基于分布式的人脸图像检索平台、方法、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于分布式的人脸图像检索平台、方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着图像处理、模式识别技术的发展，人脸识别、比对的应用越来越广泛。对于人脸检索平台而言，通常将设备抓取的人脸图片上传到人脸检索平台，由人脸算法提取人脸特征，再和底库中已有的人脸进行比对，输出期望的人脸身份信息。然而，当通过人脸检索平台进行人脸识别过程中，存在大量新用户数据的入库操作时，由于人脸特征提取入库和人脸特征值检索存在于同一个服务中，无法同时处理入库以及检索两个操作，从而降低人脸检索平台中的检索性能，进而导致人脸图像检索效率较慢。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的在于提供一种基于分布式的人脸图像检索平台、方法、设备及存储介质，旨在解决现有技术中的人脸图像检索效率较慢的技术问题。
4.为实现上述目的，本技术还提供一种基于分布式的人脸图像检索平台，所述平台包括检索服务模块、人脸图像入库模块、特征提取模块以及至少一个分布式检索引擎，其中，所述检索服务模块的调用接口与所述人脸图像入库模块的调用接口不同，所述检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，其中：
5.所述人脸图像入库模块，用于获取目标用户的人脸图像数据，并调用所述特征提取模块以提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，以及将所述人脸特征信息以及用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；
6.所述检索服务模块，用于当接收到人脸检索请求时，调用所述特征提取模块以提取所述人脸检索请求中的待检索图像的特征值，并调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的目标人脸特征信息，并基于所述目标人脸特征信息，确定人脸检索结果。
7.可选地，各所述分布式检索引擎之间基于业务渠道标签进行隔离部署。
8.可选地，所述人脸图像入库模块，还用于获取目标用户的用户信息，并将所述用户信息以及人脸特征信息关联存储至预设的人脸数据库，其中，所述用户信息包括用户身份信息以及用户识别标签。
9.所述检索服务模块，还用于基于所述人脸检索结果中的用户识别标签，在预设的人脸数据库查询所述用户识别标签相匹配的用户身份信息。
10.可选地，所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间通过kafka分布式系统进行数据交换。
11.本技术提供一种基于分布式的人脸图像检索方法，所述基于分布式的人脸图像检索方法包括：
12.本技术提供一种基于分布式的人脸图像检索方法，所述基于分布式的人脸图像检索方法包括：
13.获取目标用户的人脸图像数据；
14.提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，并将所述人脸特征信息和所述目标用户的用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；
15.当接收到人脸检索请求时，对所述人脸检索请求中的待检索图像进行特征提取，得到所述待检索图像的特征值；
16.调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的人脸特征信息，得到人脸检索结果。
17.所述调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎的步骤包括：
18.确定所述人脸检索请求对应的业务渠道标签；
19.基于所述业务渠道标签和分布式检索引擎之间的映射关系，调用所述业务渠道标签对应的分布式检索引擎。
20.在所述提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息的步骤之后，还包括：
21.获取所述目标用户的用户信息；
22.将所述用户信息以及人脸特征信息关联存储至预设的人脸数据库，其中，所述用户信息包括用户身份信息以及用户识别标签。
23.在所述查询与所述特征值相匹配的人脸特征信息，得到人脸检索结果的步骤之后，还包括：
24.基于所述人脸检索结果中的用户识别标签，在所述人脸数据库查询所述用户识别标签相匹配的用户身份信息。
25.本技术还提供一种基于分布式的人脸图像检索设备，所述基于分布式的人脸图像检索设备为实体设备，所述基于分布式的人脸图像检索设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的基于分布式的人脸图像检索程序，所述基于分布式的人脸图像检索程序被所述处理器执行实现如上述的基于分布式的人脸图像检索方法的步骤。
26.本技术还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储基于分布式的人脸图像检索程序，所述基于分布式的人脸图像检索程序被处理器执行实现如上述的基于分布式的人脸图像检索方法的步骤。
