CN106682612B - 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统 - Google Patents

一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106682612B
CN106682612B CN201611221388.3A CN201611221388A CN106682612B CN 106682612 B CN106682612 B CN 106682612B CN 201611221388 A CN201611221388 A CN 201611221388A CN 106682612 B CN106682612 B CN 106682612B
Authority
CN
China
Prior art keywords
human body
target
feature data
characteristic data
server
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201611221388.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106682612A (zh
Inventor
贾钊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd filed Critical Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201611221388.3A priority Critical patent/CN106682612B/zh
Publication of CN106682612A publication Critical patent/CN106682612A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106682612B publication Critical patent/CN106682612B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统,其中,所述方法包括:终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。通过本发明实施例可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。

Description

一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统
技术领域
本发明涉及图像处理领域,具体涉及一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统。
背景技术
随着信息技术的快速发展,信息技术已经在保护用户人生安全领域发挥了重要作用。例如,在网络技术发达的今天,可以通过网络公告在逃通缉犯,通过民众举报将通缉犯绳之以法。但是,由于网络公告的在逃通缉犯数以万计,民众无法记住在逃通缉犯的长相,所以,通过网络公告在逃通缉犯,通缉犯被民众发现并举报的效率并不高,因此,需要让用户快速识别出在逃通缉犯。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统,可快速识别出在逃通缉犯。
本发明实施例第一方面提供了一种基于图像识别的报警方法,包括:
终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;
所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;
所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。
结合本发明实施例的第一方面,在第一方面的第一种可能的实施方式中,所述终端提取图像中的目标人体特征数据,包括:
所述终端对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
所述终端提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
所述终端对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
结合本发明实施例第一方面或第一方面的第一种可能实施方式,在第一方面的第二种可能实施方式中,在所述终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器之前,所述方法还包括:
所述终端获取用户的第一身份验证信息;
所述终端将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,所述终端执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
本发明实施例第二方面提供了一种基于图像识别的报警方法,包括:
服务器接收由终端发送的目标人体特征数据;
所述服务器将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度;
所述服务器从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
所述服务器将所述目标相似度发送给所述终端。
结合本发明实施例第二方面,在第二方面的第一种可能实施方式中,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据;
所述服务器将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据匹配,得到M个相似度,包括:
从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;
从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;
计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度。
本发明实施例第三方面提供了一种终端,包括:
提取单元,用于提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;
交互单元,用于接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;
第一匹配单元,用于将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
提示单元,用于若所述目标相似度大于所述预设阈值,提示用户报警。
结合本发明实施例第三方面,在第三方面的第一种可能实施方式中,所述提取单元包括:
分割模块,用于对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
提取模块,用于提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
筛选模块,用于对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
