[发明专利]一种基于地理位置和人脸特征的签到方法及系统

权利要求书

1.一种基于地理位置和人脸特征的签到方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户签到时间、签到时刻所处的经度、纬度和人脸特征信息；

判断用户是否处于签到设定时间内，得到签到时间审核结果；

调用半正矢模型计算出用户签到地点与签到规则预设地点的距离，判断用户是否在签到约束范围内，得到地理信息审核结果；

调用通过对预训练的深度神经网络迁移学习得到的人脸识别模型，对接收到的人脸信息进行特征提取，并与数据库中的注册时的特征进行匹配，得到人脸信息审核结果；

根据签到时间审核结果、地理信息审核结果和人脸信息审核结果得到签到审核结果并返回客户端。

2.根据权利要求1所述的基于地理位置和人脸特征的签到方法，其特征在于：在调用通过对预训练的深度神经网络迁移学习得到的人脸识别模型的步骤之前，还包括以下步骤：

将采集到的人脸图片集作为迁移学习的待训练数据集；

使用人脸识别数据集预训练深度神经网络；

根据待训练数据集对上述深度神经网络进行微调。

3.根据权利要求2所述的基于地理位置和人脸特征的签到方法，其特征在于：调用通过对预训练的深度神经网络迁移学习得到的人脸识别模型，对接收到的人脸信息进行特征提取，并与数据库中的注册时的特征进行匹配的步骤具体包括：

调用人脸检测接口，该接口使用多任务级联卷积神经网络对采集到的图片进行人脸检测、人脸对齐并返回对齐后的人脸图片；

调用人脸特征提取接口，使用微调后的深度卷积神经网络将人脸图片中的人脸特征映射到N维欧式空间，返回表示特征映射的N元组；

根据匹配策略将人脸特征N元组与人脸特征数据库中存储的特征进行比对，并得到比对结果。

4.根据权利要求3所述的基于地理位置和人脸特征的签到方法，其特征在于：所述根据匹配策略将人脸特征N元组与人脸特征数据库中存储的特征进行比对的步骤具体包括：

基于移动设备终端提供的用户唯一标识，读取特征数据库中的所有该用户唯一标识对应的特征N元组，得到用户特征字典；

或者，读取特征数据库中的所有用户唯一标识对应的特征元组，得到用户特征字典；

计算待匹配的人脸特征元组X与每个用户对应的特征元组之间的欧式距离，选择欧式距离值最小的特征元组，将其对应的用户唯一标识作为该用户特征元组X匹配所得的用户唯一标识；

将计算出的最小距离值与设定阈值进行比较；若小于设定阈值，则匹配成功，返回对应用户唯一标识；反之则匹配失败，返回匹配错误。

5.根据权利要求2所述的基于地理位置和人脸特征的签到方法，其特征在于：所述根据待训练数据集对上述深度神经网络进行微调的步骤包括：

迁移预训练网络的权重作为目标网络的初始化权重；

在不改变前N层网络的权重的基础下，将待训练数据集通过预训练模型前N层提取特征后输出作为待训练目标网络的输入；

自N+1层起，设置较小的学习率，重新训练后面的层，调控迭代次数，通过前向传播算法与反向传播算法不断更新优化节点的权重，从而得到表现最佳的模型。

6.一种基于地理位置和人脸特征的签到系统，其特征在于：包括：

信息采集模块，用于获取用户签到时间、签到时刻所处的经度、纬度和人脸特征信息；

签到时间审核模块，用于判断用户是否处于签到设定时间内，得到签到时间审核结果；

签到地点审核模块，用于调用半正矢模型计算出用户签到地点与签到规则预设地点的距离，判断用户是否在签到约束范围内，得到地理信息审核结果；

人脸信息审核模块，用于调用通过对预训练的深度神经网络迁移学习得到的人脸识别模型，对接收到的人脸信息进行特征提取，并与数据库中的注册时的特征进行匹配，得到人脸信息审核结果；

签到审核模块，用于根据签到时间审核结果、地理信息审核结果和人脸信息审核结果得到签到审核结果并返回客户端。