门禁系统中实现人脸识别的方法和装置与流程

本公开涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种门禁系统中实现人脸识别的方法和装置。

背景技术：

门禁系统大都采用刷卡、密码或者指纹输入等方式发起身份识别，进出门禁的人员在通过身份识别之后方可放行。随着人脸识别技术的发展，也将人脸识别技术应用于门禁系统中，通过进行人脸识别来确认进出门禁的人员身份，进而在人脸识别通过后放行此门禁的人员。

但是，对于门禁系统中人脸识别的实现，需要针对所有进出门禁的人员执行人脸识别的数据准备过程。例如，所指的数据准备过程大都包括了数据采集以及深度学习两大部分。

对于一进出门禁的人员，需要大量数据来保证其在门禁系统中人脸识别的实现，因此，数据准备过程将是大量数据的执行过程。

具体而言，将对一进出门禁的人员进行多次数据采集以得到此进出门禁人员的大量数据，以此类推，针对所有进出门禁人员而采集得到的数据量巨大。

与之相对应的，对此采集的数据进行深度学习的过程便也面临巨大数据量的运算过程，进而导致由于数据量巨大而无法进行。

因此，人脸识别在门禁系统的应用将由于数据准备阶段所存在的巨大数据量而遭到极大的限制。

技术实现要素：

为了解决相关技术中人脸识别由于存在大数据量的数据准备过程而难以应用于门禁系统的技术问题，本公开提供了一种门禁系统中实现人脸识别的方法和装置。

一种门禁系统中实现人脸识别的方法，所述方法包括：

门禁系统中身份识别通过时为通过所述身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到所述用户信息对应的人脸表示数据，直至在所述门禁系统中启用人脸识别；

通过所述用户信息对应的人脸表示数据进行所述门禁系统中的人脸识别；

所述门禁系统中身份识别和/或人脸识别通过时，控制所述门禁系统执行门禁放行动作。

一种门禁系统中实现人脸识别的装置，所述装置包括：

初始数据准备模块，用于门禁系统中身份识别通过时为通过所述身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到所述用户信息对应的人脸表示数据，直至在所述门禁系统中启用人脸识别；

人脸识别模块，用于通过所述用户信息对应的人脸表示数据进行所述门禁系统中的人脸识别；

门禁控制模块，用于所述门禁系统中身份识别和/或人脸识别通过时，控制所述门禁系统执行门禁放行动作。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

为实现门禁系统中人脸识别的应用，在门禁系统中身份识别通过时，为通过身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到用户信息对应的人脸表示数据，直至门禁系统中启用人脸识别，也就是说，在对于进出门禁的人员而言，其每一次通过门禁且完成身份识别之后，都将进行所需要的初始数据准备过程，以得到相应的人脸表示数据，由于此初始数据准备过程是针对此进出门禁的人员进行的，因此，所涉及的数据量较小，是一较小数据量的初始数据准备过程，在每一次身份识别中重复此初始数据准备过程，直至在门禁系统中启用人脸识别，由此，避免了大数据量的初始数据准备过程，进而使得人脸识别不再由于大数据量的初始数据准备过程的存在而无法应用于门禁系统。

此外，在门禁系统启用人脸识别之后，将通过对应于用户信息的人脸表示数据进行门禁系统中的人脸识别，门禁系统中身份识别和/或人脸识别通过时，控制门禁系统执行门禁放行动作，由此，将使得门禁系统中通过原有身份识别和人脸识别相结合的方式来为进出门禁的人员提供多种通过门禁的方式，一方面保证了进出门禁的人员通过门禁系统进出门禁的可靠性，另一方面也使得门禁系统的安全性得到增强。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据本公开所涉及的实施环境的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的方法的流程图；

图3是图2对应实施例示出的对门禁系统中身份识别通过时为通过身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到用户信息对应的人脸表示数据，直至在门禁系统中启用人脸识别步骤的细节进行描述的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的方法的流程图；

图5是图2对应实施例示出的对通过用户信息对应的人脸表示数据进行门禁系统中的人脸识别步骤的细节进行描述的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的装置的框图；

图7是图6对应实施例示出的对初始数据准备模块的细节进行描述的框图；

图8是根据另一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的装置的框图；

图9是图6对应实施例示出的对人脸识别模块的细节进行描述的框图；

图10是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据本公开所涉及的实施环境的示意图。该实施环境为门禁系统，门禁系统包括：门禁110、门禁身份识别器130、人脸识别门禁机150和门禁控制设备170。