结合本发明实施例第三方面或第三方面的第一种可能实施方式,在第三方面的第二种可能实施方式中,所述终端还包括:
获取单元,用于在所述终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器之前,获取用户的第一身份验证信息;
第二匹配单元,用于将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
执行单元,用于若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
本发明实施例第四方面提供了一种服务器,包括:
交互单元,用于接收由终端发送的目标人体特征数据;
匹配单元,用于将所述目标人体特征数据与服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度;
选取单元,用于从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
所述交互单元,还用于:
将所述目标相似度发送给所述终端。
结合本发明实施例第四方面,在第四方面的第一种可能实施方式中,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据;
所述匹配单元包括:
第一选取模块,用于从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;
第二选取模块,用于从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;
计算模块,用于计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度。
本发明实施例第五方面提供了一种应用下载系统,包括第一方面或者其任一种可能的实施方式所描述的终端和第二方面或者其任一种可能的实施方式所描述的服务器。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
可以看出,通过本发明实施例,终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。从而,可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警系统的网络架构图;
图2是本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警方法的第一实施例流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警方法的第二实施例流程示意图;
图4是本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警方法的第三实施例流程示意图;
图5a是本发明实施例提供的一种终端的第一实施例结构示意图;
图5b是本发明实施例提供的图5a中所描述的终端的提取单元的结构示意图;
图5c是本发明实施例提供的一种终端的第一实施例又一结构示意图;
图6a是本发明实施例提供的一种服务器的第一实施例结构示意图;
图6b是本发明实施例提供的图6a中所描述的服务器的匹配单元的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的一种终端的第二实施例结构示意图;
图8是本发明实施例提供的一种服务器的第二实施例结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明实施例所描述的终端可以包括智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(MID,MobileInternet Devices)或穿戴式设备等,上述终端仅是举例,而非穷举,包含但不限于上述终端。
为更好的理解本发明技术方案,下面先对本发明实施例提供的基于图像识别的报警方法所适用的基于图像识别的报警系统的网络构架图进行简要介绍。如图1所示,图1为基于图像识别的报警系统的构架图,其中,它包括:终端和服务器。其中,终端与服务器之间可以通过移动网络、无线网络、蓝牙、有线网络进行通信。其中,本发明实施例中的服务器可为网络服务器,在网络服务器的数据库中存有网络通缉犯的个人信息,个人信息包括网络通缉犯的面部图像、姓名、年龄、犯罪事件等信息。或者,可以是公安局服务器,在公安局服务器中,存有在逃通缉犯和犯罪嫌疑人的个人信息。
基于图1所描述的基于图像识别的报警系统的网络构架图,请参阅图2,图2为本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警方法的第一实施例流程示意图。本实施例中所描述的基于图像识别的报警方法,包括以下步骤:
201、终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
其中,上述目标人体特征数据可包括但不仅限于:人体面部特征数据,虹膜特征数据,面部疤痕特征数据等等。可将同一个人物的目标人体特征数据放在一个压缩包中,若同一张图像中有多个人物,可获取多个人物的目标人体特征数据,得到多个压缩包,每一压缩包对应一个人物。
可选地,上述步骤201可包括如下步骤:
211)、所述终端对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
212)、所述终端提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
213)、所述终端对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
其中,终端提取图像中的目标人体特征数据,需要先对图像进行处理。在一张完整的图像中,可能包含多个组成元素。例如图像中不仅有人,还有风景,物体等其他事物,对图像进行分割时,只提取出图像中的人物,得到人物图像,再对得到的人物图像进行处理,可提取人物图像中的虹膜特征数据,人体面部特征数据,面部伤疤特征数据等作为原始人体特征数据。为提高辨识度,需在原始特征数据中筛选出清晰、完整的特征数据作为目标人体特征数据。
可选地,在执行上述步骤201之前,可先检测终端图库,判断图库是否有新增图像,如果图库中有新增图像,可对该新增图像执行提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。该新增图像可以是用户拍照后存储到终端图库,也可以是用户通过接收或者下载得到的新增图像。
可选地,终端在提取图像中的目标人体特征数据之前,可先对图像进行识别,判断图像中是否有真实人物,若图像中只含有卡通动画、风景、文字,可将该图像视为安全图像。
可选地,提取出图像中的目标人体特征数据而不是直接发送完整图像,可以提高数据传输效率,由于数据内存更小可以减轻服务器压力,若在终端处于流量传输的情况下,更可以节省终端的流量消耗。同时,由于目标人体特征数据中的目标人体特征是能够表征人物的具有代表性的特征,可准确地对人物进行识别。
