[发明专利]一种基于大数据的计算机智能图像管理系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据的计算机智能图像管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、通过摄像头采集访问者的图像信息，并对访问者分配权限；

S2、对访问者上传的数据进行预处理，并对结果进行实时安全评估；

S3、根据S2中安全评估报告进行分析，对上传的数据进行过滤；

S4、结合S3中过滤后的数据，进行实时监测并对异常数据进行预警；

所述S1中通过摄像头采集访问者的图像信息，并对访问者分配权限的方法包括以下步骤：

步骤1001、通过摄像头获取访问者头部活动视频；

步骤1002、将获取的视频进行按帧截图，提取每一帧画面中访问者面部特征信息；

步骤1003、通过数据库中预置的人脸特征信息进行匹配；

步骤1004、根据匹配结果对访问者开放权限操作，将获取的访问者面部特征信息与数据库中面部信息特征进行匹配，当匹配相似度为α时，对访问者进行开启权限操作，当匹配相似度小于α时则不执行授权操作，访问者认证失败，并将对应访问者面部特征拉入黑名单中，其中α为数据库中预置的常数；

所述S2中对访问者上传的数据进行预处理，并对结果实时进行安全评估的方法包括以下步骤：

步骤2001、获取步骤1004访问者授权情况，当计算机对访问者开放权限操作时，计算机执行数据备份；

步骤2002、获取访问者上传的数据信息，并将数据信息来源地相同的数据，归为一类，将数据信息来源地作为矩阵的行，将数据信息来源地相同的数据作为列，若数据信息来源地存在数据记为1，反之记为0，构建a×b列矩阵，记为矩阵R^a×b，

步骤2003、获取计算机病毒库数据，并将病毒数据根据病毒危险等级进行划分，将病毒类型作为矩阵的行，将病毒的等级作为矩阵的列，若对应病毒类型存在相应病毒等级记为1，反之记为0，构建c×d列矩阵，记为矩阵R^c×d，所述病毒危险等级为数据库中预置常数；

步骤2004、随机获取数据信息来源地相同的一组数据，记为数据集A，其中数据集A中元素均在矩阵R^a×b中；

步骤2005、随机获取病毒库中相同危险等级的病毒数据，记为数据集B，其中数据集B中元素均在矩阵R^c×d中；

步骤2006、将矩阵R^a×b中数据信息来源地元素与矩阵R^c×d中病毒类型元素进行匹配，若对应数据信息来源地存在对应类型病毒，记为1，反之记为0，构建新的矩阵，记为矩阵R^a×c，构建数据集C，使得数据集C中元素均在矩阵R^a×c中，将矩阵R^a×b中数据元素与矩阵R^c×d中病毒元素进行匹配，若对应数据存在病毒，记为1，反之记为0，构建新的矩阵，记为矩阵R^d×b，构建数据集D，使得数据集D中元素均在矩阵R^d×b中，若存在数据集A通过若干次线性变换得到数据集B，则数据集A中数据完全蕴含在数据集B中，通过公式计算得到数据集A与数据集B相似性度量，表达式为：

其中β(A，B)∈[0,1]，

其中β(A，B)表示数据集A与数据集B的相似性度量，数据集C表示在样本层面使得数据集A与数据集B对齐，数据集D表示在特征层面使得数据集A与数据集B对齐，表示数据集A中数据完全蕴含在数据集B时，在欧几里得空间对应范数的平方值；

步骤2007、获取步骤2006数据集A与数据集B相似性度量运算结果，当运算结果在区间[0,1/2]内，则标记数据集A中对应元素为安全，当运算结果在区间(1/2，1]内，则标记数据集A中对应元素为危险。