CN109145768A

CN109145768A - 得到带人脸属性的人脸数据的方法及装置

Info

Publication number: CN109145768A
Application number: CN201810857091.9A
Authority: CN
Inventors: 李广
Original assignee: Beijing Megvii Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Megvii Technology Co Ltd
Priority date: 2018-07-31
Filing date: 2018-07-31
Publication date: 2019-01-04

Abstract

本发明提供了一种得到带人脸属性的人脸数据的方法及装置。该方法包括：获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人；在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像属于同一人的情况下，获取所述证件图像中的人脸属性；将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；保存所述关联后的人脸图像。由此可见，本发明实施例中可以将真实人脸图像与证件图像中的人脸属性进行关联，从而得到带人脸属性的人脸数据。通过确认真实人脸图像与证件图像中的证件人脸图像属于同一人，确保得到的人脸数据更为准确，能够防止用户欺诈，且能够极大地减少人力成本。

Description

得到带人脸属性的人脸数据的方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及一种得到带人脸属性的人脸数据的方法及装置。

背景技术

带有人脸属性数据的采集是一件费时费力的事情，例如年龄和性别等数据。采集的流程可以是用户自己拍摄或上传照片、记录自己的年龄等属性，并将信息提交给采集系统或者采集人员。在此之后，采集人员需要核对信息，确认正确后录入到系统中。

然而在实际操作中，某些用户可能会提供一些不真实、不准确的数据。例如，用户上传的图片可能是其从别处下载的，而非其自身的照片；用户标定的属性也可能是错误的；如此可能产生脏数据，进而影响模型的训练。因此，为了解决可能存在的用户欺诈问题，在数据采集之后需要加大人工审核机制，而这样又会进一步加大人力物力等。

发明内容

本发明提供了一种得到带人脸属性的人脸数据的方法及装置，能够将真实人脸图像与证件图像中的人脸属性进行关联，且确保得到的人脸数据更为准确，防止用户欺诈。

根据本发明的一方面，提供了一种得到带人脸属性的人脸数据的方法，所述方法包括：

获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；

判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人；

在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像属于同一人的情况下，获取所述证件图像中的人脸属性；

将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；

保存所述关联后的人脸图像。

在本发明的一种实现方式中，所述获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像，包括：

通过图像采集装置获取所述真实人脸图像；

通过电子读取方式获取所述证件图像。

通过图像采集装置获取用户手持证件拍摄的图像，所述拍摄的图像包括所述真实人脸图像和所述证件图像。

在本发明的一种实现方式中，在所述判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人之前，还包括：

通过人脸检测确定所述拍摄的图像中的第一人脸框和第二人脸框；

确定位于上方的第一人脸框为所述真实人脸图像，位于下方的第二人脸框为所述证件人脸图像。

在本发明的一种实现方式中，所述获取所述证件图像中的人脸属性，包括：

通过光学字符识别OCR方式读取所述证件图像中的人脸属性。

在本发明的一种实现方式中，所述人脸属性包括以下至少一项：

姓名、性别、年龄、出生年月、民族、住址、电话号码。

在本发明的一种实现方式中，将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联，包括：

将所述人脸属性与所述真实人脸图像的ID绑定成结构体。

在本发明的一种实现方式中，还包括：

在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像不属于同一人的情况下，发出告警信息。

根据本发明的另一方面，提供了一种得到带人脸属性的人脸数据的装置，所述装置用于实现前述方面或任一实现方式所述方法的步骤，所述装置包括：

获取模块，用于获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；

判断模块，用于判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人；

所述获取模块，还用于在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像属于同一人的情况下，获取所述证件图像中的人脸属性；

关联模块，用于将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；

保存模块，用于保存所述关联后的人脸图像。

根据本发明的又一方面，提供了一种得到带人脸属性的人脸数据的系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述方面及任一实现方式所述的得到带人脸属性的人脸数据的方法的步骤。

根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述方面及任一实现方式所述的得到带人脸属性的人脸数据的方法的步骤。

由此可见，本发明实施例中可以将真实人脸图像与证件图像中的人脸属性进行关联，从而得到带人脸属性的人脸数据。通过确认真实人脸图像与证件图像中的证件人脸图像属于同一人，确保得到的人脸数据更为准确，能够防止用户欺诈，且能够极大地减少人力成本。

附图说明

通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本发明实施例的电子设备的一个示意性框图；

图2是本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的方法的示意性流程图；

图3是本发明实施例的两个人脸框的示意图；

图4是本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的装置的示意性框图；

图5是本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的装置的另一示意性框图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。