可选地,终端将目标人体特征数据发送的服务器,服务器可以是网络通缉犯服务器,网络通缉犯服务器的数据库中存有数据万计的通缉犯的人物图像,可将目标人体特征数据和服务器从通缉犯图像中提取的人物特征数据进行对比,判断用户拍到的人物是不是通缉犯。例如,在日常生活中,很多终端都带有照相功能,因此照相变得越来越频繁,我们在工作、旅游、路途中可能有意或者无意的拍摄到各种人物,通过将人物图像发送给网络通缉犯服务器,由服务器来判断我们拍摄的图像中的人物和通缉犯的相似度,有利于我们普通人帮助警方破案。
可选地,终端将目标人体特征数据发送给服务器,服务器可以是公安局服务器。本实施例提供的基于图像识别的报警方法不仅可以让普通用户使用,更有利于公安人员用于抓捕在逃通缉犯和嫌疑犯。在公安人员使用本实施例提供的基于图像识别的报警方法时,可将提取到的人物特征数据发送给公安局服务器。
202、服务器接收目标人体特征数据,并将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到目标相似度。
其中,服务器在接收到目标人体特征数据后,将该目标人体特征数据和服务器图像数据库中存储的N个预设人体特征数据进行匹配,可得到M个相似度,表明服务器的图像数据库中,有M个人和终端图像中的目标人物相似度较高,服务器可选取数值最大的相似度作为目标相似度。
可选地,目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据,服务器将目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据匹配,得到M个相似度,可包括如下步骤:
221)、从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;
222)、从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;
223)、计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度。
其中,目标人体特征可包括第一人体特征数据和第二特体正整数据,先将第一人体特征数据和服务器预先存储的N个预设人体特征数据匹配,选取相似度高的X个预设人体特征数据,再将第二人体特征数据和这X个预设人体特征数据匹配,选取相似度高的M个预设人体特征数据,这样得到的M个预设人体特征数据能同时和第一人体特征数据以及第二人体特征数据匹配。最后计算这M个人体特征数据中的每一个人体特征数据和目标人体特征数据之间的相似度,得到M个相似度。
可选地,服务器可以设定第一预设阈值和第二预设阈值,在将第一人体特征数据和服务器预先存储的N个预设人体特征数据匹配时,选取相似度高于第一预设阈值的X个预设人体特征数据,在将第二人体特征数据和这X个预设人体特征数据匹配时,选取相似度高于第二预设阈值的M个预设人体特征数据。
可选地,终端在图像中提取目标人体特征,将目标人体特征数据发送到服务器,服务器将图像数据库中的图像和目标人体特征数据进行匹配时,也要先从图像中提取出对应的人体特征数据。例如,若目标人体特征数据是面部疤痕特征数据,服务器在图像数据库的图像中,提取所有的面部疤痕特征数据,再将接收到的目标人体特征数据中的面部疤痕特征数据和服务器中的面部疤痕特征数据进行比较,若目标人体特征数据是虹膜特征数据,服务器需要在图像数据库的图像中提取所有图像的虹膜特征数据,再将接收到的目标人体特征数据中的虹膜特征数据和服务器中的虹膜特征数据进行比较,而不是直接将目标人体特征数据和图像数据库中的图像进行比较。
可选地,服务器在获取到M个相似度后,可将这M个相似度按照数值从大到小进行排序,然后将数值最大的相似度作为目标相似度。
203、服务器将所述目标相似度发送给所述终端。
204、终端接收所述目标相似度,并将所述目标相似度和预设阈值进行比较,若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。
其中,在终端接收到目标相似度后,可查看目标相似度和预设阈值的对比结果,若目标相似度大于预设阈值,终端可以提醒用户是否需要报警。
可选地,上述步骤201之前,还可包含如下步骤:
所述终端获取用户的第一身份验证信息;
所述终端将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,所述终端执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
其中,在公安人员使用本发明实施例中的基于图像识别的报警方法时,可将提取到的图像发送给公安局服务器,但是为了保护公安局服务器的安全,所述基于图像识别的报警方法只能由专门的公安人员执行。在执行所述方法之前,需要对用户的身份进行验证。公安人员在终端中预设存储第二身份验证信息,若要对图像进行识别并连通公安局服务器,需要先对用户输入的第一身份验证信息和第二身份验证信息进行匹配,匹配成功后可执行将目标人体特征数据发送给服务器,如此可以保护公安局服务器,提高安全性。
可以看出,通过本发明实施例,终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。从而,可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。
与上述一致地,请参阅图3,为本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警方法的第二实施例流程示意图。本实施例中所描述的基于图像识别的报警方法,包括以下步骤:
301、提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;
302、接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;
303、将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
其中,预设阈值可以是由用户设定的,也可以是系统设定的,用户若想提高报警的准确性和可靠性,可将预设阈值设定的高一些,比如百分之八十及其以上。
304、若所述目标相似度大于所述预设阈值,提示用户报警。
其中,终端接收到服务器发送的目标相似度后,终端可将目标相似度和预设阈值进行比较,若目标相似度大于预设阈值,可提醒用户是否需要报警。
可选地,终端提醒用户是否需要报警时,可向用户推送目标人体特征数据对应的目标图像,用户在查看图像和目标相似度后,可自行决定是否需要报警。
可选地,用户可以设定一个自动报警阈值,自动报警阈值大于预设阈值,例如,自动报警阈值可以是超过百分之九十五。在目标相似度大于预设阈值后,可将目标人体特征数据对应的目标图像发送给用户,在目标相似度大于了自动报警阈值后终端可自动报警,如此,可以让用户知道目标图像,同时也可免去用户自己报警。
可选地,在用户查看到目标图像后,为防止目标图像被他人发现或者删除,可设定将目标图像隐藏起来。例如,在向用户推送了目标图像后,终端自动将目标图像转存到私密相册,需要通过用户的身份验证才可打开私密相册。
可以看出,通过本发明实施例,终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。从而,可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。
与上述一致地,请参阅图4,为本发明实施例提供的一种基于图像识别的报警方法的第三实施例流程示意图。本实施例中所描述的基于图像识别的报警方法,包括以下步骤:
401、接收由终端发送的目标人体特征数据;
402、将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度;
403、从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
可选地,在获取到M个相似度后,可将这M个相似度按照数值从大到小进行排序,选取数值最大的相似度作为目标相似度。
可选地,为提高匹配的准确性,可在排序好的M个相似度中,选取排序靠前的前Y个相似度,将这Y个相似度对应的人体特征数据和目标人体特征数据再进行一次匹配,计算这Y个人体特征数据的相似度,得到Y个相似度的数值从大到小的排序,选取新序列中的数值最大的相似度作为目标相似度,如此一来,提高了目标相似度的准确性。
404、将所述目标相似度发送给所述终端。
可以看出,通过本发明实施例,终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。从而,可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。
请参阅图5a,为本发明实施例提供的一种终端的实施例结构示意图。本实施例中所描述的终端,包括:提取单元501、交互单元502、第一匹配单元503和提示单元504,具体如下:
提取单元501,用于提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;
交互单元502,用于接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;
第一匹配单元503,用于将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
提示单元504,用于若所述目标相似度大于所述预设阈值,提示用户报警。
可选地,如图5b,图5a中所描述的终端的提取单元501可包括:分割模块5011、提取模块5012和筛选模块5013,具体如下:
分割模块5011,用于对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
提取模块5012,用于提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
筛选模块5013,用于对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
可选地,如图5c,图5a或者图5b所描述的终端还可包括:获取单元505、第二匹配单元506和执行单元507,具体如下:
获取单元505,用于在所述终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器之前,获取用户的第一身份验证信息;
第二匹配单元506,用于将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
执行单元507,用于若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
可以看出,通过本发明实施例,终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。从而,可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。
请参阅图6a,为本发明实施例提供的一种服务器的实施例结构示意图。本实施例中所描述的服务器,包括:交互单元601、匹配单元602和选取单元603,具体如下:
交互单元601,用于接收由终端发送的目标人体特征数据;
匹配单元602,用于将所述目标人体特征数据与服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度;
选取单元603,用于从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
所述交互单元601,还用于:
将所述目标相似度发送给所述终端。
可选地,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据,如图6b,图6a中所描述的服务器的匹配单元602可包括:第一选取模块6021、第二选取模块6022和计算模块6023,具体如下:
第一选取模块6021,用于从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;
第二选取模块6022,用于从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;
计算模块6023,用于计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度。
可以看出,通过本发明实施例,终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。从而,可以对终端图像中的人物进行识别,通过识别结果通知用户是否报警。
请参阅图7,为本发明实施例提供的一种终端的第二实施例结构示意图。本实施例中所描述的终端,包括:至少一个输入设备1000;至少一个输出设备2000;至少一个处理器3000,例如CPU;和存储器4000,上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。
其中,上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。
上述输出设备2000具体可为显示屏。
上述存储器4000可以是高速RAM存储器,也可为非易失存储器(non-volatilememory),例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码,上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码,执行如下操作:
上述处理器3000,用于:
提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器;
接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度;
将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
若所述目标相似度大于所述预设阈值,提示用户报警。
可选地,上述处理器3000提取图像中的目标人体特征数据,包括:
对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
可选地,上述处理器3000在所述终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器之前,所述方法还包括:
获取用户的第一身份验证信息;
将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
请参阅图8,为本发明实施例提供的一种服务器的第二实施例结构示意图。本实施例中所描述的服务器,包括:至少一个输入设备1000;至少一个输出设备2000;至少一个处理器3000,例如CPU;和存储器4000,上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。
