所述匹配结果包括与所述第一类别相匹配的目标检索候选图像及用户标识；基于检索决策规则和所述匹配结果，对所述目标用户进行识别。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户的识别方法、装置及设备。

背景技术

人脸识别技术因为其识别率的越来越高和应用的便利性而得到了越来越广泛的应用，例如，视频监控、访问控制、智能身份证等。目前，随着摄像头的普及，越来越多的场景如无人值守的自助类商业场景、安防场景都需要在用户无感知的情况下，识别出出现在摄像头中的用户的身份。

目前，常用的用户识别方案中，会预先设置用户的人脸图像数据库，当需要对某一个用户进行识别时，需要输入该用户的图像，然后，将输入的图像与人脸图像数据库内的所有带有用户标识的人脸图像进行遍历比对，然后，将人脸图像数据库内与输入的图像相同或最相近的人脸图像对应的用户标识作为输入的图像对应的用户标识，从而确定该用户的身份。

然而，人脸图像数据库中往往存在大量的人脸图像(如数十亿级别的人脸图像)，这样，通过上述方式对用户进行识别，需要消耗较多的时间(由于需要进行遍历比对)，而且会消耗大量计算资源，从而使得用户的识别过程繁杂，识别效率低下且准确率较低。因此，需要提供一种识别效率更高、准确率更高的用户识别方案。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种用户的识别方法、装置及设备，以提供一种识别效率更高、准确率更高的用户识别方案。

为实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种用户的识别方法，所述方法包括：

获取目标用户的图像；

从所述目标用户的图像中提取所述目标用户的生物特征；

根据预定分类模型和所述目标用户的生物特征，对所述目标用户的图像进行分类，得到所述目标用户的图像所属的第一类别；

将所述第一类别与候选图像数据库进行匹配，得到匹配结果，所述匹配结果包括与所述第一类别相匹配的目标检索候选图像及用户标识；

基于检索决策规则和所述匹配结果，对所述目标用户进行识别。

可选地，所述基于检索决策规则和所述匹配结果，对所述目标用户进行识别，包括：

根据所述用户标识，对所述目标检索候选图像进行聚合处理，得到不同用户标识对应的聚合结果；

基于检索决策规则和所述聚合结果，对所述目标用户进行识别。

可选地，所述聚合结果包括一个或多个聚合特征，

所述基于检索决策规则和所述聚合结果，对所述目标用户进行识别，包括：

通过检索决策规则对不同用户标识对应的聚合特征进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果对所述目标用户进行识别。

可选地，所述聚合特征为最大相似度、最小相似度、相似度标准差、目标检索候选图像的数量。

可选地，所述方法还包括：

获取多个用户的生物特征，所述生物特征是从所述用户的图像中提取；

根据预定分类模型和每个用户的生物特征，对每个用户的图像进行分类，得到每个用户的图像所属的第二类别；