本发明实施例可以应用于电子设备，图1所示为本发明实施例的电子设备的一个示意性框图。图1所示的电子设备10包括一个或更多个处理器102、一个或更多个存储装置104、输入装置106、输出装置108、图像传感器110以及一个或更多个非图像传感器114，这些组件通过总线系统112和/或其它形式互连。应当注意，图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备也可以具有其他组件和结构。

所述处理器102可以包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1021和图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)1022或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，例如现场可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)或进阶精简指令集机器(Advanced RISC(Reduced Instruction SetComputer)Machine，ARM)等，并且处理器102可以控制所述电子设备10中的其它组件以执行期望的功能。

所述存储装置104可以包括一个或更多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器1041和/或非易失性存储器1042。所述易失性存储器1041例如可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器1042例如可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或更多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令，以实现各种期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。

所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或更多个。

所述输出装置108可以向外部(例如用户)输出各种信息(例如图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或更多个。

所述图像传感器110可以拍摄用户期望的图像(例如照片、视频等)，并且将所拍摄的图像存储在所述存储装置104中以供其它组件使用。

当注意，图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的，尽管图1示出的电子设备10包括多个不同的装置，但是根据需要，其中的一些装置可以不是必须的，其中的一些装置的数量可以更多等等，本发明对此不限定。

图2是本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的方法的一个示意性流程图。图2所示的方法可以由图1所示的电子设备10执行，具体地由处理器102执行。图2所示的方法可以包括：

S110，获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；

S120，判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人；

S130，在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像属于同一人的情况下，获取所述证件图像中的人脸属性；

S140，将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；

S150，保存所述关联后的人脸图像。

作为一种实现方式，S110中可以从两张图像中分别获取真实人脸图像和证件图像。真实人脸图像可以是用户上传的，例如用户将相册中自己的照片上传作为真实人脸图像。证件图像也可以是用户上传的，例如用户可以将相册中证件的照片上传。进一步地，可以通过人脸检测从证件图像中检测出证件人脸图像，并在S120中判断真实人脸图像与证件人脸图像是否属于同一人。

作为另一种实现方式，真实人脸图像可以是由图像采集装置获取的。举例来说，可以获取图像采集装置所采集的视频流数据。随后通过人脸检测模型判断该视频流数据的每一帧中是否存在人脸。示例性地，可以逐帧地检测是否存在人脸。如果通过人脸检测确定任何一帧都不存在人脸，则可以返回重新获取图像采集装置所采集的视频流数据，并对重新获取的视频流数据再进行人脸检测。如果通过人脸检测确定某一帧存在人脸，则可以进一步从该帧图像中获取人脸图像作为真实人脸图像。可理解，如果通过人脸检测确定某一帧视频流数据中存在多于一个人脸，则可以将距离图像采集装置最近的人脸作为真实人脸图像，或者可以根据所检测到的人脸大小将面积最大的人脸作为真实人脸图像。

证件图像可以是通过电子读取的方式获取的。举例来说，可以通过光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)方式获取。

进一步地，可以通过人脸检测从证件图像中检测出证件人脸图像，并在S120中判断真实人脸图像与证件人脸图像是否属于同一人。

作为再一种实现方式，S110中可以从一张图像中获取真实人脸图像和证件图像。

具体地，可以通过图像采集装置获取用户手持证件拍摄的图像，该拍摄的图像包括所述真实人脸图像和所述证件图像。

在S110之前可以提示用户手持证件并朝向图像采集装置。进一步地，在S120之前，还可以包括：通过人脸检测确定所述拍摄的图像中的第一人脸框和第二人脸框；确定位于上方的第一人脸框为所述真实人脸图像，位于下方的第二人脸框为所述证件人脸图像。如图3所示，其中示出了两个人脸框。

举例来说，可以获取图像采集装置所采集的视频流数据。随后通过人脸检测模型判断该视频流数据的每一帧中是否存在人脸。示例性地，可以逐帧地检测是否存在人脸。如果通过人脸检测确定任何一帧都不存在人脸，则可以返回重新获取图像采集装置所采集的视频流数据，并对重新获取的视频流数据再进行人脸检测。如果通过人脸检测确定某一帧存在两个人脸，则可以进一步从该帧图像中获取真实人脸图像和证件人脸图像。

具体地，可以通过人脸检测确定两个人脸框的位置，并根据两个人脸框的位置来分别确定真实人脸图像和证件人脸图像。在确定哪个人脸框表示真实人脸图像哪个人脸框表示证件人脸图像时，需要考虑拍摄的图像采集的过程以及在标记人脸框位置时的坐标系。