其中,上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。
上述输出设备2000具体可为显示屏。
上述存储器4000可以是高速RAM存储器,也可为非易失存储器,例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码,上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码,执行如下操作:
接收由终端发送的目标人体特征数据;
将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度;
从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
将所述目标相似度发送给所述终端。
可选地,上述处理器3000将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据匹配,得到M个相似度,包括:
从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;
从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;
计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度。
可选地,本发明实施例提供了一种应用下载系统,包含上述图7所描述的终端及图8所描述的服务器,两者之间可通过移动网络、无线网络、蓝牙、有线网络进行通信。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种基于图像识别的报警方法,其特征在于,包括:
终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据,所述第一人体特征数据和所述第二人体特征数据为以下任意两种:人体面部特征数据,虹膜特征数据,面部疤痕特征数据;
所述终端接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度,其中,所述目标相似度具体是由所述服务器从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度;从所述M个相似度中选取出的数值最大的相似度;
所述终端将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
若所述目标相似度大于所述预设阈值,所述终端提示用户报警。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述终端提取图像中的目标人体特征数据,包括:
所述终端对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
所述终端提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
所述终端对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
3.根据权利要求1或2任一项所述的方法,其特征在于,在所述终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器之前,所述方法还包括:
所述终端获取用户的第一身份验证信息;
所述终端将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,所述终端执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
4.一种基于图像识别的报警方法,其特征在于,包括:
服务器接收由终端发送的目标人体特征数据,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据,所述第一人体特征数据和所述第二人体特征数据为以下任意两种:人体面部特征数据,虹膜特征数据,面部疤痕特征数据;
所述服务器将所述目标人体特征数据与该服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度,具体为:从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度;
所述服务器从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
所述服务器将所述目标相似度发送给所述终端。
5.一种终端,其特征在于,包括:
提取单元,用于提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据,所述第一人体特征数据和所述第二人体特征数据为以下任意两种:人体面部特征数据,虹膜特征数据,面部疤痕特征数据;
交互单元,用于接收由所述服务器反馈的该服务器对所述目标人体特征数据进行图像识别得到的目标相似度,其中,所述目标相似度具体是由所述服务器从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度;从所述M个相似度中选取出的数值最大的相似度;
第一匹配单元,用于将所述目标相似度和预设阈值进行比较;
提示单元,用于若所述目标相似度大于所述预设阈值,提示用户报警。
6.根据权利要求5所述终端,其特征在于,所述提取单元包括:
分割模块,用于对所述图像进行图像分割,得到人物图像;
提取模块,用于提取所述人物图像中的原始人体特征数据;
筛选模块,用于对所述原始人体特征数据进行筛选,得到所述目标人体特征数据。
7.根据权利要求5或6任一项所述终端,其特征在于,所述终端还包括:
获取单元,用于在所述终端提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器之前,获取用户的第一身份验证信息;
第二匹配单元,用于将所述第一身份验证信息和所述终端预先存储的第二身份验证信息进行匹配;
执行单元,用于若所述第一身份验证信息和所述第二身份验证信息匹配成功,执行所述提取图像中的目标人体特征数据,将所述目标人体特征数据发送给服务器。
8.一种服务器,其特征在于,包括:
交互单元,用于接收由终端发送的目标人体特征数据,所述目标人体特征数据包括第一人体特征数据和第二人体特征数据,所述第一人体特征数据和所述第二人体特征数据为以下任意两种:人体面部特征数据,虹膜特征数据,面部疤痕特征数据;
匹配单元,用于将所述目标人体特征数据与服务器中预先存储的N个预设人体特征数据进行匹配,得到M个相似度,具体为:从所述服务器中预先存储的N个预设人体特征数据中选取与所述第一人体特征数据对应的X个预设人体特征数据;从所述X个预设人体特征数据中选取与所述第二人体特征数据对应的M个预设人体特征数据;计算所述M个预设人体特征数据中的每一所述预设人体特征数据与所述目标人体特征数据之间的相似度,得到所述M个相似度;
选取单元,用于从所述M个相似度中选取出数值最大的相似度作为目标相似度;
所述交互单元,还用于:
将所述目标相似度发送给所述终端。
9.一种基于图像识别的报警系统,其特征在于,包括如权利要求5~7任一项所描述的终端和权利要求8所描述的服务器。