门禁110将在门禁控制设备170的控制下执行门禁放行动作。门禁身份识别器130，可以是门禁刷卡器，或者门禁指纹输入器等与人脸识别门禁机150相区别，用以通过刷卡、指纹、密码等区别于人脸识别的方式，在门禁控制设备的配合下识别出授权进行出门禁的人员，进而实现门禁110中门禁放行动作的执行。

人脸识别门禁机150，用于对进出门禁的人员采集待识别人脸图像，并在门禁控制设备170的配合下完成人脸识别，以识别出授权进行出门禁的人员，进而实现门禁110中门禁放行动作的执行。

图2是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的方法的流程图。该门禁系统中实现人脸识别的方法，如图2所示，可以包括以下步骤。

在步骤210中，门禁系统中身份识别通过时为通过身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到用户信息对应的人脸表示数据，直至在门禁系统中启用人脸识别。

其中，首先需要说明的是，身份识别是区别于人脸识别，并且已经应用于门禁系统的其它识别方式。例如，身份识别可以是通过刷卡进行的进出门禁人员身份的识别过程，也可以是通过指纹进行的进出门禁人员身份识别的过程，还可以是通过密码进行的进出门禁人员身份识别过程，在此不进行限定。

在一个示例性实施例中，可以理解的，对于门禁系统，其大都存在着现行的身份识别的应用，而人脸识别则是此门禁系统中配置的另一应用。

例如，对于一已经正常运行的门禁系统，其必然存在着一种或者几种身份识别的应用，例如，一运行的门禁系统是通过刷卡发起身份识别而进出门禁的，在此门禁系统中，将借助于刷卡所发起的身份识别来完成人脸识别的初始数据准备。

由此，将使得门禁系统中人脸识别的实现，能够兼容现有的门禁系统，进而具备非常高的通用性。

用户信息是唯一对应于进出门禁的人员的，用户信息包括了进出门禁的人员的标识信息以及其它相关信息，在此不进行限定。

对于一进出门禁的人员，将在门禁系统中进行身份识别，在身份识别通过之后即可确定其对应的用户信息，即得到通过身份识别的用户信息。可以理解的，针对一进出门禁的人员进行的初始数据准备过程，在数据上，便是为用户信息进行人脸识别的初始数据准备过程。

在身份识别通过之后，便针对此用户信息发起初始数据准备过程，进而在此初始数据准备过程中得到用户信息对应的人脸表示数据。

人脸表示数据即为此用户信息唯一对应的进出门禁人员的人脸特征描述，通过人脸表示数据来完成进出门禁人员的人脸特征识别，进而确定进出门禁的人员是否通过其在门禁系统中进行的人脸识别。

每一进出门禁的人员在门禁系统中均在自身身份识别通过时发起自身的初始数据准备过程，直至完成自身所需要的初始数据准备，得到足够准备实现人脸识别的人脸表示数据时，即可结束此进出门禁人员的初始数据准备过程，在门禁系统中启用人脸识别。

在一个示例性实施例中，可以指定一统一的时间期限，在此时间期限内，任一进出门禁的人员均在通过门禁系统的身份识别之后执行初始数据准备过程，以此类推，实现所有进出门禁人员的初始数据准备过程，得到所有进出门禁人员各自用户信息对应的人脸表示数据，以完成所有进出门禁人员实现门禁系统中人脸识别的初始数据准备。

在另一个示例性实施例中，可以指定的初始数据准备执行次数，针对一进出门禁的人员，其初始数据准备的执行次数达到此指定的数据准备执行次数之后，即可结束自身的人脸识别初始数据准备，门禁系统将为此进出门禁的人员启用人脸识别，由此，将使得初始数据准备过程的实现与进出门禁人员进出门禁的状况相适应，提高了初始数据准备过程的自适应性。

简单而言，门禁系统中借助已有身份识别来完成人脸识别的初始数据准备，一方面，由身份识别确定进出门禁人员的用户信息，也确认此进出门禁人员是允许通过门禁的人员，进而得到用户信息对应的人脸表示数据，以用于实现此进出门禁人员的人脸识别。

