[发明专利]图片识别方法、图片比对方法及装置

说明书

本公开提供了一种图片识别方法，其中方法包括：模型获取步骤；底库图片获取步骤；多特征提取步骤；发送特征步骤；筛选步骤；多结果汇聚步骤。通过低成本的搭建多模型的系统，内部安全侧通过多个模型对底库图片的特征值并发送，外部公共侧通过多个相同的模型提取待测图片的特征值并比对，并将结果返回安全侧，安全侧根据结果调取相应的底库图片，从而实现了多个算法独立比对，结果整合得到高质量的结果，并且满足了安全保密性。

技术领域

本公开一般地涉及图像识别领域，具体涉及一种图片识别方法、图片比对方法及装置。

背景技术

随着深度学习算法和人工神经网络理论的发展，人脸识别的准确率越来越高，广泛应用于社会各个领域。人脸算法厂商也越来越多，且各自算法关注点和侧重点都不一致。在各种客观现实场景下，人脸识别的准确性并不能达到非常理想状态。

为了增强人脸识别的成功率，迫切需要整合各家算法厂商，让每一张抓拍，都需要各家算法厂商都给出top3的比对结果，先做简单的算法筛选，然后交由人工进行研判，保证目标人物识别的准确性。

目前各算法厂商分别建立自己的人脸识别平台，底库也是各家分别存储，相机接入也是分别接入，然后提供比对接口，分别在不同的平台上进行比对，再将比对结果整合后显示在同一界面上，抓拍重复接入和底库图片重复存储。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本公开的第一方面提供一种图片识别方法，其中，方法包括：模型获取步骤，获取多个模型；底库图片获取步骤，获取底库图片，其中，每张底库图片对应有一图片标识；多特征提取步骤，通过每个模型分别对全部底库图片进行特征提取，得到与每个模型对应的多个底库特征值，形成与多个模型分别一一对应的多个特征包，特征包包括对应模型提取的底库特征值，以及底库特征值对应的底库图片的图片标识；发送特征步骤，发送多个特征包；多结果汇聚步骤，接收多个结果包，结果包包括图片标识，其中，多个结果包分别与多个模型一一对应，结果包通过模型对待测图片进行特征提取并与模型对应的特征包中的底库特征值比对的结果得到；筛选步骤，根据多个结果包的多个图片标识，筛选得到一个或多个图片标识；结果获取步骤，根据筛选得到的一个或多个图片标识，调取对应的底库图片。

在一例中，筛选步骤包括：去重步骤，根据多个结果包的多个图片标识，进行去重；检测步骤，根据去重后的图片标识，进行时空检测，得到一个或多个图片标识。

在一例中，底库图片获取步骤包括：向底库订阅底库图片，当底库更新底库图片时，获取底库图片。

在一例中，模型具有模型标识；特征包还包括对应的模型的模型标识；结果包还包括与结果包对应的特征包中的模型标识。

本公开的第二方面提供一种图片比对方法，其中，方法包括：模型获取步骤，获取多个模型；接收特征步骤，接收多个特征包，特征包分别与模型一一对应，特征包包括对应的模型对全部底库图片提取的底库特征值，以及与底库特征值对应的底库图片的图片标识；图片获取步骤，获取待测图片；待测特征提取步骤，通过多个模型，分别对待测图片进行特征提取，得到多个待测特征值；比对步骤，将多个待测特征值与多个特征包中的底库特征值进行比对，根据比对结果，生成多个结果包，结果包包括图片标识；发送结果步骤，发送多个结果包，结果包用于调取对应的底库图片。

在一例中，比对步骤包括：分别将每个模型提取的待测特征值，与和模型对应的特征包中的底库特征值进行比对，根据与待测特征值相似度最高的N个底库特征值对应的特征包中的图片标识，生成结果包，其中N为正整数。

在一例中，方法还包括存储步骤：将接收特征步骤接收的多个特征包加载到分布式缓存中。

在一例中，存储步骤还包括：将接收特征步骤接收的多个特征包存储到分布式存储中。

在一例中，图片获取步骤包括：向图片平台订阅待测图片，图片平台通过终端获取待测图片，当图片平台更新待测图片时，获取待测图片。