27.本技术提供了一种基于分布式的人脸图像检索平台、方法、设备及存储介质，所述平台包括检索服务模块、人脸图像入库模块、特征提取模块以及至少一个分布式检索引擎，其中，所述检索服务模块的调用接口与所述人脸图像入库模块的调用接口不同，所述检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，其中：所述人脸图像入库模块，用于获取目标用户的人脸图像数据，并调用所述特征提取模块以提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，以及将所述人脸特征信息以及用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；所述检索服务模块，用于当接收到人脸检索请求时，调用所述特征提取模块以提取所述人脸检索请求中的待检索图像的特征值，并调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的目标人脸特征信息，并基于所述目标人脸特征信息，确定人脸检索结果，实现了将检索服务模块和人脸图像入库模块拆分为独立的模块，保证系统在执行大量人脸图像数据入库的同时，不影响正常
的人脸检索服务的吞吐量，并且检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，降低系统间的耦合性，进而当人脸图像数据入库时会同步更新至所述分布式检索引擎，从而通过调用所述分布式减速引擎进行检索服务操作，提高系统交互的并发能力以及提高人脸图像检索的效率。
附图说明
28.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
29.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域默认技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
30.图1为本技术中基于分布式的人脸图像检索平台的结构示意图；
31.图2为本技术基于分布式的人脸图像检索方法第一实施例的流程示意图；
32.图3为本技术实施例方案涉及的硬件运行环境的基于分布式的人脸图像检索设备结构示意图。
33.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
34.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
35.本技术实施例提供一种基于分布式的人脸图像检索平台，参照图1，图1为本技术中基于分布式的人脸图像检索平台的结构示意图，所述基于分布式的人脸图像检索平台包括检索服务模块、人脸图像入库模块、特征提取模块、至少一个分布式检索引擎以及网关，其中，所述检索服务模块的调用接口与所述人脸图像入库模块的调用接口不同，以将所述检索服务模块和人脸图像入库模块拆为独立的模块，从而使得在执行大量人脸图像数据入库的同时，不影响正常的人脸检索服务的吞吐量，所述网关为平台与应用进行通信的对外网关。
36.进一步地，所述检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，降低系统间的耦合性，并且所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间通过kafka分布式系统进行数据交换，当存在大量用户调用人脸图像入库模块进行人脸图像数据入库时，可将流量缓存在kafka中，避免因流量激增导致检索引擎宕机的情况，也避免因检索引擎入库较慢而导致检索服务模块拖垮的情况发生，提高系统交互的并发能力。
37.另外地，参照图1，为了实现对不同业务的服务数据进行隔离，平台中的分布式检索引擎是根据业务渠道进行隔离的，也即，不用的应用表示不同的业务渠道，不同的业务渠道配置有对应的业务渠道标签，从而为每一个业务渠道均部署有独立的分布式检索引擎，使得当一个分布式检索引擎宕机时，不会影响其他业务渠道服务的正常运行，从而实现将每个分布式检索引擎进行横向扩容，整体平台系统在横向和纵向上较好的伸缩性和可扩展性提高平台检索的性能。
38.本技术实施例为了更清楚地介绍基于分布式的人脸图像检索平台的工作原理，通
过以下步骤s10～s20的方式进行说明。
39.步骤s10，所述人脸图像入库模块，用于获取目标用户的人脸图像数据，并调用所述特征提取模块以提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，以及将所述人脸特征信息以及用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；
40.在本实施例中，参照图1，其中，标号一、二、三、四、五、六和七所对应的流程顺序为人脸图像数据入库的流程顺序，具体地，首先获取目标用户的人脸图像数据，进而调用所述特征提取模块，以通过所述特征提取模块提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，其中，每一个用户均有其对应的唯一识别id(本实施中的用户识别标签)，进而将所述人脸特征信息以及用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中，另外地，所述人脸图像入库模块，还用于获取目标用户的用户信息，并将所述用户信息以及人脸特征信息关联存储至预设的人脸数据库，其中，所述用户信息包括用户身份信息以及用户识别标签，从而使得在检索服务模块，所述人脸数据库包括mysql、和redis等数据库，需要说明的是，mysql数据库为持久化存储数据，redis数据库为本地缓存，由于在redis数据库检索比在mysql数据库的效率更快，而redis数据库容易丢失数据，在本技术中，将数据分别存储在mysql以及和redis数据库中，从而在后续检索过程中，可直接在redis数据库中进行快速检索，当redis数据库存在数据丢失或当引擎发生重启，则在mysql数据库中进行查询。
