CN108416865A - 一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法及系统 - Google Patents

一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法及系统，属于人脸识别领域，该方法借助云计算技术，依托云计算服务器实现人脸特征数据的自动修正，实施过程为：建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。本发明的实施提高了人脸识别效率，即提高了员工的考勤效率。

Description

一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法及系统
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，具体地说是一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法及系统。
背景技术
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
随着人脸识别技术的成熟，得到了越来越多的应用，目前应用最广泛的是人脸识别考勤系统，当前人脸识别考勤系统大多只是通过人脸数据采集建立档案，考勤时通过实时采集的数据与档案数据比对进行人员考勤确认。这种方法建立的人脸数据库固定，但在实际考勤中的人脸数据采集因站位、情绪、光照等客观因素存在较大变化，单一固化的人脸数据档案在与实时数据比对过程中识别率低，进而造成人员考勤效率低。
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备份冗余（High 基于云计算的人脸识别数据自动修正方法vailable）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
该发明提供的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正的方法，通过云计算服务器强大的计算能力提高人脸识别数据的采集、存储和计算，通过实时数据的采集和更新，自动修正人脸识别模板数据，提高人脸识别的准确度。
发明内容
本发明的技术任务是针对现有技术的不足，提供一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，通过应用云计算服务器强大的计算能力提高人脸识别数据的采集、存储和计算，并根据每次考勤获取的人脸数据实时更新数据库人脸数据档案和建立多个方位或者条件的人脸数据，在进行考勤时提供多方位和多条件的人脸数据档案模板进行比对，提高识别效率，大大提高考勤的效率。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
１、本发明提供一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，该方法借助云计算技术，依托云计算服务器实现人脸特征数据的自动修正，其实施过程为：
建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；
考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；
若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；
后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。
作为本发明进一步优选的，具体实施过程为：
S1、在云计算服务器端建立员工信息档案；
S2、考勤摄像设备第一次采集所有员工的脸部特征数据，同步存储至员工信息档案作为基准数据；
S3、员工考勤时，考勤摄像设备采集被考勤员工的脸部特征数据；
S4、云计算服务器将新采集被考勤员工的脸部特征数据与员工信息档案中预设的所有员工脸部特征数据比对，判断是否存在预设的相仿度达到阈值的员工脸部特征数据；
如果是，则判定员工考勤OK，在员工信息档案中记录存储本次考勤的脸部特征数据，并对当前员工信息档案进行实时更新，否则进入过程S5；
S5、重复过程S3-S4，累积建立同一员工站位和角度不同的多个脸部特征数据，并更新存储至当前员工信息档案。
作为本发明进一步优选的，过程S5中，针对员工信息档案中累积建立的多个脸部特征数据，相仿度较高的脸部特征数据用于考勤脸部特征数据阈值的优先级提高。
作为本发明进一步优选的，过程S1中，使用云计算服务器端安装部署的SQLServer建立员工信息档案。
作为本发明进一步优选的，过程S1所涉及员工信息包括姓名、编号、脸部特征数据、考勤时间。
作为本发明进一步优选的，云计算服务器内预设有考勤规则，根据比对结果及预设的考勤规则，判定员工是否考勤OK。
2、本发明另提供一种基于云计算的人脸识别数据自动修正系统，该系统的实现基于云计算服务器和考勤摄像设备，考勤摄像设备与云计算服务器相通讯，其实施过程为：
建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；
考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；
若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；
后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。
本发明的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法及系统，与现有技术相比所产生的有益效果是：
本发明的实施，其一，依托云计算服务器强大的运算能力进行脸部识别数据处理，其二，通过建立多个因客观因素导致差异的脸部特征数据，在人脸识别进行时，系统调用当前的员工信息档案档案进行比对，其三，配合云计算服务器进行新采集的脸部特征数据处理，进行人脸数据档案实时更新和优化，提高了人脸识别效率，即提高了员工的考勤效率。
附图说明
附图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
为了更好的说明本发明，现结合具体实施例以及说明书附图对技术方案做进一步的说明。虽然实施例中记载了这些具体的实施方式，然其并非用以限定本发明，任何所述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，当可作些许的更动和润饰，故本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
实施例一
本发明的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，该方法借助云计算技术，依托云计算服务器实现人脸特征数据的自动修正，其实施过程为：
建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；
考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；
若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；
后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。
如附图1所示，其具体实施过程为：
S1、使用云计算服务器端安装部署的SQL Server建立员工信息档案，所涉及员工信息包括姓名、编号、脸部特征数据、考勤时间；
S2、考勤摄像设备第一次采集所有员工的脸部特征数据，同步存储至员工信息档案作为基准数据；
S3、员工考勤时，考勤摄像设备采集被考勤员工的脸部特征数据；
S4、云计算服务器将新采集被考勤员工的脸部特征数据与员工信息档案中预设的所有员工脸部特征数据比对，判断是否存在预设的相仿度达到阈值的员工脸部特征数据；
如果是，则判定员工考勤OK，在员工信息档案中记录存储本次考勤的脸部特征数据，并对当前员工信息档案进行实时更新，否则进入过程S5；
S5、重复过程S3-S4，累积建立同一员工站位和角度不同的多个脸部特征数据，并更新存储至当前员工信息档案。
本发明过程S5中，针对员工信息档案中累积建立的多个脸部特征数据，相仿度较高的脸部特征数据用于考勤脸部特征数据阈值的优先级提高。这样做的理由是大量采集的员工脸部特征数据能够有效的反应员工考勤习惯，即员工考勤时的站位和角度采集的脸部特征数据不同，通过多次持续采集员工考勤脸部特征数据，并通过数据比对提取最有效的考勤脸部特征阈值，提高员工考勤效率。
考虑到公司员工考勤制度的差异，云计算服务器内还预设有考勤规则，根据比对结果及预设的考勤规则，判定员工是否考勤OK。
实施例二
本发明提供一种基于云计算的人脸识别数据自动修正系统，该系统的实现基于云计算服务器和考勤摄像设备，考勤摄像设备与云计算服务器相通讯，其实施过程为：
建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；
考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；
若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；
后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (7)

