CN107516063A - 基于云分支服务器人脸识别的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于云分支服务器ECBS人脸识别的方法,通过人脸识别采集技术,将采集到的人脸通过云分支服务器对人脸图像(视频)信息进行预处理、计算,转化为特征向量,特征向量上传至中心服务器,与中心数据库已存的人脸特征数据进行比对,判断与中心服务器数据库已存特征数据是否匹配,并将匹配结果发送到云分支服务器。由于云分支服务器向中心服务器传送的是特征向量,而不是人脸图像(视频)信息,传送时可减少带宽,减少中心服务器存储与处理的压力;而且云分支服务器不接受敏感人群的人脸数据,加强了安全性。本发明通过人脸检测、预处理、特征提取,降低了通讯带宽要求,减轻了中心服务器的存储和处理压力,并保证了人脸识别的准确性。

Description

基于云分支服务器人脸识别的方法
技术领域
[0001]本发明属于计算机技术应用领域,特别是涉及到一种基于云分支服务器人脸识别 的处理方法。
背景技术
[0002]云平台大数据技术的发展与应用已经对社会的方方面面产生深远影响。今天,从 政府到企业,从医疗、教育等公共服务部门到商业、科技领域,大数据技术正在催生各个领 域的变革力量,整个社会也在不遗余力地主动进行大数据技术的发展与应用; 我们将生活在一个物联网的世界,人脸识别方法可以提供一种简单明了的识别方法, 减少误识别和拒识,提高识别成功率,同时避免了人为干预,提高了识别效率; 目前人脸识别方法,摄像头将视频信号直接发送到中心人脸识别服务器,所需要的是 视频的带宽;同时,所有的视频图像的处理都是在中心服务器实时完成的,造成中心服务器 的通讯、处理、存储负担过重。多个点位的识别,成本高,性能低。
发明内容
[0003]本发明要解决的问题是提出一种基于云分支服务器的人脸识别的方法,解决资源 耗费的瓶颈。 为了达到上述目的,本发明采用的技术方案为:一种基于云分支服务器的人脸识别的 方法,其特征在于,包括如下步骤: (1) 建立基于云分支服务器的云服务平台,以多个云分支服务器为节点,所述云分支服 务器通过网络连接中心服务器; (2) 所述云分支服务器通过网络连接多个摄像头; (3) 云分支服务器实时收集摄像的人脸图像和视频信号,进行预处理,人脸定位、人脸 特征向量的提取,数据保存,同时更新本地数据库; (4) 云分支服务器将本地预处理后的数据库及人脸识别特征向量压缩加密或者透传上 传至中心服务器; (5) 中心服务器将云分支服务器上传的人脸识别特征向量进行比对、分析,制定预处理 策略,将所述策略以及对比结果下载至云分支服务器,决定是否需要上传原始视频图像数 据以及其它工作,再返回步骤(3)。 优选的,所述云分支服务器通过网络访问中心服务器,所述网络包括WIFI,DMBT,3/4G, ETHERNET,电力载波。 优选的,所述摄像头通过无线或有线形式连接云分支服务器。 优选的,步骤(3)所述对数据的预处理包括对所读取的人脸图像(视频)信息进行人脸 定位,特征计算、提取、转换,对特征向量的统计、分析,处理。 本发明的另一方面,一种基于云分支服务器的人脸识别的方法,其特征在于,包括: 中心服务器,将云分支服务器上传的人脸识别数据汇总、分析与数据库中敏感人群人 脸特征向量进行比对,制定人脸识别数据收集以及预处理策略,将所述策略下载至云分支 服务器;通过对人脸摄像头和云分支服务器的地理位置分析,对人脸识别的用户进行定位; 云分支服务器,用于实时接收人脸识别获取的数据,同时更新本地数据库并上传; 人脸摄像头,用于读取人脸的图像、视频信息。 优选的,所述云分支服务器包括: 图像接模块,用于通过电力载波等网络实时接收人脸识别图像(视频)信息,对人脸识 别图像(视频)信息进行解压缩、转换; 本地数据库模块,用于存储数据信息; 数据处理模块,用于对人脸视频、图像数据进行预处理、计算、定位、特征向量提取并进 行上传;同时更新本地数据库,然后将本地预处理后的数据库及人脸识别数据压缩、加密; 网络模块,用于将压缩、加密后的数据库及人脸识别特征向量上传至中心服务器;以及 接收中心服务器下发的处理结果及预处理策略;支持用户Wifi或有线上网。 优选的,所述中心服务器包括: 数据分析模块,用于将云分支服务器上传的人脸识别特征数据汇总、分析、和敏感人群 人脸特征向量进行匹配,制定人脸特征向量收集以及预处理策略; 网络模块,用于接收云分支服务器的上传信息;以及向云分支服务器下发反馈及策略 信息。 本发明的有益效果为:使用本发明的方法,采用分布式人脸识别的采集技术,将人脸、 图像、的数据采集后,将人脸识别图像(视频)信息存储于云分支服务器数据库中,将人脸识 别图像信息在分支服务器进行预处理,定位、计算转换为特征向量。将处理后的数据按要求 压缩、加密上传至中心服务器。中心服务器将对预处理后的特征向量进行比对。如比对成功 则可以发送如将分支服务器存储的该特征向量对应的人脸图像信息上传至中心服务器等 指令。中心服务器再次对人脸图像信息进行比对,比对成功后则对分支服务器发出相应指 令;对于特征向量比对不成功的信息中心服务器可不必再次接受图像信息进行比对。这样 可减少中心服务器与分支服务器之间传输数据的压力。以及中心服务器处理及存储的压 力,加快传输速率,提高安全性,降低了成本。 附图说明 图1是本发明的结构示意图。