41.步骤s20，所述检索服务模块，用于当接收到人脸检索请求时，调用所述特征提取模块以提取所述人脸检索请求中的待检索图像的特征值，并调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的目标人脸特征信息，并基于所述目标人脸特征信息，确定人脸检索结果。
42.在本实施例中，参照图1，其中，标号1、2、3、4、5、6、7和8所对应的流程顺序为人脸检索流程顺序，具体地，当检索服务模块接收到人脸检索请求时，调用所述特征提取模块以提取所述人脸检索请求中的待检索图像的特征值，进而根据人脸检索请求中的业务渠道标签，调度所述业务渠道标签对应的分布式检索引擎，从而查询与所述特征值相匹配的目标人脸特征信息，在一种可实施方式中，计算所述特征值与所述分布式检索引擎中各人脸特征信息之间的相似度距离，进而基于所述相似度距离，确定所述目标人脸特征信息，进而将目标人脸特征信息关联度的用户识别标签返回至所述检索服务模块，为了提高检索的效率，通过所述检索服务模块在所述redis数据库查找用户识别标签对应的用户身份信息，从而将所述用户身份信息返回至平台的前端应用界面上，另外地，若在所述redis数据库无法查找用户识别标签对应的用户身份信息，则需要在mysql数据库中用户识别标签对应的用户身份信息，从而确保能够查找到用户识别标签对应的用户身份信息，后者当引擎发生重启时，redis数据库数据清空，则在mysql数据库中用户识别标签对应的用户身份信息，从而确保能够检索到用户识别标签对应的用户身份信息。
43.本实施例通过上述方案，实现了将检索服务模块和人脸图像入库模块拆分为独立的模块，保证系统在执行大量人脸图像数据入库的同时，不影响正常的人脸检索服务的吞吐量，并且检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，降低系统间的耦合性，进而当人脸图像数据入库时会同步更新至所述分布式检索引擎，从而通过调用所述分布式减速引擎进行检索服务操作，提高系统交互的并发能力以及提高人脸图像检索的效率。
44.进一步地，参照图2，本技术实施例提供一种基于分布式的人脸图像检索方法，所述基于分布式的人脸图像检索方法还包括：
45.步骤a10，获取目标用户的人脸图像数据；
46.步骤a20，提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，并将所述人脸特征信息和所述目标用户的用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；
47.其中，在所述提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息的步骤之后，还包括：
48.步骤a1，获取所述目标用户的用户信息；
49.步骤a2，将所述用户信息以及人脸特征信息关联存储至预设的人脸数据库，其中，所述用户信息包括用户身份信息以及用户识别标签。
50.在本实施例中，具体地，通过人脸图像入库模块获取目标用户的人脸图像数据，其中，管理用户可将拍摄的设备输入在平台上的人脸图像入库模块或直接通过平台对应的拍摄设备进行拍摄得到人脸图像数据，并提取所述目标用户的用户身份信息以及用户识别标签，所述用户识别标签用来唯一识别用户的标识，进一步地，通过特征提取模块提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，进而将所述人脸特征信息和所述目标用户的用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中，由于所述检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，从而避免因分布式检索引擎数据入库较慢导致检索服务模块宕机假死现象，并且将人脸特征信息、用户身份信息以及用户识别标签关联存储至预设的人脸数据库，从而使得可基于人脸数据库，查询到用户的具体身份信息。
51.步骤a30，当接收到人脸检索请求时，对所述人脸检索请求中的待检索图像进行特征提取，得到所述待检索图像的特征值；
52.步骤a40，调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的人脸特征信息，得到人脸检索结果。
53.其中，在步骤a40之后，还包括：
54.步骤a50，基于所述人脸检索结果中的用户识别标签，在所述人脸数据库查询所述用户识别标签相匹配的用户身份信息。
55.在本实施例中，具体地，当检索服务模块接收到人脸检索请求时，调用所述特征提取模块提取所述人脸检索请求中待检索图像的特征值，其中，可基于预先构建的特征提取模型进行提取特征，进而确定所述人脸检索请求对应的业务渠道标签，进一步地，基于业务渠道标签和分布式检索引擎之间的映射关系，调用所述业务渠道标签对应的分布式检索引擎，从而查询与所述特征值相匹配的人脸特征信息，得到人脸检索结果，例如，可以采用计算距离的算法，将待检索的人脸图像的特征值与预先建立的人脸数据库中的人脸特征信息进行比对，将比对结果中相似度在设定范围的一个或多个人的人脸特征信息作为目标人脸特征信息，从而确定目标人脸特征信息关联的用户识别标签，并将所述用户识别标签作为所述人脸检索结果，进而基于所述人脸检索结果中的用户识别标签，在所述人脸数据库查询所述用户识别标签相匹配的用户身份信息，从而将所述用户身份信息返回给前面应用界面。
