[发明专利]一种基于图像的档案管理方法、系统、设备和介质

说明书

本发明提出一种基于图像的档案管理方法、系统、设备和介质，包括：根据目标对象的注册信息及历史现场图像创建对应目标对象的档案库；其中，所述注册信息包括以下至少之一：注册图像、身份信息、职位信息；获取待识别图像，并根据所述待识别图像从所有所述档案库对应的所述注册图像及所述历史现场图像中获取多张匹配图像；根据所述多张匹配图像获取多个匹配档案作为识别结果；本发明可有效提高图像识别的正确性，增强环境的适应性。

技术领域

本发明涉及大数据及人工智能领域，尤其涉及一种基于图像的档案管理方法、系统、设备和介质。

背景技术

人工智能技术的高速发展，不断改变人类的生产生活方式，其中人脸识别尤为显著，方便人脸生活的同时，极大提升人们的生产效率；人脸考勤机即是在人工智能技术的发展下诞生的广泛使用的设备；与传统刷卡或者指纹式考勤系统相比，具备更友好和更高效的考勤方式和效率；但是当前的人脸考勤设备采用静态库搜索方式，即使用无身份信息人脸的抓拍照与有身份信息的注册照底库进行搜索比较，返回最相近的注册照的身份信息，实现人脸的识别和考勤信息的记录；实际为一种以图搜图的方式，存在抗干扰能力弱的缺点，加之注册照与现场抓拍照往往差异较大，影响了搜索结果的准确性，当注册照底库规模增大时，正确命中率下降明显，甚至出现无法使用的情况。

发明内容

鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提出一种基于图像的档案管理方法、系统、设备和介质，主要解决传统方法抗干扰性能差且在处理大规模图像数据时，识别正确率明显下降的问题。

为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下。

一种基于图像的档案管理方法，包括：

根据目标对象的注册信息及历史现场图像创建对应目标对象的档案库；其中，所述注册信息包括以下至少之一：注册图像、身份信息、职位信息；

获取待识别图像，并根据所述待识别图像从所有所述档案库对应的所述注册图像及所述历史现场图像中获取多张匹配图像；

根据所述多张匹配图像获取多个匹配档案作为识别结果。

可选地，根据所述注册图像划分聚类类别，通过聚类算法对所述注册信息及历史现场图像进行聚类获取对应目标对象的档案。

可选地，所述聚类算法包括以下之一：K-means聚类、均值漂移聚类、基于密度的聚类方法。

可选地，所述历史现场包括以下至少之一：门禁处、会场、教室。

可选地，设置相似度阈值，通过搜索算法选出与所述待识别图像相似度达到所述相似度阈值的多张匹配图像。

可选地，所述搜索算法包括以下至少之一：量化哈希特征搜索、双向搜索、广度优先搜索。

可选地，在获取多个匹配档案之前，对属于同一档案的多张所述匹配图像进行合并，获取近邻档案，并根据合并后的所述匹配图像与所述待识别图像的相似度获取所述近邻档案的相似度分数。

可选地，根据所述近邻档案对应的所述目标对象的档案库中所有图像与所述待识别图像的相似度，更新所述近邻档案的相似度分数。

可选地，筛除所述近邻档案中重复的图像。

可选地，根据相似度分数对所述近邻档案进行排序，并根据排序结果获取多个所述匹配档案。

可选地，将所述待识别图像录入一个或多个所述匹配档案中，更新所述匹配档案。

可选地，分别设置所述注册图像和所述历史现场图像的权重值，根据所述权重值计算相似度。

可选地，设置存储时间阈值，删除超出所述存储时间阈值的所述历史现场图像。

可选地，所述历史现场图像至少包括人脸图像。