[发明专利]一种提升人脸识别速度的方法、装置及电子设备

说明书

本发明涉及一种提升人脸识别速度的方法、装置及电子设备，其中，方法包括：将符合加载条件的人脸数据，加载到内存，并按照预设标准进行排序；获取待识别的人脸图像，提取待识别的人脸特征；将待识别的人脸特征，与内存中的人脸数据进行对比；当从内存中的人脸数据中找到匹配的人脸数据时，输出人脸识别结果；根据LRU算法，更新内存中的人脸数据。在人脸识别时，直接在内存中进行人脸比对，相对于在数据库中进行比对的方案，比对处理速度更快；同时，优先选择近期被调用的人脸数据加载到内存，并动态更新，增加在内存中匹配到对应人脸数据的概率，减少无效的比对次数。本方案可以有效提升人脸识别速度，可以便捷的迁移至任意应用场景。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，特别是涉及一种提升人脸识别速度的方法、装置及电子设备。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术，从身份认证到复杂的人机交互，在越来越多的场景中得到了使用。目前的人脸识别技术，通常是将待识别图像中的人脸，与数据库中的人脸逐个进行对比，来进行身份匹配的。随着人脸数据库中的数据不断增加，现有逐个进行人脸比对的方案，人脸匹配的时间也在同步线性增大，导致人脸识别的速度严重下降，不能满足实际应用场景下人脸识别速度的要求。这一问题，在运算处理资源受限的情况下，变得尤为突出。

为了提升人脸识别的速度，中国发明专利申请CN201910193625.7公开了一种人脸识别闸机的检票方法，将游客人脸、订单有效期推送到人脸识别闸机上，当游客过闸时，直接比对闸机上存储的人脸数据即可，提升了人脸识别的速度。但是，该方案与场景深度绑定，场景的移植性和扩展性方面，存在一定的问题。

中国发明专利申请CN201710313903.9公开了一种加快人脸识别搜索速度的方法，在人脸数据库中，建了一张人脸索引表，识别次数越多的人脸，在人脸索引表中越靠前，后续识别时，按照人脸索引表的顺序进行人脸比对，提升了前面几次比对成功的概率，减少了无用比对的发生，提高了人脸识别的速度。但是，该方案，针对之前访问次数较少、短期内会多次到访的情况，表现不佳。

因此，如何提升人脸数据库较大，或者运算处理资源受限的情形下的人脸识别速度，并兼顾场景的移植性和方案的扩展性，成为了亟需解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对现有人脸数据库较大或者运算处理资源受限情况下，人脸识别速度较慢的问题，提供一种提升人脸识别速度的方法、装置及电子设备。

本申请一实施例提供了一种提升人脸识别速度的方法，包括：

将符合加载条件的人脸数据，加载到内存，并按照预设标准进行排序；

获取待识别的人脸图像，提取待识别的人脸特征；

将待识别的人脸特征，与内存中的人脸数据进行对比；

当从内存中的人脸数据中找到匹配的人脸数据时，输出人脸识别结果；

根据LRU算法，更新内存中的人脸数据。

在一些实施例中，在所述将待识别的人脸特征，与内存中的人脸数据进行对比的步骤之后，还包括：

当未能从内存中的人脸数据中找到匹配的人脸数据时，将待识别的人脸特征，与数据库中的人脸数据进行比对。

在一些实施例中，数据库中的人脸数据，按照预设标准进行排序。

在一些实施例中，所述加载条件为，按被调用的时间排序的人脸数据序列中，前面N个人脸数据，N为正整数；所述预设标准为人脸数据被调用的时间先后顺序，被调用的时间在后的，位置越靠前。

在一些实施例中，还包括：

统计预设时间段内人脸识别的次数，根据统计的人脸识别的次数、人脸数据的总量、可用内存、单个人脸数据的大小，确定加载条件中的人脸数据的个数N。