CN105975948A - 用于人脸识别的云服务平台架构 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于人脸识别的云服务平台架构，包括服务总线、服务请求调度模块、平台运营管理模块、数据库分析模块、人脸特征库以及特征处理集群模块，通过这些模块构建一套身份认证平台及数据采集平台，该平台为各业务系统提供身份确认，并存储经过认证的客户人脸特征信息，建立起多维度的、立体的客户身份认证体系，增强风险防控能力。

Description

用于人脸识别的云服务平台架构

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，具体而言涉及一种用于人脸识别的云服务平台架构。

背景技术

日新月异的信息时代下，身份识别是人类社会生活的一个关键问题。基本上每个人每天都要遇到，证明自己身份的情况。所以在越来越大的社会需求下，传统的身份认证已经满足不了了，因为传统的身份认证容易丢失，也容易被仿造。目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是人脸识别技术。它不但简洁快速，而且利用它进行身份的认定，安全、可靠、准确。

人体都有自己固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)，这些特性都具备不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用的特点，又具有唯一性，可以被检测或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。而人脸识别技术就是利用了人体的这个优点，来进行个人身份的鉴定。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于人脸识别的云服务平台架构，构建一套身份认证平台及数据采集平台，该平台为各业务系统提供身份确认，并存储经过认证的客户人脸特征信息，建立起多维度的、立体的客户身份认证体系，增强风险防控能力。

本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。

为达成上述目的，本发明提出一种用于人脸识别的云服务平台架构，包括服务总线、服务请求调度模块、平台运营管理模块、数据库分析模块、人脸特征库以及特征处理集群模块，其中：

服务总线具有两个对外接口：应用服务接口和平台运维接口，应用服务接口用于实现对外部业务服务系统的对接，平台运维接口用于实现平台的日常运维管理、系统管理、运营质量评估、人脸特征库管理、外部服务接口选择功能，通过WEB端的管理达到平台的正常运行；

服务请求调度模块包括VIP用户调度、预约调度和负载均衡模块，其中VIP用户调度用于实现对VIP用户的优先处理控制调度，预约调度用于实现对预约用户的处理控制调度，负载均衡模块用于控制服务处理的并发处理控制；

平台运营管理模块包括系统平台管理模块以及服务质量评估模块，系统平台管理被设置成可由系统管理员可通过管理页面对客户账户进行客户信息查询，新增开通客户账户，客户信息修改及更新，客户账户删除操作；服务质量评估模块用于记录所有人脸特征识别认证交易的关键数据和交易结果，形成完整的数据记录；

人脸特征库用于存储人脸特征数据，并支持提供人脸特征的查询、存储接口以及人脸特征数据的更新迭代；

数据库分析模块用于当有数据从服务接口过来时，分析其活跃程度，将较为活跃的优先执行，并将人脸特征库中比对分值较高的特征数据选出来作精准比对；

特征处理集群模块，用于提供统一规格并可动态配置、可扩展的调用API接口，以及对输入数据的预处理、人脸特征提取和特征比对，并将处理的结果反馈输出。

进一步的实施例中，所述特征处理集群模块中包括多个最小计算单元，每个最小计算单元用于实现人脸特征识别的运算，包括预处理、人脸特征提取和特征比对，每个最小计算单元采用多线程的方式运行，预设4-8个服务线程，采用线程堆栈或线程池的方式提供调用，当预设线程数量全部被占用时则暂时停止接收请求，由负载均衡模块将请求发送至有闲置线程的其他最小计算单元上。

进一步的实施例中，所述每个最小计算单元配置计算单元标准接口，该接口中包含：1.抽取特征值，用于定位目标数据区域，然后提取该区域的数据中包含的人脸特征；2.特征值比对，用于将两组人脸特征值进行比对并给出相似度分值，分值值域为0到1。

进一步的实施例中，所述人脸特征库的更新迭代包括：对客户的人脸特征信息进行更新迭代处理，当客户进行人脸特征识别认证通过，并且比对分值高于上次认证分值时，调取人脸特征库服务的存储接口将当前最新采集的最新人脸特征记录入库，人脸特征库内部应用此时执行判断，若人脸特征库内该客户的样本数量达到设定的上限，则可丢弃最早采集的样本。