56.进一步需要说明的是，步骤a10至步骤a50并不表示是执行顺序，由于将检索服务模块和人脸图像入库模块拆分为独立的模块，步骤a10和步骤a20，与a30、a40和步骤a50是
独立并行运行的关系，也即，人脸图像入库以及检索服务可以同时运行，从而提高人脸图像检索的效率。
57.本技术实施例提供了一种基于分布式的人脸图像检索方法，也即，获取目标用户的人脸图像数据；提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，并将所述人脸特征信息和所述目标用户的用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；当接收到人脸检索请求时，提取所述接收到人脸检索请求中待检索图像的特征值；调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的人脸特征信息，得到人脸检索结果，由于检索服务模块和人脸图像入库模块拆分为独立的模块，保证系统在执行大量人脸图像数据入库的同时，不影响正常的人脸检索服务的吞吐量，并且检索服务模块和所述人脸图像入库模块与所述分布式检索引擎之间进行异步数据同步，降低系统间的耦合性，当人脸图像数据入库时，会同步更新至所述分布式检索引擎，提高系统交互的并发能力以及检索效率。
58.参照图3，图3是本技术实施例方案涉及的硬件运行环境的基于分布式的人脸图像检索设备结构示意图。
59.如图3所示，该基于分布式的人脸图像检索设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
60.可选地，该基于分布式的人脸图像检索设备还可以包括矩形用户接口、网络接口、相机、rf(radio frequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。矩形用户接口可以包括显示屏(display)、输入子模块比如键盘(keyboard)，可选矩形用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可包括标准的有线接口、无线接口(如wifi接口)。
61.本领域技术人员可以理解，图3中示出的基于分布式的人脸图像检索设备结构并不构成对基于分布式的人脸图像检索设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
62.如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作平台、网络通信模块以及基于分布式的人脸图像检索程序。操作平台是管理和控制基于分布式的人脸图像检索设备硬件和软件资源的程序，支持基于分布式的人脸图像检索程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与基于分布式的人脸图像检索平台中其它硬件和软件之间通信。
63.在图3所示的基于分布式的人脸图像检索设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的基于分布式的人脸图像检索程序，实现上述任一项所述的基于分布式的人脸图像检索方法的步骤。
64.本技术基于分布式的人脸图像检索设备具体实施方式与上述基于分布式的人脸图像检索方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
65.此外，本技术还提供一种基于分布式的人脸图像检索系统，所述基于分布式的人脸图像检索系统包括：
66.获取模块，用于获取目标用户的人脸图像数据；
67.更新模块，用于提取所述人脸图像数据对应的人脸特征信息，并将所述人脸特征信息和所述目标用户的用户识别标签关联同步更新至所述分布式检索引擎中；
68.提取模块，用于当接收到人脸检索请求时，对所述人脸检索请求中的待检索图像进行特征提取，得到所述待检索图像的特征值；
69.查询模块，用于调用所述人脸检索请求对应的分布式检索引擎，以查询与所述特征值相匹配的人脸特征信息，得到人脸检索结果。
70.可选地，所述基于分布式的人脸图像检索系统还包括：
71.确定所述人脸检索请求对应的业务渠道标签；
72.基于所述业务渠道标签和分布式检索引擎之间的映射关系，调用所述业务渠道标签对应的分布式检索引擎。
73.可选地，所述基于分布式的人脸图像检索系统还包括：
74.获取所述目标用户的用户信息；
75.将所述用户信息以及人脸特征信息关联存储至预设的人脸数据库，其中，所述用户信息包括用户身份信息以及用户识别标签。
76.可选地，所述基于分布式的人脸图像检索系统还包括：
77.基于所述人脸检索结果中的用户识别标签，在所述人脸数据库查询所述用户识别标签相匹配的用户身份信息。
78.本技术基于分布式的人脸图像检索平台的具体实施方式与上述基于分布式的人脸图像检索方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
79.本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，且所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的基于分布式的人脸图像检索方法的步骤。
80.本技术计算机可读存储介质具体实施方式与上述基于分布式的人脸图像检索方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
81.以上仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利处理范围内。