一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统的制作方法

本实用新型涉及身份识别技术领域，具体涉及一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统。

背景技术：

具有非配合性、非接触性等优点的人脸识别技术在多种生物识别技术中脱颖而出，成为人工智能时代身份识别的新宠，正越来越多地应用于人们的日常工作和生活当中。评价人脸识别技术的成熟度，主要可以从误识率、通过率、识别速度等方面进行判断。现有人脸识别的误识率主要受到用户基数、识别环境等因素影响较大。通常，用户基数越大，误识率越高；识别环境越复杂，误识率也越高。例如，在人流密集的机场、高铁、地铁等过闸场景应用中，不仅用户量超多，并且还会受到诸多复杂环境因素影响，如光线昏暗、人像重叠、佩戴遮挡物等等，从而造成人脸识别误识率大大增加，影响用户正常通行，用户使用体验效果不佳。

近年来，随着人工智能应用场景需要处理的数据量飞速提升，深度学习的发展十分迅速，基于神经网络的人脸识别已成为应用主流。相比于传统的机器学习算法，采用神经网络可以充分利用硬件资源进行计算，并且无需人工设计提取特征的维度，训练时还可充分利用现有的海量数据，不断提高神经网络的学习能力。

技术实现要素：

本实用新型的目的在于提供一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，以提高人工智能身份识别的准确性，降低误识率，提升用户体验效果。

为实现以上实用新型目的，采用的技术方案是：

一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，包括：移动终端设备、采集终端设备和中心服务器，所述采集终端设备包括图像采集单元、蓝牙信号采集单元、捆绑单元、发送单元、接收单元和显示单元；所述移动终端设备与所述采集终端设备通过蓝牙连接，所述采集终端设备与所述中心服务器通过网络连接。

进一步的，所述采集终端设备为一个或多个。

进一步的，还包括：分布式服务器，所述分布式服务器与所述采集终端设备、所述中心服务器通过网络连接。

进一步的，所述采集终端设备还包括语音单元。

进一步的，所述移动终端设备包括：智能手机、智能手表、平板电脑。

本实用新型的一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，具有以下有益效果：

本实用新型一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，通过蓝牙定位与测距结合快速锁定目标用户，并将目标用户的图像识别结果与蓝牙身份信息进行匹配以确认用户身份，极大提高了用户身份识别的准确率，减少误识别，提升用户体验效果。

附图说明

图1是本实用新型一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统结构图。

图2是本实用新型采集终端设备组成结构图。

具体实施方式

为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

本实用新型的目的在于提供一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，以提高人工智能身份识别的准确性，提升用户体验。以下将详细阐述本实用新型的一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统的原理及实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本实用新型的技术内容。

图1是本实用新型一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统结构图，图2是本实用新型采集终端设备组成结构图。本实用新型基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，包括：移动终端设备、采集终端设备、分布式服务器和中心服务器，其中，采集终端设备包括图像采集单元、蓝牙信号采集单元、捆绑单元、发送单元、接收单元、显示单元和语音单元。移动终端设备与采集终端设备通过蓝牙连接，分布式服务器与采集终端设备、中心服务器通过网络连接。具体的，移动终端设备可以为智能手机、智能手表、平板电脑等，并且需具备ble功能；采集终端设备可以为一个或多个。

本实用新型基于蓝牙辅助的用户身份识别系统工作原理为：

首先，用户需通过移动终端设备下载app进行注册，注册成功后，用户将获得唯一身份标识的userid，将用户userid与移动终端设备绑定，同时中心服务器将用户userid与用户注册人物图像特征绑定。

