[发明专利]基于人脸识别的排队方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种智能排队方法，包括：接收用户的证件信息集，将所述证件信息集输入至注册集并提示用户接收排队等待号码，当所述用户接收所述排队等待号码，将所述注册集输入至模型训练层训练，直至满足训练要求时退出训练，将所述排队等待号码输入至号码读取层，所述号码读取层提示人脸实时捕捉层捕捉人脸，所述人脸实时捕捉层将捕捉到的所述人脸输入至所述模型训练层，所述模型训练层将捕捉到的所述人脸与所述注册集进行计算得到人脸相似度集，判断所述人脸相似度集与预设相似度的大小关系，根据所述相似度输出排队结果。本发明还提出一种智能排队装置以及一种计算机可读存储介质。本发明可以实现精准的智能排队功能。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种智能化排队方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

当前国内各大营业厅排队系统通常使用语音叫号，客户进入大厅通过银行卡、身份证等刷卡取号，但由于银行卡、身份证等证件很容易丢失、被盗用、被仿造，同时语音叫号这种方式即不能核验识别排队人身份，也不够智能化、人性化。随着社会进步及科技发展，身份信息核验在人们生活中应用的越来越多。传统的身份信息核验方法如证件、IC卡等，己经很难满足现代社会活动对于安全防范的需要。目前，生物特征识别作为身份信息核验的主要方法，主要包括指纹、虹膜及人脸识别等方法。其中最先投入广泛应用的是指纹识别，但指纹识别经常受皮肤质地及干燥程度等因素而导致误判现象，虹膜识别则需要红外灯配合红外镜头才能应用，外部光线也会对人体产生直接影响。

发明内容

本发明提供一种基于人脸识别的排队方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高排队时身份验证的安全性和准确性。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于人脸识别的排队方法，包括：

步骤A：数据接收层接收用户的证件信息集，将所述证件信息集输入至数据库内的注册集中，并提示所述用户接收排队等待号码，当未检测到所述用户接收到所述排队等待号码时，所述数据接收层销毁所述注册集内的所述用户的证件信息集，当检测到所述用户接收到所述排队等待号码时，所述数据库将所述注册集输入至模型训练层，并将所述排队等待号码输入至号码读取层，所述号码读取层按照栈数据读取形式存储所述排队等待号码；

步骤B：所述模型训练层将所述注册集输入至卷积神经网络中进行训练，并输出训练值集合，直至所述卷积神经网络满足预设训练要求时退出训练；

步骤C：所述号码读取层根据所述栈数据读取形式依次读取并输出每一个栈内排队等待号码，每输出一个栈内排队等待号码时，所述号码读取层提示人脸实时捕捉层捕捉人脸；

步骤D：所述人脸实时捕捉层在预设时间内捕捉人脸，当所述人脸实时捕捉层在所述预设时间内捕捉到人脸时，所述人脸实时捕捉层将捕捉到的所述人脸输入至所述模型训练层，所述模型训练层基于捕捉到的所述人脸与所述训练值集合，计算得到人脸相似度集，当所述人脸相似度集均低于预设人脸相似度阈值时，输出用户排队失败的信息，当所述人脸相似度集存在高于预设人脸相似度阈值的相似度值时，选择所述注册集内相似度值最高的证件信息集并输出排队成功的信息。

可选地，所述数据接收层接收用户的证件信息集，将所述证件信息集输入至数据库内的注册集中，包括：

数据接收层接收包括用户的证件人脸图片、用户昵称和用户住址的证件信息集；

将所述证件信息集中所述证件人脸图片输入至数据库内注册集的训练集中，将所述用户昵称和所述用户住址输入至所述数据库内注册集的标签集中。

可选地，所述号码读取层包括栈结构的存储单元，所述栈结构的存储单元接收所述排队等待号码，并将所述排队等待号码存储至栈底。