Claims (7)

1. 一种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,包括如下步骤: 建立基于云分支服务器的云服务平台,以多个云分支服务器为节点,所述云分支服务 器通过网络连接中心服务器;每个云分支服务器都有一个统一的编号; 云分支服务器对所采集的图像、视频进行人脸的特征提取,并根据提取的面部特征信 息,将待识别的人脸特征向量通过加密、压缩或者透传上传至中心服务器; 中心服务器将接收到的云分支服务器的人脸特征与预先存储在中心服务器的数据库 中的人脸特征向量进行比较匹配; 中心服务器给云分支服务器发送指令; 云分支服务器将人脸图像发送至中心服务器,中心服务器经过再次判定或其它处理; 中心服务器将云分支服务器上传的人脸特征值数据汇总,根据云分支服务器的编号 进行实时定位;分析、汇总云分支服务器汇总的数据,形成数据库。
2. 根据权利要求1所述的一种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,所述云 分支服务器通过网络访问中心服务器,所述网络包括WIFI,DMBT,3/4G,ETHERNET,电力载波 等。
3. 根据权利要求1所述的一种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,获取的 人脸图像信息在分支服务器进行预处理、分析转换以及特征提取。
4. 根据权利要求1所述的一种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,所述云 分支服务器将转换完成的人脸特征向量传送到中心服务器。
5. —种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,包括: 中心服务器,将云分支服务器上传的特征向量进行比对、存储; 根据比对结果,对分支服务器发出相应的指令; 云分支服务器,用于实时接收人脸识别图像(视频)信息,将图像(视频)信息转换为特 征向量,将数据上传至中心服务器。
6. 根据权利要求5所述的一种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,所述云 分支服务器包括: 人脸识别接口模块,与摄像头相连,用于实时接收人脸识别图像(视频)信息; 本地数据库模块,用于存储人脸特征向量等数据信息; 数据处理模块,用于计算、定位、提取图像、视频的人脸识别特征,对数据进行预处理, 同时更新本地数据库,然后将本地预处理后的数据库及人脸识别特征向量压缩、加密; 网络模块,用于将压缩、加密后的数据库及人脸识别特征向量上传至中心服务器;以及 接收中心服务器下发的指令。
7. 根据权利要求5所述的一种基于云分支服务器人脸识别的方法,其特征在于,所述中 心服务器包括: 数据分析模块,用于将云分支服务器上传的人脸识别特征向量汇总、分析,根据所属的 摄像头和云分支服务器的编号和地理位置,对人脸进行室内和室外定位;同时,将接收到的 人脸特征向量和本地存储的敏感人群的特征向量进行比较匹配; 网络模块,用于接收云分支服务器的上传信息;以及向云分支服务器下发策略信息。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN102567761A (zh) * 2012-01-17 2012-07-11 西安电子科技大学 基于rfid的行人定位装置及方法
CN103297512A (zh) * 2013-05-15 2013-09-11 吴玉平 一种基于云技术的人脸识别区域网络智能监控系统及方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102567761A (zh) * 2012-01-17 2012-07-11 西安电子科技大学 基于rfid的行人定位装置及方法
CN103297512A (zh) * 2013-05-15 2013-09-11 吴玉平 一种基于云技术的人脸识别区域网络智能监控系统及方法

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