1.一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，其特征在于，该方法借助云计算技术，依托云计算服务器实现人脸特征数据的自动修正，其实施过程为：
建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；
考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；
若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；
后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，其特征在于，具体实施过程为：
S1、在云计算服务器端建立员工信息档案；
S2、考勤摄像设备第一次采集所有员工的脸部特征数据，同步存储至员工信息档案作为基准数据；
S3、员工考勤时，考勤摄像设备采集被考勤员工的脸部特征数据；
S4、云计算服务器将新采集被考勤员工的脸部特征数据与员工信息档案中预设的所有员工脸部特征数据比对，判断是否存在预设的相仿度达到阈值的员工脸部特征数据；
如果是，则判定员工考勤OK，在员工信息档案中记录存储本次考勤的脸部特征数据，并对当前员工信息档案进行实时更新，否则进入过程S5；
S5、重复过程S3-S4，累积建立同一员工站位和角度不同的多个脸部特征数据，并更新存储至当前员工信息档案。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，其特征在于，过程S5中，针对员工信息档案中累积建立的多个脸部特征数据，相仿度较高的脸部特征数据用于考勤脸部特征数据阈值的优先级提高。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正方法，其特征在于，过程S1中，使用云计算服务器端安装部署的SQL Server建立员工信息档案。
5.根据权利要求2或3所述的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正系统，其特征在于，过程S1所涉及员工信息包括姓名、编号、脸部特征数据、考勤时间。
6.根据权利要求1、2或3所述的一种基于云计算的人脸识别数据自动修正系统，其特征在于，云计算服务器内预设有考勤规则，根据比对结果及预设的考勤规则，判定员工是否考勤OK。
7.一种基于云计算的人脸识别数据自动修正系统，其特征在于，该系统的实现基于云计算服务器和考勤摄像设备，考勤摄像设备与云计算服务器相通讯，其实施过程为：
建立员工信息档案，存储员工的脸部特征数据；
考勤时，调取员工信息档案内的脸部特征数据与新采集被考勤员工的脸部数据比对；
若比对成功，则判定员工考勤OK，并将新采集的脸部特征数据更新至当前员工信息档案；
后续考勤时，依次调用当前员工信息档案中不同站位和角度的多个脸部特征数据进行比对，只要任何一个数据比对成功，即判定员工考勤OK，并将新采集的人脸特征数据存档，进一步更新优化当前的脸部特征数据档案。
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