一种人脸识别大数据量并发方案处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种人脸识别大数据量并发方案处理方法。
【背景技术】
[0002]人脸技术进入国内已有十几年时间，应用领域一直仅限于安防和金融等线下领域，随着互联网时代的到来，很多公司也试图把人脸技术与互联网结合，从而实现远程人脸识别，也确实有公司在线上推出类似的产品，但发展速度较慢，原因在于，无法提供很大上网并发量，对服务器的要求也比较高。目前人脸识别应用领域，主要分为两种模式，一是传统的线下模式，这种模式的优点是识别率高，缺陷是成本过高，识别速度慢，无法跨区域联机布置；二是纯线上模式，优点是成本低廉，缺陷是误码率高，反应速度慢。
【发明内容】
[0003]针对上述技术问题，本发明公开一种人脸识别大数据量并发方案处理方法，包括以下人脸识别的步骤:a、前端光学设备获取图像或视频流信息；b、从图像或视频流信息中检测是否存在人脸信息；c、将人脸从其中分离出来；d、将分离出来的人脸进行一些基础编码，得到一系列特征码；e、将特征值经过分类、校准、降维、3D建模等相关技术，重新生成人脸信息特征值；f、通过哈希等算法检索人脸库中特征信息，与当前做比对，得到最相近的人脸值；g、返回相应结果至前端设备。
[0004]本发明的有益效果是所述人脸识别大数据量并发方案处理方法解决了人脸识别技术互联网化，过于依赖网络带宽，对服务器压力过大的问题；综合了线上线下两种模式，使之既具备两者的优势，又摒弃了两者的缺陷，并在此基础上做进一步的升级优化，使之真正能够走出实验室环境，服务大众；使人脸系统在各行各业的应用范围大大增加，并且一改传统人脸系统无法解决的大数量并发问题，可以在实际应用中大范围使用。
【附图说明】
[0005]图1是传统的人脸识别方案图；
[0006]图2是本发明所述人脸识别大数据量并发方案处理方法的示意图。
【具体实施方式】
[0007]下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
[0008]如图所示，本发明公开一种人脸识别大数据量并发方案处理方法，包括以下人脸识别的步骤:a、前端光学设备获取图像或视频流信息；b、从图像或视频流信息中检测是否存在人脸信息；c、将人脸从其中分离出来；d、将分离出来的人脸进行一些基础编码，得到一系列特征码；e、将特征值经过分类、校准、降维、3D建模等相关技术，重新生成人脸信息特征值；f、通过哈希等算法检索人脸库中特征信息，与当前做比对，得到最相近的人脸值；g、返回相应结果至前端设备。所述人脸识别大数据量并发方案处理方法解决了人脸识别技术互联网化，过于依赖网络带宽，对服务器压力过大的问题；综合了线上线下两种模式，使之既具备两者的优势，又摒弃了两者的缺陷，并在此基础上做进一步的升级优化，使之真正能够走出实验室环境，服务大众；使人脸系统在各行各业的应用范围大大增加，并且一改传统人脸系统无法解决的大数量并发问题，可以在实际应用中大范围使用。
[0009]尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
【主权项】
1.一种人脸识别大数据量并发方案处理方法，其特征在于:包括以下人脸识别的步骤: a、前端光学设备获取图像或视频流信息； b、从图像或视频流信息中检测是否存在人脸信息； C、将人脸从其中分离出来； d、将分离出来的人脸进行一些基础编码，得到一系列特征码； e、将特征值经过分类、校准、降维、3D建模等相关技术，重新生成人脸信息特征值； f、通过哈希等算法检索人脸库中特征信息，与当前做比对，得到最相近的人脸值； g、返回相应结果至前端设备。
【专利摘要】本发明公开一种人脸识别大数据量并发方案处理方法，包括以下人脸识别的步骤：a、前端光学设备获取图像或视频流信息；b、从图像或视频流信息中检测是否存在人脸信息；c、将人脸从其中分离出来；d、将分离出来的人脸进行一些基础编码，得到一系列特征码；e、将特征值经过分类、校准、降维、3D建模等相关技术，重新生成人脸信息特征值；f、通过哈希等算法检索人脸库中特征信息，与当前做比对，得到最相近的人脸值；g、返回相应结果至前端设备。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105046217
【申请号】CN201510396980
【发明人】吕游
【申请人】江苏先发信息科技有限公司
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年7月6日