进一步的实施例中，所述服务质量评估模块被设置成按不同时间粒度统计所有认证类型的总认证次数或某种认证类型的次数，以及输出认证失败因素分析报告，针对失败的原因给出分时段分类型的统计分析。

与现有技术相比，本发明的用于人脸识别的云服务平台架构具有如下优点：

1、实用性原则：最大限度地满足实际工作要求。用户接口和界面设计充分考虑了人性化特征及视觉特征进行优化设计，界面美观大方，操作简便实用，并保证了与其他应用系统的接口。

2、先进性原则：系统基于先进的、开放标准的平台软件上构建，使新建立的系统能够最大限度地适应今后业务发展变化的需要。

3、安全性原则：整体的系统安全性是此系统中必须的重点要求。在软件设计开发中，把系统的安全、可靠将作为第一要素。配合网络系统、数据库系统在应用系统上建立安全机制设置，拒绝非法用户进入系统和合法用户的越权操作，避免了系统遭到破坏，防止系统数据窃取和篡改。

4、可靠性原则：从服务中心的角度上来看，数据量会较大、处理复杂。因此，在系统的实施工作将采用具有容错功能的服务器，出现故障时能够迅速恢复并有适当的应急措施；

5、可扩展、可维护原则：系统将充分考虑在结构、容量、通信能力、产品升级、处理能力、数据库、软件开发等方面具备良好的可扩展性和灵活性；应用软件采用的结构和程序模块构造，充分考虑使之获得较好的可维护性和可移植性，即可以根据需要修改某个模块、增加新的功能以及重组系统的结构以达到程序可重用的目的。

应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。

附图说明

附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

图1是根据本发明某些实施例的用于人脸识别的云服务平台架构的示意图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

结合图1所示，根据本发明的实施例，一种用于人脸识别的云服务平台架构，包括服务总线、服务请求调度模块、平台运营管理模块、数据库分析模块、人脸特征库以及特征处理集群模块。

服务总线具有两个对外接口：应用服务接口和平台运维接口，应用服务接口用于实现对外部业务服务系统的对接，平台运维接口用于实现平台的日常运维管理、系统管理、运营质量评估、人脸特征库管理、外部服务接口选择功能，通过WEB端的管理达到平台的正常运行。

例如，管理员在登入后，可以进行下面的操作和管理：1.可根据客户申请，新建开通客户账户，填写相关具体信息，包括客户名称，公司地址，申请人信息及客户所属区域，分配专有账号及密码；2.可以实现用户账号资金的充值及根据服务情况进行综合计费操作；3.管理员可对已开通的客户账户进行信息查询，并可实现分类查询，包括名称，区域，开通时间等；4.管理员可根据客户申请及实际情况对已开通的客户账户信息进行修改操作，并可实现实时更新；5.管理员可根据实际情况对于已停止运行的客户账户进行删除操作，并将客户纳入历史客户列表中，并可以历史客户进行选择性清除。

人脸特征库用于存储人脸特征数据，并支持提供人脸特征的查询、存储接口以及人脸特征数据的更新迭代。

人脸特征库用于存储人脸特征数据，并支持提供人脸特征的查询、存储接口以及人脸特征数据的更新迭代，这里的更新迭代包括：对客户的人脸特征信息进行更新迭代处理，当客户进行人脸特征识别认证通过，并且比对分值高于上次认证分值时，调取人脸特征库服务的存储接口将当前最新采集的最新人脸特征记录入库，人脸特征库内部应用此时执行判断，若人脸特征库内该客户的样本数量达到设定的上限，则可丢弃最早采集的样本。

如前述的，人脸特征库的基本服务包括：1、内部服务：人脸特征库对平台内部开放服务，提供人脸特征的查询、存储接口。2、人脸特征存储：将认证通过的客户人脸特征信息存储于人脸特征数据库内，并使用客户的身份证号码作为唯一索引。3、更新迭代：对客户的人脸特征信息进行更新迭代处理，当客户进行人脸特征识别认证通过，并且比对分值高于上次认证分值时，平台组合服务引擎调取人脸特征库服务的存储接口将当前最新采集的最新人脸特征记录入库，人脸特征库内部应用此时执行判断，若库内该客户的样本数量达到设定的上限，则可丢弃最早采集的样本。4、提供比对样本：在进行客户人脸特征识别认证时，如比对样本不需要实时从外部调取，可由人脸特征库内提取保存的样本进行人脸特征比对，进而确定客户身份。5、人脸特征查询界面：提供人脸特征查询界面，供管理员通过客户身份信息查询其人脸特征信息。

