[发明专利]一种云计算场景下基于深度学习的人脸识别方法

说明书

一种云计算场景下基于深度学习的人脸识别方法，包括数据采集单元、数据处理单元、云计算单元、数据上传单元、数据接收单元、识别比对单元，数据采集单元是互联网应用平台，数据处理单元为数据采集单元的配套系统，数据上传单元、数据接收单元、识别比对单元是安装在人脸识别应用设备的系统内应用软件，云计算单元对上传的数据进行基于深度学习的计算处理，为后续人脸识别应用设备使用云数据提供技术支撑。本发明在应用平台注册后，大数据下，各联网的人脸识别应用设备能调用云端服务器云计算下的人脸数据，从而应用者应用各不同人脸识别应用设备时，不需要为每单个人脸识别应用设备预先储存入数据，应用更方便。基于上述，本发明具有好的前景。

技术领域

本发明涉及互联网应用技术领域，特别是一种云计算场景下基于深度学习的人脸识别方法。

背景技术

随着科技的发展，人脸识别技术越来越多应用在了安防、考勤、门禁、刑侦、ATM、娱乐、购物支付等等领域。人脸识别技术在实际应用中，主要对人脸识别应用系统内预先储存的人脸信息和需要进行识别的人脸信息进行比对，在两者数据信息比对接近一致后，系统判断出需要识别的人脸和储存的人脸数据一致，进而识别系统输出相应控制信号，完成识别过程。

现有技术中，由于技术的限制，人脸识别还存在使用局限，比如说应用人脸识别的各设备之间不能实现信息交互，那么每对应一个使用人脸识别技术的应用设备，都需要预先储存入人脸数据，才能实现后续的人脸数据识别及比对，给实际应用造成不便；而且，受到设备内储存的人脸数据有限的限制，实际应用中，用作比对的人脸数据范本过少，由于比对的范本数据过少，会对人脸识别的正确比对结果造成一定的制约。

基于上述，提供一种能在实际应用中，每使用一个采用人脸识别技术的应用设备时，不需要使用者预先存入人脸数据信息，而且在比对中，能采用更多人脸范本数据进行比对，从而得到更真实有效的人脸比对数据，提高准确性的人脸识别方法显得尤为必要。

发明内容

为了克服现有人脸识别技术因功能所限，在实际应用中存在的弊端，本发明提供了一种基于服务器云数据进行比对识别，应用者在平台注册输入人脸数据信息及个人身份信息后，各种数据能实时上传到云端服务器，应用者每次在联网的各人脸识别应用设备进行刷脸识别后，各种数据也能实时上传到云端服务器，从而在大数据下，各联网的人脸识别应用设备能调用云端服务器云计算下的人脸数据信息，应用者应用人脸识别应用设备时，不需要预先储存入人脸数据，应用更加方便，且由于具有更多比对范本数据，人脸识别应用设备识别后人脸信息更为有效、准确，更具有安全性的一种云计算场景下基于深度学习的人脸识别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种云计算场景下基于深度学习的人脸识别方法，其特征在于包括数据采集单元、数据处理单元、云计算单元、数据上传单元、数据接收单元、识别比对单元，数据采集单元是互联网应用平台，各应用者通过数据采集单元进行个人信息以及人脸各数据信息的录入，数据处理单元为数据采集单元的配套系统，数据处理单元将数据采集单元采集的各数据信息处理后上传到云端云计算单元，云计算单元对上传的数据进行基于深度学习的计算处理，为后续人脸识别应用设备使用云数据提供技术支撑，数据上传单元、数据接收单元、识别比对单元是安装在人脸识别应用设备的系统内应用软件，数据接收单元能接收云端云计算单元各对应的人脸数据信息，并进行深度学习处理后输出数据至识别比对单元进行人脸数据比对识别，比对信息接近一致时，人脸识别应用设备的输出端输出控制指令，数据上传单元能将每次应用者应用各人脸识别应用设备时的人脸数据范本信息同步上传到云端云计算单元，云计算单元对上传的数据进行基于深度学习的计算处理后，为后续的应用提供更多的人脸数据比对范本。

所述各人脸识别应用设备和云端、各人脸识别应用设备之间经互联网实现互联互通。

所述各应用者通过数据采集单元进行信息录入中，个人信息主要包括身份证信息、联系信息、职业信息、开户行信息，以及摄像头采集的实时照片数据信息。