[发明专利]人脸识别算法模型清洗方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种人脸识别算法模型清洗方法、装置及存储介质。该方法包括：从数据库获取已存储的人脸图像；获取该人脸图像的特征，将该特征封装成具有预设数据结构的特征封装数据，该特征封装数据包括该特征和描述信息；对该特征封装数据进行存储，将该人脸图像与该特征封装数据进行关联。本发明的人脸识别算法模型清洗方法、装置及存储介质，通过获取人脸图像的特征，将该特征封装成具有预设数据结构的特征封装数据，再对该特征封装数据进行存储，将该人脸图像与该特征封装数据进行关联，由于预设数据结构包括该特征和至少一个描述信息，便于后续升级时进行识别，避免同时存储各个版本的模型提取的特征数据，提高人脸识别效率，避免数据冗余。

技术领域

本申请涉及人脸识别领域，特别是涉及一种人脸识别算法模型清洗方法、装置及存储介质。

背景技术

现有技术中，每次特征提取算法模型升级后，需要重新对数据库中的人脸图像进行特征提取，老版本的模型提取的特征数据和新版本的模型提取的特征数据均存储于数据库中，当进行人脸识别时，每个人脸的特征都需要与各个版本的模型提取的特征数据进行比对，导致人脸识别效率低下，并且，各个版本的模型提取的特征数据占用较大存储空间，导致数据冗余。

发明内容

本申请提供一种人脸识别算法模型清洗方法、装置及存储介质，能够解决现有技术中人脸识别效率低下及数据冗余的问题。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种人脸识别算法模型清洗方法，所述方法包括：

从数据库获取已存储的人脸图像；

获取所述人脸图像的特征，将所述人脸图像的特征封装成具有预设数据结构的特征封装数据，所述特征封装数据包括所述人脸图像的特征和描述信息；

对所述特征封装数据进行存储，将所述人脸图像与所述特征封装数据进行关联。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种人脸识别算法模型清洗装置，所述装置包括：

获取模块，用于从数据库获取已存储的人脸图像；

特征封装模块，用于获取所述人脸图像的特征，将所述人脸图像的特征封装成具有预设数据结构的特征封装数据，所述特征封装数据包括所述人脸图像的特征和描述信息；

存储关联模块，用于对所述特征封装数据进行存储，将所述人脸图像与所述特征封装数据进行关联。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种人脸识别算法模型清洗装置，所述装置包括处理器、以及与所述处理器耦接的存储器，

所述存储器存储有用于实现上述的人脸识别算法模型清洗方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以进行人脸识别算法模型清洗。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种存储介质，所述存储介质内存储有能够实现上述的人脸识别算法模型清洗方法的程序指令。

本申请的有益效果是：本发明的人脸识别算法模型清洗方法、装置及存储介质，通过获取人脸图像的特征，将该特征封装成具有预设数据结构的特征封装数据，再对该特征封装数据进行存储，并将该人脸图像与该特征封装数据进行关联，由于预设数据结构包括该特征和至少一个描述信息，便于后续升级时进行识别，避免同时存储各个版本的模型提取的特征数据，提高人脸识别效率，避免数据冗余。

附图说明

图1是本发明第一实施例的人脸识别算法模型清洗方法的流程示意图；

图2是本发明第一实施例的方法中预设数据结构示意图；

图3是本发明第一实施例的方法中预设数据结构中包头信息示意图；