[发明专利]一种基于人脸识别的设备绑定方法及装置有效
申请号: | 201911398220.3 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111159680B | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 裴新华 | 申请(专利权)人: | 云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司 |
主分类号: | G06F21/32 | 分类号: | G06F21/32;G06F21/44;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04 |
代理公司: | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人: | 张楠楠 |
地址: | 100000 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 识别 设备 绑定 方法 装置 | ||
1.一种基于人脸识别的设备绑定方法,用于当前设备,其特征在于,包括以下步骤:
接收到来自所述当前设备上安装的预设app的请求绑定指令时,提醒所述预设app采集第一用户的当前人脸信息;
采集成功后,将所述当前人脸信息与预设人脸信息进行匹配;
若匹配成功,则显示匹配成功的设备,否则,提醒无匹配设备;
将所述匹配成功的设备通过所述预设app与所述当前设备进行绑定;
在接收到来自所述当前设备上安装的预设app的请求绑定指令时,提醒所述预设app采集第一用户的当前人脸信息之前,所述方法还包括:
预先采集第二用户的人脸信息以作为所述预设人脸信息;
保存并且训练所述预设人脸信息;
所述保存并且训练所述预设人脸信息,包括:
建立人脸信息库保存所述预设人脸信息;
获取所述预设人脸信息中的人脸坐标,基于所述人脸坐标生成脸部的最小外接矩形;
利用神经网络映射出所述最小外接矩形内的第一脸部高维特征;
将所述第一脸部高维特征作为训练模型以训练所述神经网络;
保存训练好的神经网络;
所述采集成功后,将所述当前人脸信息与预设人脸信息进行匹配,包括:
获取所述当前人脸信息中的第二脸部高维特征;
将所述第二脸部高维特征输入到所述训练好的神经网络中进行对比;
输出对比结果;
当所述匹配成功的设备包括多个设备时,所述若匹配成功,则显示匹配成功的设备,否则,提醒无匹配设备,包括:
获取所述多个设备中各设备的位置坐标和周边环境图像;
若所述对比结果为所述第一脸部高维特征和所述第二脸部高维特征一致,则获取所述第一用户的定位;
结合所述位置坐标和所述定位将所述各设备按照距离由远及近的顺序显示在所述预设app上,并在所述预设app上显示所述各设备对应的周边环境图像;
若所述对比结果为所述第一脸部高维特征和所述第二脸部高维特征不一致,发送“无可匹配设备”的指令到所述预设app上。
2.一种基于人脸识别的设备绑定装置,其特征在于,该装置包括:
提醒模块,用于接收到来自当前设备上安装的预设app的请求绑定指令时,提醒所述预设app采集第一用户的当前人脸信息;
匹配模块,用于采集成功后,将所述当前人脸信息与预设人脸信息进行匹配;
显示模块,用于当所述匹配模块确认匹配成功时,显示匹配成功的设备,否则,提醒无匹配设备;
绑定模块,用于将所述匹配成功的设备通过所述预设app与所述当前设备进行绑定;
所述装置还包括:
采集模块,用于预先采集第二用户的人脸信息以作为所述预设人脸信息;
训练模块,用于保存并且训练所述预设人脸信息;
所述训练模块,包括:
保存子模块,用于建立人脸信息库保存所述预设人脸信息;
生成子模块,用于获取所述预设人脸信息中的人脸坐标,基于所述人脸坐标生成脸部的最小外接矩形;
第一获取子模块,用于利用神经网络映射出所述最小外接矩形内的第一脸部高维特征;
训练子模块,用于将所述第一脸部高维特征作为训练模型以训练所述神经网络;
保存子模块,用于保存训练好的神经网络;
所述匹配模块,包括:
第二获取子模块,用于获取所述当前人脸信息中的第二脸部高维特征;
对比子模块,用于将所述第二脸部高维特征输入到所述训练好的神经网络中进行对比;
输出子模块,用于输出对比结果;
当所述匹配成功的设备包括多个设备时,所述显示模块,包括:
第三获取子模块,用于获取所述多个设备中各设备的位置坐标和周边环境图像;
第四获取子模块,用于若所述输出子模块输出的对比结果为所述第一脸部高维特征和所述第二脸部高维特征一致,则获取所述第一用户的定位;
显示子模块,用于结合所述位置坐标和所述定位将所述各设备按照距离由远及近的顺序显示在所述预设app上,并在所述预设app上显示所述各设备对应的周边环境图像;
发送子模块,用于若所述输出子模块输出的对比结果为所述第一脸部高维特征和所述第二脸部高维特征不一致,发送“无可匹配设备”的指令到所述预设app上。
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