将通过人脸检测所检测到的两个人脸框分别记为rect0和rect1。位置的格式为rect:{return_id,point(x,y),width,height}。其中，return_id表示rect的人脸框的人脸编号，point(x,y)表示rect的人脸框的左上角的坐标，width表示rect的人脸框的宽度，height表示rect的人脸框的高度。可理解，也可以通过其他的方式来表示人脸框的位置，如通过人脸框的左下角和右上角坐标等。可理解，point(x,y)也可以表示人脸框的其它点的坐标，例如左下角等，本发明对此不限定。为了描述的方便，本发明假设point(x,y)表示rect的人脸框的左上角的坐标。

即rect0包括四个值，分别表示第一个人脸框的人脸编号、第一个人脸框的左上角的坐标、第一个人脸框的宽度、第一个人脸框的高度。rect1包括四个值，分别表示第二个人脸框的人脸编号、第二个人脸框的左上角的坐标、第二个人脸框的宽度、第二个人脸框的高度。

随后，可以根据该格式中左上角的坐标来将上方的人脸框确定为真实人脸图像，将下方的人脸框确定为证件人脸图像。也就是说，假设坐标系的y轴方向指向下方，若满足rect[0].point.y<rect[1].point.y，则将rect[0]所表示的第一人脸框确定为真实人脸图像，将rect[1]所表示的第二人脸框确定为证件人脸图像。示例性地，可以将真实人脸图像表示为image[0]，将证件人脸图像表示为image[1]。

可理解，S110中也可以通过其他方式获取真实人脸图像和证件图像，这里不再一一罗列。

示例性地，S120中可以使用人脸1:1比对方式来判断真实人脸图像与证件人脸图像是否属于同一人。示例性地，S120中可以通过计算真实人脸图像与证件人脸图像之间的相似度来判断两者是否属于同一人。作为一种实现方式，可以提取真实人脸图像的第一特征向量，并提取证件人脸图像的第二特征向量；计算两个特征向量之间的距离；将距离与预设值进行比较；若距离小于预设值，则确定两者属于同一人，否则两者不属于同一人。

其中，可以使用预先训练好的卷积神经网络来判断两者是否属于同一人，本发明实施例对所使用的神经网络的网络结构不作限定，例如可以是ResNet、DenseNet、MobileNet、ShuffleNet、Inception等中的任一种网络结构。

其中，该距离可以为欧式距离、余弦距离、马氏距离等中的任一种，或者可以为其他距离，本发明对此不限定。其中，预设值与应用场景、特征提取算法的精度等有关，本发明对此不限定。

若S120中通过判断确定真实人脸图像与证件人脸图像不属于同一人，则可以发出告警信息。再次之后，可以重新获取真实人脸图像和证件图像。

若S120中通过判断确定真实人脸图像与证件人脸图像属于同一人，则执行S130。

示例性地，在S130中，可以通过光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)方式读取所述证件图像中的人脸属性。其中，OCR可以通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字；即，可以采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工。

其中，人脸属性可以是证件图像中的身份信息，可以包括但不限于姓名、性别、年龄、出生年月、民族、住址、电话号码。举例来说，假设该证件为身份证，则人脸属性可以包括姓名、民族、地址、身份证号、有效期、签发机关等。假设该证件为护照，则人脸属性可以包括姓名、地址、护照号码、有效期、签发地等。假设该证件为名片，则人脸属性可以包括姓名、工作单位名称、地址、电话号码等。

示例性地，S130中可以将人脸属性存储为结构化信息。作为一例，该结构化信息可以为Info:{姓名：XX，性别：X，民族：X，出生日期：xx年xx月xx日，年龄:xx(利用当前时间-身份证日期)}。可理解，该结构化信息可以包括更多或更少的字段，可以具有其他的结构形式，本发明对此不限定。

示例性地，S140中可以将所述人脸属性与所述真实人脸图像的ID绑定成结构体。

作为一种实现方式，可以将人脸属性的结构化信息与人脸编号绑定在一起，并存储为另一个结构体，该结构体可以为{image_userid,image[0],image[1],rect[0],rect[1],info}。其中，image_userid表示真实人脸图像的ID，image[0]表示真实人脸图像，image[1]表示证件人脸图像，rect[0]表示真实人脸图像的人脸框的位置，rect[1]表示证件人脸图像的人脸框的位置，info表示人脸属性的结构化信息。应注意，在绑定后所存储的结构体也可以具有其他的结构，如具有更多或更少的字段等，本发明对此不限定。

如此，在S150中可以将关联后的人脸图像进行保存。由于在关联之前，已经确定真实人脸图像与证件人脸图像属于同一人，因此可以确保与真实人脸图像所关联的人脸属性的准确性，这样，用户无法将他人的人脸属性与其真实人脸图像进行关联，如此能够防止用户欺诈。另一方面，由于判断是否属于同一人以及进行关联的过程可以无需人工干预的进行，如此能够极大地减少人力成本，提高自动化，保证了处理的效率。

进一步地，在S150之后，可以将关联后的人脸图像添加至带人脸属性数据集，作为该数据集中的一个数据。可理解，数据集中的数据具有标注信息，标注信息可以包括人脸属性，该人脸属性可以具有前述的结构化信息。这样实现了对已有的人脸属性数据集的扩充。

由此可见，本发明实施例中可以将真实人脸图像与证件人脸图像进行关联并添加至数据集，从而得到更为准确的数据集，能够防止用户欺诈，且能够极大地减少人力成本。

图4是本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的装置的一个示意性框图。图4所示的装置40可以包括获取模块410、判断模块420、关联模块430和保存模块440。

获取模块410，用于获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；

判断模块420，用于判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人；

获取模块410，还用于在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像属于同一人的情况下，获取所述证件图像中的人脸属性；

关联模块430，用于将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；

保存模块440，用于保存所述关联后的人脸图像。

示例性地，获取模块410可以具体用于：通过图像采集装置获取所述真实人脸图像；通过电子读取方式获取所述证件图像。

示例性地，获取模块410可以具体用于：通过图像采集装置获取用户手持证件拍摄的图像，所述拍摄的图像包括所述真实人脸图像和所述证件图像。

示例性地，还可以包括确定模块，用于：通过人脸检测确定所述拍摄的图像中的第一人脸框和第二人脸框；确定位于上方的第一人脸框为所述真实人脸图像，位于下方的第二人脸框为所述证件人脸图像。

示例性地，获取模块410可以具体用于：通过光学字符识别OCR方式读取所述证件图像中的人脸属性。

其中，所述人脸属性包括以下至少一项：姓名、性别、年龄、出生年月、民族、住址、电话号码。

示例性地，关联模块430可以具体用于：将所述人脸属性与所述真实人脸图像的ID绑定成结构体。

示例性地，还可以包括告警模块，用于在判断模块420确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像不属于同一人的情况下，发出告警信息。

图4所示的装置40能够实现前述图2所示的得到带人脸属性的人脸数据的方法，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

另外，本发明实施例还提供了另一种得到带人脸属性的人脸数据的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现前述图2所示的得到带人脸属性的人脸数据的方法的步骤。

如图5所示，该装置50可以包括存储器510和处理器520，另外，还可以包括图像采集装置530以及屏幕540等。

存储器510存储用于实现根据本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的方法中的相应步骤的计算机程序代码。

处理器520用于运行存储器510中存储的计算机程序代码，以执行根据本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的得到带人脸属性的人脸数据的装置中的获取模块410、判断模块420、关联模块430和保存模块440。

示例性地，在所述计算机程序代码被处理器520运行时执行以下步骤：获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人；在确定所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像属于同一人的情况下，获取所述证件图像中的人脸属性；将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；保存所述关联后的人脸图像。

另外，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括图4所示的装置40。该电子设备可以实现前述图2所示的得到带人脸属性的人脸数据的方法。

另外，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序。当所述计算机程序由处理器执行时，可以实现前述图2所示的得到带人脸属性的人脸数据的方法的步骤。例如，该计算机存储介质为计算机可读存储介质。

计算机存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器、或者上述存储介质的任意组合。计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合，例如一个计算机可读存储介质包含用于判断真实人脸图像与证件人脸图像是否属于同一人的计算机可读的程序代码，另一个计算机可读存储介质包含用于获取证件图像中人脸属性的计算机可读的程序代码。

由此可见，本发明实施例中可以将真实人脸图像与证件图像中的人脸属性进行关联，从而得到带人脸属性的人脸数据。通过确认真实人脸图像与证件图像中的证件人脸图像属于同一人，确保得到的人脸数据更为准确，防止用户欺诈，并且该过程无需过多的人工干预，能够极大地减少人力成本。

尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备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设备，或一些特征可以忽略，或不执行。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种得到带人脸属性的人脸数据的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像；

将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联；

保存所述关联后的人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像，包括：

通过图像采集装置获取所述真实人脸图像；

通过电子读取方式获取所述证件图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取真实人脸图像，并获取对应的证件图像，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述判断所述真实人脸图像与所述证件图像中的证件人脸图像是否属于同一人之前，还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述证件图像中的人脸属性，包括：

通过光学字符识别OCR方式读取所述证件图像中的人脸属性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸属性包括以下至少一项：

姓名、性别、年龄、出生年月、民族、住址、电话号码。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述人脸属性与所述真实人脸图像进行关联，包括：

将所述人脸属性与所述真实人脸图像的ID绑定成结构体。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

9.一种得到带人脸属性的人脸数据的装置，其特征在于，所述装置用于实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤，所述装置包括：

保存模块，用于保存所述关联后的人脸图像。

10.一种得到带人脸属性的人脸数据的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。