在目标区域内铺设有蓝牙信标beacon，由beacon不断地向周围广播数据信号。目标区域位于采集终端设备前方。

进行身份识别时，用户携带移动终端设备走近采集终端设备，当进入蓝牙信标beacon覆盖的目标区域时，接收beacon信号，测出其在不同基站下的rssi值，再通过移动终端设备内置的定位算法测算出具体的位置。然后由移动终端设备通过蓝牙广播发送自身定位信息和用户userid信息，采集终端设备通过蓝牙信号采集单元接收移动终端设备发送的蓝牙信号，并分析移动终端设备（也即用户）是否在有效识别区域内，若在有效识别区域内，则检测其距离。有效识别区域位于目标区域内，且靠近采集终端设备。经过蓝牙距离检测，测得有效识别区域内用户与采集终端设备之间的距离，确定距离最小（即最靠近采集终端设备）的用户为目标用户。

蓝牙距离检测原理为：基于蓝牙协议的测距方法，获取主从蓝牙设备交互时的rssi值，经过数据挖掘，将最终的rssi值代入rssi与距离的衰落模型当中，求取移动终端设备与蓝牙接收设备（采集终端设备）之间的距离。

通过蓝牙确定目标用户后，通过采集终端设备采集目标用户身份信息，并将目标用户身份信息上传至分布式服务器进行信息认证，再由分布式服务器将目标用户身份信息上传至中心服务器进行身份识别。目标用户身份信息包括人物图像信息和蓝牙身份信息（通过蓝牙接收到的用户userid）。中心服务器完成身份识别后，将识别结果反馈给分布式服务器，分布式服务器再将识别结果反馈给采集终端设备。本实施例采集终端设备为多个，适用于在不同地点有多个识别场景分布应用的情形，例如地铁站、火车站、公交车站、停车场等。本实用新型身份识别系统，也适用于单一识别场景的应用，例如考勤系统、楼宇门禁系统等，在单一识别场景应用中，可省去分布式服务器，由采集终端设备直接将目标用户身份信息上传至中心服务器进行识别，中心服务器完成识别后将识别结果返回到采集终端设备。

采集终端设备采集和发送用户身份信息，具体过程为：采集终端设备收集标记目标用户的蓝牙身份信息（通过蓝牙接收到的用户userid），并通过采集终端设备的图像采集单元采集目标用户人物图像，再通过采集终端设备的捆绑单元将目标用户人物图像与目标用户蓝牙身份信息（通过蓝牙接收到的用户userid）进行捆绑；然后通过采集终端设备的发送单元将捆绑后的目标用户身份信息发送至分布式服务器，由分布式服务器进行认证后（即验证是否为分布式服务器管辖的用户），再发送至中心服务器进行身份识别确认。

具体的，中心服务器对目标用户进行身份识别确认的过程如下：

（1）通过神经网络提取目标用户的人物图像特征；优选的，通过卷积神经网络（cnn）完成人物图像特征提取。

（2）神经网络根据提取的人物图像特征筛选出置信度大于设定阀值的若干用户userid。具体的，通过分类的神经网络对已提取的目标用户的人物图像特征进行身份分类，找到分类置信度大于设定阈值的若干用户userid；优选的，通过全连接神经网络（fc）或全局平均池化（gap）完成人物图像身份分类。

（3）将筛选得出的若干用户userid与目标用户蓝牙身份信息（通过蓝牙接收到的用户userid）进行匹配，若在筛选得出的若干用户userid中能匹配到与目标用户蓝牙身份信息（通过蓝牙接收到的用户userid）相同的，则认为此次识别成功，并输出匹配的用户userid识别结果；如果未能匹配到相同的，则认为此次识别失败，输出识别结果为用户不匹配。

识别完成后，中心服务器将识别结果返回到分布式服务器，由分布式服务器将识别结果返回到采集终端设备。在未采用分布式服务器的方案中，中心服务器则将识别结果直接返回到采集终端设备。采集终端设备通过接收单元接收识别结果，并通过显示单元和语音单元显示和播报识别结果。

由以上技术方案可知，本实用新型一种基于蓝牙辅助的用户身份识别系统，通过蓝牙定位与测距结合快速锁定目标用户，并通过目标用户的图像识别结果与蓝牙身份信息进行匹配以确认用户身份，极大提高了用户身份识别的准确率。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本实用新型的原理而采用的示例性实施方式，然而本实用新型并不局限于此。凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围内。