服务请求调度模块包括VIP用户调度、预约调度和负载均衡模块，其中VIP用户调度用于实现对VIP用户的优先处理控制调度，预约调度用于实现对预约用户的处理控制调度，负载均衡模块用于控制服务处理的并发处理控制。

平台运营管理模块包括系统平台管理模块以及服务质量评估模块，系统平台管理被设置成可由系统管理员可通过管理页面对客户账户进行客户信息查询，新增开通客户账户，客户信息修改及更新，客户账户删除操作；服务质量评估模块用于记录所有人脸特征识别认证交易的关键数据和交易结果，形成完整的数据记录。

所述服务质量评估模块被设置成按不同时间粒度统计所有认证类型的总认证次数或某种认证类型的次数，以及输出认证失败因素分析报告，针对失败的原因给出分时段分类型的统计分析。

数据库分析模块用于当有数据从服务接口过来时，分析其活跃程度，将较为活跃的优先执行，并将人脸特征库中比对分值较高的特征数据选出来作精准比对。

特征处理集群模块，用于提供统一规格并可动态配置、可扩展的调用API接口，以及对输入数据的预处理、人脸特征提取和特征比对，并将处理的结果反馈输出。特征处理集群模块通过可应用于不同的数据接口的API接口，可完成与外部交互平台之间的数据传输功能。

在一些实施例中，所述特征处理集群模块中包括多个最小计算单元，每个最小计算单元用于实现人脸特征识别的运算，包括预处理、人脸特征提取和特征比对，每个最小计算单元采用多线程的方式运行，预设4-8个服务线程，采用线程堆栈或线程池的方式提供调用，当预设线程数量全部被占用时则暂时停止接收请求，由负载均衡模块将请求发送至有闲置线程的其他最小计算单元上。

所述每个最小计算单元配置计算单元标准接口，该接口中包含：1.抽取特征值，用于定位目标数据区域，然后提取该区域的数据中包含的人脸特征；2.特征值比对，用于将两组人脸特征值进行比对并给出相似度分值，分值值域为0到1。

结合图1所示，下面更加具体地描述前述平台架构的实现。

一种人脸识别的云服务平台，构建的过程中，服务的提供与获取需采用标准化接口协议如图1中的1，以服务总线的形式，分为应用服务接口与平台运维接口，接口主要实现对外部业务服务系统及平台日常运维管理、系统管理、运营质量评估、人脸特征库管理、外部服务接口选择等功能，通过WEB端的管理达到平台的正常运行。

从系统角度来说，为了公平性：每个进程(不论优先级)都有机会被运行；以及较大的吞吐量。从用户角度来看：保证及时性和响应速度；以及较短的周转时间：不应当让用户等待时间过长，所以外部数据通过上面的接口进来，会需要经过服务请求调度模块3，服务请求调度，来判断是VIP用户，预约用户还是普通用户，从而进行需求调度。VIP用户以及预约用户优先级较高，先被运行，其他请求则按照先来后到的顺序依次执行。

服务调度结束后，数据通过服务接口，传送到最底层的特征处理集群6，此模块主要实现为图像数据管理系统提供统一规格并可动态配置、可扩展的调用API接口，可应用于不同的数据接口，模块可完成与外部交互平台之间的数据传输功能。数据经由系统进行对于数据的预处理、核心算法处理的结果会由此接口反馈输出，以保障外部平台正常运行。

特征处理集群6中配置了用于人脸特征识别计算的最小计算单元。

最小计算单元：人脸特征识别计算单元为最小计算单元，单元中不包含任何业务逻辑，也不包含任何数据存取和数据库访问，只负责进行人脸特征识别算法运算，遵循松散耦合思想，以求达到最佳的运算速度和最灵活的部署方式。计算单元以多线程的方式运行，每个计算单元预设4-8个服务线程，采用线程堆栈或线程池的方式提供调用，当预设线程数量全部被占用时则暂时停止接收请求，由负载均衡器将请求发送至有闲置线程的其他计算单元上。