初始数据准备的执行，是仅仅针对一进出门禁人员的单次执行过程，数据量小，并且在身份识别的辅助下，保证了安全性，也以能够直接获得已经授权进入门禁的用户信息，因此，提高了初始数据准备过程的处理效率。

在步骤230中，通过用户信息对应的人脸表示数据进行门禁系统中的人脸识别。

其中，在通过前述步骤完成人脸识别的初始数据准备之后，即可应用用户信息对应的人脸表示数据进行门禁系统中的人脸识别，此时，此用户信息对应的进出门禁人员可直接经由人脸识别进入门禁。

在步骤250中，门禁系统中身份识别和/或人脸识别通过时，控制门禁系统执行门禁放行动作。

其中，可以理解的，在此门禁系统中，存在着通过身份识别进入门禁的方式，也存在着通过人脸识别进入门禁的方式。

此时，可以使用其中任一方式，或者使用两种方式来确认进出门禁人员的身份，具体将根据实际运营的需要以及安全性的考量进行灵活调整。

门禁系统中存在着身份识别和人脸识别的应用，对于所进行的人脸识别而言，如果由于进出门禁人员脸部发生了造型上的变化而导致无法通过人脸识别时，可以经由身份识别进入门禁，而避免门禁系统无法识别此进出门禁的人员的情况，保证门禁系统的可靠性。

另外，也为门禁系统提供了双重安全机制，能够在需要的情况下增强门禁系统的安全性。

图3是根据一示例性实施例对步骤210的细节进行描述的流程图。该步骤210，如图3所示，可以包括以下步骤。

在步骤211中，接收门禁系统中的身份识别通过指令，身份识别通过指令是门禁系统中区别于人脸识别的身份识别过程中生成的。

其中，身份识别通过指令用于指示门禁系统当前通过一进出门禁人员的身份识别。所进行的身份识别通过指令的接收将用于发起此进出门禁人员的初始数据准备过程。

在步骤213中，根据身份识别通过指令触发采集人脸图像。

其中，在接收到身份识别通过指令之后，对于当前通过了身份识别的进出门禁人员，将对其进行人脸图像采集。

在步骤215中，深度学习人脸图像得到人脸表示数据。

其中，对当前通过身份识别的进出门禁人员采集人脸图像之后，直接对此人脸图像进行深度学习，以得到此进出门禁人员的人脸表示数据。

在步骤217中，进行人脸表示数据和通过身份识别的用户信息之意的配对，将人脸表示数据与配对的用户信息对应存储。

其中，由身份识别通过指令得到通过身份识别的用户信息，进而进行用户信息和人脸表示数据二者之间的配对，使得深度学习得到的人脸表示数据能够对应于用户信息，并与用户信息对应存储，由此方便后续所进行的人脸识别中，能够通过匹配所得到的人脸表示数据得到对应的用户信息，进而确认通过人脸识别的进出门禁人员。

通过如上所述的过程，为门禁系统中一进出门禁的人员在所进行的一次进入门禁过程提供了一次初始数据准备过程的具体实现，由此可知，初始数据准备过程将是在进出门禁的人员通过身份识别进入门禁的每一次过程中执行的，因此，能够避免大数据量的存在。

在一个示例性实施例中，该门禁系统中实现人脸识别的方法，还可以包括以下步骤。

门禁系统中人脸识别通过时为通过人脸识别的用户信息进行人脸识别的再次数据准备，得到用户信息对应的人脸表示数据。

其中，如图2对应实施例所描述的，门禁系统中，应用了身份识别和人脸识别，可采用其中之一或者同时采用两种方式来确认是否执行门禁放行动作。

随着门禁系统中人脸识别的通过，将为通过人脸识别的用户信息执行再次数据准备过程，如前所述的，也将得到用户信息对应的人脸表示数据。

由此，将通过门禁系统中不断进行的人脸识别过程，不断进行人脸识别的再次数据准备，获得更为丰富的人脸表示数据，进而能够不断提高后续人脸识别的准确性。

通过如上所述的过程，也将使得后续所进行的人脸识别通过适应进出门禁人员的变化，提高了人脸识别的自适应性。

在一个示例性实施例中，用户信息对应多条人脸表示数据，该门禁系统中实现人脸识别的方法，还可以包括以下步骤。

门禁系统中人脸识别通过时，从用户信息对应的多条人脸表示数据中确定通过人脸识别而采用的人脸表示数据，上调人脸表示数据的优先级。

其中，可以理解的，通过图2对应实施例，用户信息可能存在着与之相对应的一条或者多条人脸表示数据，并且随着前述实施例所描述的人脸识别的进行而不断对通过人脸识别的用户信息执行再次数据准备过程，由此便使得用户信息对应的人脸表示数据被不断丰富。

