[发明专利]图片特征值文件优化方法、装置、终端与存储介质在审
申请号: | 201910551042.7 | 申请日: | 2019-06-24 |
公开(公告)号: | CN110457991A | 公开(公告)日: | 2019-11-15 |
发明(设计)人: | 周建伟 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06F9/52 |
代理公司: | 44334 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 | 代理人: | 孙芬;刘丽华<国际申请>=<国际公布>= |
地址: | 518000广东省深圳市福田区福田*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 原始人脸图像 人脸识别 多线程环境 特征值文件 人脸图像 加锁 计算机可读存储介质 人脸识别结果 特征值保存 优化装置 保存 检测 比对 终端 图片 优化 | ||
1.一种图片特征值文件优化方法,其特征在于,所述图片特征值文件优化方法包括:
获取原始人脸图像的特征值;
判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境;
若判断结果为当前人脸识别对应的环境为多线程环境,则对所述原始人脸图像的特征值进行加锁操作;
将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中;
在进行人脸识别时,获取待检测的人脸图像的特征值;
打开保存所述原始人脸图像的特征值的文件;
将所述待检测的人脸图像的特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对,得到人脸识别结果。
2.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法,其特征在于,所述获取原始人脸图像的特征值包括:
采用预设人脸检测算法检测出所述原始人脸图像中的人脸轮廓;
提取所述人脸轮廓中的预设特征点;
计算所述预设特征点的特征值,作为所述原始人脸图像的特征值。
3.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法,其特征在于,所述判断当前人脸识别对应的环境是否为多线程环境包括:
在人脸识别过程中,获取关于所述原始人脸图像特征值的资源请求;
对所述资源请求进行解析;
根据解析结果判断所述资源请求中是否包含多线程申请请求;
若判断结果为所述资源请求中包含多线程申请请求,则判定当前人脸识别对应的环境为多线程环境。
4.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法,其特征在于,所述将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值保存至同一文件中包括:
新建一个预设格式的文件;
获取加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值;
将加锁处理后的所述原始人脸图像的特征值按照预设排列方式保存至所述文件中。
5.根据权利要求1所述的图片特征值文件优化方法,其特征在于,在所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对之前,所述方法还包括:
从多线程中筛选出一个目标线程;
在同一文件中,接收所述多线程中的目标线程申请目标锁资源的请求;
判断所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后,当前人脸识别对应的环境是否处于安全状态;
若判断结果为所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后,当前人脸识别对应的环境处于安全状态,则将所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值分配给所述目标线程;
若判断结果为所述目标线程在申请到所述目标锁资源之后,当前人脸识别对应的环境处于非安全状态,则将所述目标线程设置为等待状态。
6.根据权利要求5所述的图片特征值文件优化方法,其特征在于,所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对包括:
在同一文件中,获取所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值;
确定所述原始人脸图像的特征值与所述待检测的人脸图像特征值的特征距离度量值;
判断所述特征距离度量值是否小于预设距离度量值;
若判断结果为所述特征距离度量值小于所述预设距离度量值,则输出人脸识别结果。
7.根据权利要求5所述的图片特征值文件优化方法,其特征在于,所述将所述待检测的人脸图像特征值与保存至同一文件中的原始人脸图像特征值进行比对还包括:
在同一文件中,获取所述目标锁资源对应的所述原始人脸图像的特征值;
确认所述原始人脸图像的特征值与所述待检测的人脸图像的特征值的特征相似度值;
判断所述特征相似度值是否大于预设相似度阈值;
若判断结果为所述特征相似度值大于所述预设相似度阈值,则输出人脸识别结果。
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