最小计算单元标准接口：任何种类的人脸特征识别计算单元均需要实现平台计算单元标准接口，该接口中包含两个方法：1.抽取特征值：在数据中定位目标数据区域，然后提取该区域的数据中包含的人脸特征。2.特征值比对：将两组人脸特征值进行比对并给出相似度分值，分值值域为0到1。

平行扩展性：人脸特征识别认证服务引擎通过F5负载均衡的方式访问计算单元组，当现有计算单元组的计算能力不能应对平台的负载时可通过增加计算单元个数解决抗压能力。

人脸识别计算单元：人脸识别计算单元实现计算单元标准接口，并植入人脸识别算法，可完成以下功能：1、抽取人脸图像中的人脸特征值。2、比对人脸特征值并给出相似度分值。

如图1所示，该人脸识别的云服务平台包括模块5：人脸特征数据库，以及模块2：数据库分析。当有数据从服务接口过来时，如2-1，系统分析其活跃程度，较为活跃的先执行。如2-2，系统会将数据库中比对分值较高的特征数据选出来作精准比对。若是该数据在库中没有记录，会自动更新迭代。

该云平台还包括模块4：运营管理模块。如4-1，系统平台管理中，平台运维人员进行日常的平台运维管理，系统管理，账户的开通与管理，运营质量的评估，人脸特征库管理以及外部服务接口的维护；分为超级管理员以及普通管理员两大类。客户运维人员进行日常的平台运维管理，登录以及退出，人脸特征识别验证，剩余量的统计等工作。管理员根据已开通账户的客户的具体合作需求，进行客户多种服务权限的管理。可针对不同用户的不同服务定义不同的服务价格，系统自动根据客户服务调用次数及账号余额进行服务权限的动态分配核算，并根据服务额度剩余情况进行服务预警或服务的自动终止。平台运维人员可实现服务权限配置的查询、修改等操作。剩余量查询：运维人员可以实时对已开通账户的客户进行查询统计操作，包括产品资金使用量、资金余额、服务使用量及剩余量统计。可实现按照不同维度进行组合查询操作，同时以图形加列表的形式进行展现，支持查询结果的下载、打印操作。查询组合维度如下：

1.按时间查询，包括具体时间点及某时间范围内；

2.按客户查询，可根据客户名称直接针对性查询；

3.按服务端口查询，可根据服务端口的类别进行查询；

4.按区域查询，可根据客户所处的地理区域进行查询；

5.按渠道查询，可根据客户的具体情况按分支渠道进行具体查询。

用户使用详情：运维人员可以实时对已开通账户的客户进行使用详情查询操作，通过客户名称、交易时间段、交易状态等要素过滤查询交易详情，并在每笔交易的显示界面上，显示内容包括该笔交易相关的所有信息，如：所有人脸图片、交易实际结果、交易失败原因、每次比对的分数等，并提供从人脸特征库下载这些人脸特征的功能。

如4-2，服务质量评估：该模块记录所有人脸特征识别认证交易的关键数据和交易结果，形成完整的数据记录。服务质量评估模块可按不同时间粒度统计所有认证类型的总认证次数或某种认证类型的次数，同时除统计认证成功率之外本模块还可以给出认证失败因素分析报告，针对失败的原因给出分时段分类型的统计分析，进而可以据此提高认证的成功率和服务质量。

服务预警：当客户的服务账号余额不足时，平台将自动以短信或者邮件的方式告知平台运维人员，以实现起到预警的作用，具体的预警阶段值可以根据不同的客户进行配置。

本平台与现有的平台相比，有以下几大优势：

1、实用性原则：最大限度地满足实际工作要求。用户接口和界面设计充分考虑了人性化特征及视觉特征进行优化设计，界面美观大方，操作简便实用，并保证了与其他应用系统的接口。