在用户信息对应多条人脸表示数据时，其所对应的人脸识别过程将是通过其中一条人脸表示数据来实现进出门禁人员的人脸识别通过的。

而用户信息对应的多条人脸表示数据中，每一条人脸表示数据均为对应的优先级，人脸表示数据对应的优先级将随着其对应人脸表示数据在人脸识别过程中被采用而得到不断上调。

具体而言，门禁系统对进出门禁人员所进行的人脸识别中，如果人脸识别通过，确定通过此人脸识别过程所采集的人脸表示数据，即与进出门禁人员当前所最为匹配的人脸表示数据，对其优先级进行上调。

当前人脸识别所采用而成功识别出进出门禁人员的人脸表示数据，是对于当前所进行的人脸识别而该，最为适用的人脸表示数据，因此，将对其优先级进行上调，以使得后续人脸识别过程中，对于一用户信息对应的多条人脸表示数据，可以按照各自所对应的优先级来确定其与进出门禁人员的匹配顺序，由在此优先级的作用下即可更为迅速的找到匹配的人脸表示数据，进而提高门禁系统中人脸识别的速度。

具体的，人脸识别过程，实质为人脸采集以及人脸表示数据的匹配过程，以此来确定匹配的人脸表示数据，进而判定是否通过当前所进行的人脸识别。

通过人脸采集获得待识别人脸图像，在后续所进行的人脸图像和人脸表示数据匹配过程中，其是按照用户信息所分别进行的。

也就是说，针对一用户信息，根据各个人脸表示数据的优先级确定其匹配顺序，优先级高的人脸表示数据，将优先进行其与待识别人脸图像的匹配。

由此，对于人脸识别过程而言，便能够快速匹配到最为可能的人脸表示数据。

图4是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的方法的流程图。前述实施例中门禁系统中人脸识别通过时，从用户信息对应的多条人脸表示数据中确定通过人脸识别而采用的人脸表示数据，上调人脸表示数据的优先级步骤之后，该门禁系统中实现人脸识别的方法，如图4所示，还可以包括以下步骤。

在步骤310中，用户信息对应的多条人脸表示数据中，根据各条人脸表示数据的优先级，确定优先级达到指定阈值的人脸表示数据。

其中，随着人脸识别通过时不断进行的再次数据准备过程，用户信息所对应的人脸表示数据也将越来越多，需要依据优先级来进行人脸表示数据的清理，进而避免冗余人脸表示数据的存在。

用户信息对应的多条人脸表示数据，其存在着两个阶段，一是人脸表示数据的丰富阶段，通过不断丰富的人脸表示数据来提高人脸识别的准确性，此时，用户信息所对应的多条人脸表示数据均是有助于人脸识别的，因此并不存在冗余人脸表示数据；二是则是人脸表示数据的冗余阶段。

随着用户信息对应的人脸表示数据的不断丰富，并且在所进行的人脸识别中，此用户信息对应进出门禁人员的识别，将仅采用对应的一条或者几条人脸表示数据，而其余的某几条人脸表示数据则并未采用，这几条人脸表示数据即为用户信息对应的冗余人脸表示数据，需要对其进行清理。

在一示例性实施例的具体实现中，配置了一指定阈值，此指定阈值用于区分用户信息对应多条人脸表示数据的丰富阶段和冗余阶段。

如前述实施例所描述的，随着人脸识别中人脸表示数据被采用，其优先级也将被相应上调，因此，越多被采用的人脸表示数据，其优先级越高。

因此，用户信息对应的多条人脸表示数据中，如果存在优先级达到此指定阈值的人脸表示数据，则说明此用户信息信息对应的多条人脸表示数据进入冗余阶段，需要确定有效的人脸表示数据，即优先级达到指定阈值的人脸表示数据，进而余下的其它人脸表示数据即为冗余人脸表示数据，需要对其进行清理，以避免过多的人脸表示数据对门禁系统的人脸识别造成干扰，并且释放存储空间。

在步骤330中，根据优先级达到指定阈值的人脸表示数据清除用户信息对应的其它人脸表示数据。

通过如上所述的过程，为门禁系统中人脸识别的实现提供了冗余数据清理机制，进而保证了轻量快速的实现人脸识别。

图5是根据一示例性实施例示出的对步骤230的细节进行描述的流程图。针对用户信息配置有人脸表示数据对应的标准值，该步骤230，如图4所示，可以包括以下步骤。

在步骤231中，进行人脸采集得到待识别人脸图像。

其中，对于一人脸识别过程的发起，将首先对进出门禁的人员采集待识别人脸图像。

在步骤233中，匹配待识别人脸图像和人脸表示数据，确定与待识别人脸图像匹配度最高的人脸表示数据。

其中，在所存储的所有用户信息分别对应的人脸表示数据中，进行等识别人脸图像和人脸表示数据的匹配，进而通过待识别人脸图像和人脸表示数据之意的匹配度来确定通过人脸识别而采用的人脸表示数据。

具体的，将通过待识别人脸图像和人脸表示数据二者之间的匹配，得到相应的匹配度，进而确定匹配度最高的人脸表示数据。

可以理解的，匹配度越高，此人脸表示数据对应的用户信息唯一对应的进出门禁人员即为当前进行人脸识别的进出门禁的人员的可能性越高，因此，将根据匹配度的高低来确定人脸识别是否通过以及对应于当前进行人脸识别的进出门禁人员的用户信息。

在步骤235中，判断匹配度是否达到人脸表示数据对应的标准值，如果为是，则执行步骤237，如果为否，则结束。

其中，在确定了与等识别人脸图像匹配度最高的人脸图像数据之后，便对此数值最高的匹配度进行判断，以确认其超出人脸表示数据对应的标准值，方可通过当前所进行的人脸识别。

针对用户信息配置有人脸表示数据对应的标准值。也就是说，授权进出门禁的人员，均配置了其在人脸识别中衡量匹配度是否表征待识别人脸图像与人脸表示数据相似的标准值，其将作为通过人脸识别的门槛。

在一个示例性实施例中，可以是所有授权进出门禁的人员，均配置了统一的标准值，也可以是根据人脸识别中的运行情况，各个授权进出门禁的人员，均有各自所对应的标准值。无论通过何种方式为用户信息配置人脸表示数据对应的标准值，其均可在后续的人脸识别中，根据实际情况进行灵活调整。

在步骤237中，门禁系统的人脸识图通过，根据与待识别人脸图像匹配度最高的人脸表示数据确定通过人脸识别的用户信息。

其中，待识别人脸图像和人脸表示数据之间匹配所得到的匹配度如果达到了此人脸表示数据对应的标准值，则说明待识别人脸图像与人脸表示数据是相似的，可以将当前进行人脸识别的门禁人员视为人脸表示数据对应的授权进出门禁人员，此时，由这一与待识别人脸图像匹配度最高的人脸表示数据即可确定当前通过人脸识别的用户信息。

通过如上所述的过程，为门禁系统中的人脸识别提供了具体实现，对于进出门禁的人员，都可通过如上所述的过程在通过人脸识别，进而通过门禁系统执行的门禁放行动作而进入门禁。

与之相对应的，根据如上所述的人脸识别的具体实施，该门禁系统中实现人脸识别的方法，还可以包括以下步骤。

根据待识别人脸图像与人脸表示数据的匹配度，针对用户信息动态调整人脸表示数据对应的标准值。

其中，在门禁系统所进行的人脸识别中，无论所进行的人脸识别是否通过，都需要根据待识别人脸图像与人脸表示数据之间最高的匹配度来调整用户信息为人脸表示数据配置的标准值。

在此需要说明的是，此用户信息，是与待识别人脸图像匹配度最高的人脸表示数据所对应的。

即便所进行的人脸识别并未通过时，与待识别人脸图像匹配度最高的人脸表示数据，仍然是最为可能的识别结果，例如，对于某一难以通过人脸识别的授权进出门禁的人员，应当下调针对其用户信息为人脸表示数据配置的标准值。

而对于易于通过人脸识别的授权进出门禁的人员，也可通过上调其标准值来进一步提高门禁系统的安全性。

在一个示例性实施例中，根据待识别人脸图像与人脸表示数据的匹配度，针对用户信息动态调整人脸表示数据对应的标准值步骤，可以包括：

如果判断到匹配度达到在人脸表示数据对应的标准值，则针对通过人脸识别的用户信息进行持续通过人脸识别的数据统计，统计的数据达到预设条件时，上调针对用户信息为人脸表示数据配置的标准值。

其中，在图5对应实施例通过了人脸识别之后，获知人脸识别中的匹配度达到了一人脸表示数据对应的标准值。此标准值所对应的人脸表示数据与待识别人脸图像之间的匹配度为最高匹配度。

对于这一人脸表示数据对应的标准值，如前所述的，是针对用户信息而为人脸表示数据配置的。因此，标准值是唯一对应于用户信息的。

在经由这一人脸表示数据对应的标准值通过人脸识别之后，统计相应用户信息对应的授权进出门禁人员连续通过人脸识别的状况，例如，是否连续多次通过人脸识别，或者是否在一时间段均能够快速通过人脸识别，如果是，则说明此授权进出门禁人员易于通过人脸识别，可进行相应标准值的上调，通过更高的标准值来进行人脸识别，进而能够最大限度的避免与此授权进出门禁人员相像的人进出门禁。

对此，所进行的数据统计，可以是统计此授权进出门禁人员持续通过人脸识别的次数，也可以是其它数据，在此不进行限定。

在另一个示例性实施例中，根据待识别人脸图像与人脸表示数据的匹配度，针对用户信息动态调整人脸表示数据对应的标准值，包括：

如果判断到匹配度未达到人脸表示数据对应的标准值，且门禁系统中身份识别通过，则下调针对用户信息为人脸表示数据配置的标准值。

其中，图5对应实施例进行的人脸识别中，即便进出门禁的人员并未通过人脸识别，也能够经由与待识别人脸图像之间匹配度最高的人脸表示数据得到对应的标准值。如前所述的，此标准值是唯一对应于用户信息的，也就是说，用户信息对应的多条人脸表示数据均采用此标准值进行人脸识别。

根据图2对应实施例所描述的，门禁系统中存在着身份识别和人脸识别，因此，在人脸识别未通过的情况下，如果身份识别通过，则可确认当前所进行的人脸识别失败，但是当前所进行人脸识别的进出门禁人员通过了身份识别，即进出门禁人员是人脸识别失败的授权进出门禁人员。

此时，将进行标准值的下调，以使得人脸识别能够实现这一进出门禁人员的识别。

通过如上所述的过程，为门禁系统中人脸识别提供了自适应的调整，进而保证了各进出门禁人员在门禁系统中实现人脸识别，并且也不需要安排额外的数据准备过程，进而减少了工作量，也不会对进出门禁人员的使用造成影响。

需要说明的是，在人脸识别未通过，而身份识别通过的情况下，也可向这一进出门禁的人员提示重新进行人脸图像的采集和深度学习，但是，在这一进出门禁的人员并不同意的情况下，便通过如上所述的过程保证这一进出门禁人员在门禁系统中人脸识别的实现。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开上述门禁系统中实现人脸识别的方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开门禁系统中实现人脸鼍的方法实施例。

图6是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的装置的框图。该门禁系统中实现人脸识别的装置可以应用于图1所示的实施环境中，执行图2所示的门禁系统中实现人脸识别的方法的全部步骤。如图6所示，该门禁系统中实现人脸识别的装置，包括但不限于：初始数据准备模块510、人脸识别模块530和门禁控制模块550。

初始数据准备模块510，用于门禁系统中身份识别通过时为通过身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到用户信息对应的人脸表示数据，直至门禁系统中启用人脸识别。

人脸识别模块530，用于通过用户信息对应的人脸表示数据进行门禁系统中的人脸识别。

门禁控制模块550，用于门禁系统中身份识别和/或人脸识别通过时，控制门禁系统执行门禁放行动作。

图7是根据一示例性实施例对初始数据准备模块的细节进行描述的框图。该初始数据准备模块510，如图7所示，可以包括但不限于：指令接收单元511、图像单元513、深度学习单元515和数据配对单元517。

指令接收单元511，用于接收门禁系统中的身份识别通过指令，身份识别通过指令是门禁系统中区别于人脸识别的身份识别过程中生成的。

图像采集单元513，用于根据身份识别通过指令触发采集人脸图像。

深度学习单元515，用于深度学习人脸图像得到人脸表示数据。

数据配对单元517，用于进行人脸表示数据和通过身份识别的用户信息之间的配对，将人脸表示数据与配对的用户信息对应存储。

在一个示例性实施例中，该门禁系统中实现人脸识别的装置，还包括但不限于：再次准备数据模块。

该再次准备数据模块用于门禁系统中人脸识别通过时为通过人脸识别的用户信息进行人脸识别的再次数据准备，得到用户信息对应的人脸表示数据。

在另一个示例性实施例中，用户信息对应多条人脸表示数据，该门禁系统中实现人脸识别的装置，还包括但不限于：优先级上调模块。

该优先级上调模块用于门禁系统中人脸识别通过时，从用户信息对应的多条人脸表示数据中确定通过人脸识别而采用的人脸表示数据，上调人脸表示数据的优先级。

图8是根据一示例性实施例示出的一种门禁系统中实现人脸识别的装置的框图。该门禁系统中实现人脸识别的装置，如图8所示，还包括但不限于：数据筛选模块610和数据清除模块630。

数据筛选模块610，用于用户信息对应的多条人脸表示数据中，根据各条人脸表示数据的优先级，确定优先级达到指定阈值的人脸表示数据。

数据清除模块630，用于根据优先级达到指定阈值的人脸表示数据清除用户信息对应的其它人脸表示数据。

图9是根据一示例性实施例示出的对人脸识别模块的细节进行描述的框图。该人脸识别模块530，如图9所示，可以包括但不限于：人脸采集单元531、匹配单元532、匹配度判断单元533和用户信息确定单元535。

人脸采集单元531，用于进行人脸采集得到待识别人脸图像。

匹配单元532，用于匹配待识别人脸图像和人脸表示数据，确定与待识别人脸图像匹配度最高的人脸表示数据。

匹配度判断单元533，用于判断匹配度是否达到人脸表示数据对应的标准值，如果为是，则触发用户信息确定单元535，如果为否，则结束。

用户信息确定单元535，用于控制门禁系统的人脸识别通过，根据与待识别人脸图像匹配度最主的人脸表示数据确定通过人脸识别的用户信息。

与之相对应的，该门禁系统中实现人脸识别的装置，还包括标准值调整模块。

该标准值调整模块用于根据待识别人脸图像与人脸表示数据的匹配度，针对用户信息动态调整人脸表示数据对应的标准值。

在一个示例性实施例中，标准值调整模块进一步用于如果判断到所述匹配度达到人脸表示数据对应的标准值，则针对所述通过所述人脸识别的用户信息进行持续通过人脸识别的数据统计，统计的数据达到预设条件时，上调针对所述用户信息为人脸表示数据配置的标准值。

在另一个示例性实施例中，标准值调整模块进行一步用于如果判断到匹配度未达到人脸表示数据对应的标准值，且门禁系统中身份识别通过，则下调针对用户信息为人脸表示数据配置的标准值。

图10是根据一示例性实施例示出的一种装置700的框图。例如，装置700可以是图1所示实施环境中的门禁控制设备170。

该装置700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessingunits，cpu)722(例如，一个或一个以上处理器)和存储器732，一个或一个以上存储应用程序742或数据744的存储介质730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器732和存储介质730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对装置700中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器722可以设置为与存储介质730通信，在装置700上执行存储介质730中的一系列指令操作。装置700还可以包括一个或一个以上电源726，一个或一个以上有线或无线网络接口750，一个或一个以上输入输出接口758，和/或，一个或一个以上操作系统741，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等等。上述图2、图3、图4以及图5所示实施例中所述的由门禁控制设备所执行的步骤可以基于该图7所示的装置结构。

可选的，本公开还提供一种门禁控制设备，该门禁控制设备可以用于图1所示实施环境中，执行图2、图3、图4以及图5任一所示的门禁系统中实现人脸识别的方法的全部或者部分步骤。所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行：

门禁系统中身份识别通过时为通过所述身份识别的用户信息进行人脸识别的初始数据准备，得到所述用户信息对应的人脸表示数据，直至在所述门禁系统中启用人脸识别时；

通过所述用户信息对应的人脸表示数据进行所述门禁系统中的人脸识别；

所述门禁系统中身份识别和/或人脸识别通过时，控制所述门禁系统执行门禁放行动作。

该实施例中的装置的处理器执行操作的具体方式已经在有关该门禁系统中实现人脸识别的方法的实施例中执行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。