[发明专利]一种基于人脸识别分库策略的优化方法

说明书

本发明公开了一种基于人脸识别分库策略的优化方法，包括以下步骤：步骤（1）、商家接入后，创建组信息和城市信息；步骤（2）、摄像头上传抓拍图片到平台，进行图片质量判断；步骤（3）、图片检测合规后，平台解析出相关信息，首先查询所属城市人脸库，调用人脸识别算法在城市人脸库中进行人脸识别；如果未成功匹配，则到摄像头所属门店中进行人脸识别检测；步骤（4）、人脸识别检测后，如果未成功匹配，则将当前人脸图片的特征值进行存储，存储到门店库中，以供下次识别使用。本发明通过城市共享人脸库，可以在城市范围内快速检索匹配特殊身份人员；路人库分库，特殊身份人员库体容量缩小，提高了特殊身份人员的识别效率。

技术领域

本发明涉及视频通讯技术领域，具体为一种基于人脸识别分库策略的优化方法。

背景技术

随着安防摄像头的不断普及以及其智能化程度的不断提高，人脸识别在该类产品中应用使用的越来越多，然而受光线及角度等一些因素的影响，摄像头中经常会出现误识别以及识别准确率不高等问题，现有市面上的方案并不能很好的处理这种误识别的问题，需要一种优化方案来保证摄像头对人脸识别的准确率及使用体验。鉴于此，本方案公开一种人脸识别中对人脸检测速度优化的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人脸识别分库策略的优化方法，以解决上述背景技术中提出的安防摄像头中人脸识别速度低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人脸识别分库策略的优化方法，包括以下步骤：

步骤（1）、商家接入后，创建组信息和城市信息；

步骤（2）、摄像头上传抓拍图片到平台，进行图片质量判断；

步骤（3）、图片检测合规后，平台解析出相关信息，首先查询所属城市人脸库，调用人脸识别算法在城市人脸库中进行人脸识别；如果未成功匹配，则到摄像头所属门店中进行人脸识别检测；

步骤（4）、人脸识别检测后，如果未成功匹配，则将当前人脸图片的特征值进行存储，存储到门店库中，以供下次识别使用。

优选的，步骤（3）中，平台解析出相关信息为门店信息，城市信息和人脸信息。

优选的，步骤（3）中还包括数据分析模块，用于获取步骤（2）中摄像头的设备信息和所在组织机构及所属区域，并确定所属区域对应的数据库。

本发明提出的一种基于人脸识别分库策略的优化方法，有益效果在于：

1、城市共享人脸库，可以在城市范围内快速检索匹配特殊身份人员；

2、路人库分库，特殊身份人员库体容量缩小，提高了特殊身份人员的识别效率。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例，请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种摄像头采集人脸图片后为了提高识别速度而进行分库的检索方法，人脸库（也叫用户组）分为路人库和会员库两种，每一个组都有一个自己独立的路人库，位于同一城市的所有门店会共用一个会员库，路人库用于保存普通路人的人脸信息，会员库保存特殊身份人员的人脸信息，特殊身份是指在系统中被标记为会员、员工、黑名单等其他特殊人员。

在实际场景中将根据店家需求，公安安防需要对摄像头的人脸识别记录进行数据分析，为了减少人工识别流程，缩短人脸识别时间，在通过特定的人脸算法后，需要对抓取到的图片进行识别匹配操作，最终执行归类，注册为陌生人、vip客户或者治安重点关注人员等，其中涉及到了人脸匹配查询操作，查询人脸底库用于人脸匹配。