2、先进性原则：系统基于先进的、开放标准的平台软件上构建，使新建立的系统能够最大限度地适应今后业务发展变化的需要。

3、安全性原则：整体的系统安全性是此系统中必须的重点要求。在软件设计开发中，把系统的安全、可靠将作为第一要素。配合网络系统、数据库系统在应用系统上建立安全机制设置，拒绝非法用户进入系统和合法用户的越权操作，避免了系统遭到破坏，防止系统数据窃取和篡改。

4、可靠性原则：从服务中心的角度上来看，数据量会较大、处理复杂。因此，在系统的实施工作将采用具有容错功能的服务器，出现故障时能够迅速恢复并有适当的应急措施；

5、可扩展、可维护原则：系统将充分考虑在结构、容量、通信能力、产品升级、处理能力、数据库、软件开发等方面具备良好的可扩展性和灵活性；应用软件采用的结构和程序模块构造，充分考虑使之获得较好的可维护性和可移植性，即可以根据需要修改某个模块、增加新的功能以及重组系统的结构以达到程序可重用的目的。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (5)

1.一种用于人脸识别的云服务平台架构，其特征在于，包括服务总线、服务请求调度模块、平台运营管理模块、数据库分析模块、人脸特征库以及特征处理集群模块，其中：

服务总线具有两个对外接口：应用服务接口和平台运维接口，应用服务接口用于实现对外部业务服务系统的对接，平台运维接口用于实现平台的日常运维管理、系统管理、运营质量评估、人脸特征库管理、外部服务接口选择功能，通过WEB端的管理达到平台的正常运行；

服务请求调度模块包括VIP用户调度、预约调度和负载均衡模块，其中VIP用户调度用于实现对VIP用户的优先处理控制调度，预约调度用于实现对预约用户的处理控制调度，负载均衡模块用于控制服务处理的并发处理控制；

平台运营管理模块包括系统平台管理模块以及服务质量评估模块，系统平台管理被设置成可由系统管理员可通过管理页面对客户账户进行客户信息查询，新增开通客户账户，客户信息修改及更新，客户账户删除操作；服务质量评估模块用于记录所有人脸特征识别认证交易的关键数据和交易结果，形成完整的数据记录；

人脸特征库用于存储人脸特征数据，并支持提供人脸特征的查询、存储接口以及人脸特征数据的更新迭代；

数据库分析模块用于当有数据从服务接口过来时，分析其活跃程度，将较为活跃的优先执行，并将人脸特征库中比对分值较高的特征数据选出来作精准比对；

特征处理集群模块，用于提供统一规格并可动态配置、可扩展的调用API接口，以及对输入数据的预处理、人脸特征提取和特征比对，并将处理的结果反馈输出。

2.根据权利要求1所述的用于人脸识别的云服务平台架构，其特征在于，所述特征处理集群模块中包括多个最小计算单元，每个最小计算单元用于实现人脸特征识别的运算，包括预处理、人脸特征提取和特征比对，每个最小计算单元采用多线程的方式运行，预设4-8个服务线程，采用线程堆栈或线程池的方式提供调用，当预设线程数量全部被占用时则暂时停止接收请求，由负载均衡模块将请求发送至有闲置线程的其他最小计算单元上。

3.根据权利要求2所述的用于人脸识别的云服务平台架构，其特征在于，所述每个最小计算单元配置计算单元标准接口，该接口中包含：1.抽取特征值，用于定位目标数据区域，然后提取该区域的数据中包含的人脸特征；2.特征值比对，用于将两组人脸特征值进行比对并给出相似度分值，分值值域为0到1。

4.根据权利要求1所述的用于人脸识别的云服务平台架构，其特征在于，所述人脸特征库的更新迭代包括：对客户的人脸特征信息进行更新迭代处理，当客户进行人脸特征识别认证通过，并且比对分值高于上次认证分值时，调取人脸特征库服务的存储接口将当前最新采集的最新人脸特征记录入库，人脸特征库内部应用此时执行判断，若人脸特征库内该客户的样本数量达到设定的上限，则可丢弃最早采集的样本。

5.根据权利要求1所述的用于人脸识别的云服务平台架构，其特征在于，所述服务质量评估模块被设置成按不同时间粒度统计所有认证类型的总认证次数或某种认证类型的次数，以及输出认证失败因素分析报告，针对失败的原因给出分时段分类型的统计分析。