CN201611221388.3A 2016-12-26 2016-12-26 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统 Active CN106682612B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611221388.3A CN106682612B (zh) 2016-12-26 2016-12-26 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611221388.3A CN106682612B (zh) 2016-12-26 2016-12-26 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106682612A CN106682612A (zh) 2017-05-17
CN106682612B true CN106682612B (zh) 2021-01-15

Family

ID=58871554

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611221388.3A Active CN106682612B (zh) 2016-12-26 2016-12-26 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106682612B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111126102A (zh) 2018-10-30 2020-05-08 富士通株式会社 人员搜索方法、装置及图像处理设备

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101174298A (zh) * 2006-11-02 2008-05-07 上海银晨智能识别科技有限公司 分散点大流量的人脸识别系统及识别方法
CN101515324A (zh) * 2009-01-21 2009-08-26 上海银晨智能识别科技有限公司 适用于多种姿态的人脸识别布控系统及方法
CN101901340A (zh) * 2010-08-04 2010-12-01 惠州市华阳多媒体电子有限公司 一种疑犯跟踪方法及系统
KR101901591B1 (ko) * 2011-11-01 2018-09-28 삼성전자주식회사 얼굴 인식 장치 및 그 제어방법
US9208492B2 (en) * 2013-05-13 2015-12-08 Hoyos Labs Corp. Systems and methods for biometric authentication of transactions
CN203894772U (zh) * 2014-03-11 2014-10-22 深圳市中安视科技有限公司 一种海量人脸发现与识别系统
KR102290392B1 (ko) * 2014-12-02 2021-08-17 삼성전자주식회사 얼굴 등록 방법 및 장치, 얼굴 인식 방법 및 장치
JP6418033B2 (ja) * 2015-03-30 2018-11-07 オムロン株式会社 個人識別装置、識別閾値設定方法、およびプログラム
CN105426869A (zh) * 2015-12-15 2016-03-23 重庆凯泽科技有限公司 基于铁路安检的人脸识别系统及识别方法
CN106096585A (zh) * 2016-06-29 2016-11-09 深圳市金立通信设备有限公司 一种身份验证方法以及终端

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Research On Vehicle Anti-theft and Alarm System Using Facing Recognition";Zhixiong Liu 等;《2005 International Conference on Neural Networks and Brain》;20060410;925-929 *
"公安系统人脸识别算法的研究与实现";施为;《中国优秀硕士学位论文全文数据库-信息科技辑》;20130615;第2013年卷(第6期);I138-1478 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106682612A (zh) 2017-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107093066B (zh) 业务实现方法和装置
CN108399665A (zh) 基于人脸识别的安全监控方法、装置及存储介质
CN108846676B (zh) 生物特征辅助支付方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109165940B (zh) 一种防盗方法、装置及电子设备
US20170308739A1 (en) Human face recognition method and recognition system
CN107944247B (zh) 解锁控制方法、装置及电子设备
CN110955874A (zh) 身份验证方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109040439A (zh) 实现隐私保护方法及装置
CN107609508A (zh) 一种人脸识别方法、终端及计算机可读存储介质
CN111240482B (zh) 一种特效展示方法及装置
CN110991231B (zh) 活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备
CN109426785A (zh) 一种人体目标身份识别方法及装置
CN108052818B (zh) 应用启动方法、装置、存储介质及电子设备
CN109213397B (zh) 数据处理方法、装置和用户端
CN108875484A (zh) 用于移动终端的人脸解锁方法、装置和系统及存储介质
CN108875582A (zh) 身份验证方法、装置、设备、存储介质及程序
CN110765851A (zh) 一种注册方法及装置、设备
CN112216035A (zh) 一种快递柜一键解锁方法及装置
CN106713246B (zh) 一种应用程序页面劫持的检测方法、装置及移动终端
CN106682612B (zh) 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统
CN111259216A (zh) 一种信息识别方法、装置及设备
CN111882425B (zh) 业务数据处理方法、装置和服务器
CN110599639B (zh) 身份验证方法及相关产品
CN111104923A (zh) 一种人脸识别方法及装置
CN106056377A (zh) 一种数据处理方法及智能手表

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant