CN111428611A - 一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统及方法，包括：S1、获取目标区域每个时间段人群的图像，通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户，若是，则为每个未注册用户建立个人档案；S2、计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；S3、确定出未注册的相似度阈值；S4、判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像；S5、提取未注册用户的人体特征进行对比；S6、当未注册用户进行注册时，是否存在个人档案，若是，则将该未注册用户与其个人档案进行绑定并建立唯一的映射关系，并转为注册用户；具有成本低、可以直接服务非注册用户以提升服务效果。

Description

一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统及方法
技术领域
本发明属于面部识别技术领域，具体涉及一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统及方法。
背景技术
现在越来越多的人会到专业的健身场所(如健身房、健身工作室等等)进行运动健身。根据健身路径普及现状和国家全民健身要求，采用大数据与AI智能技术结合的方式，在一代健身路径的基础上不断改进，形成具有独特技术特点的智慧健身路径解决方案，通过专业摄像头捕捉运动人群特征和动作轨迹，经视觉识别技术和云端AI处理后，写入后端管理平台形成统计报表，并反馈给电子显示屏和手机APP，但是用户想要使用这一套体系就必须成为注册用户，往往很难服务到非注册用户，同时由于非注册用户体量相对较大，如果对其进行一一宣传注册，工作量巨大且成本高，为此，提出一种能够直接面向和服务非注册用户的非注册运动人群的基于大数据面部识别系统及方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统及方法，以解决在健身场所中，存在很多未注册用户，对这些未注册用户难以进行服务和管理的问题，同时如果对大量未注册用户进行宣传注册，工作量大成本高的问题。
本发明提供了如下的技术方案：
一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，包括以下步骤：
S1、获取目标区域每个时间段人群的图像，人群中至少包括一个用户，通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户，若是，则为每个未注册用户建立个人档案；所述未注册用户为面部识别系统中不存在属于所述未注册用户的注册图像的用户；S2、计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；所述最大相似度为所述未注册用户的图像中的面部信息与面部识别系统中的多个未注册用户的图像中的面部信息的相似度中的最大的相似度；S3、基于计算出的每个未注册用户的图像对应的最大相似度，确定出未注册的相似度阈值；S4、基于未注册的相似度阈值判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像，若是，则获取该相同的未注册用户在每个时间段的图像；S5、提取未注册用户的人体特征进行对比，并判断是否匹配，若是，则将相同的未注册用户的图像对应保存到该未注册用户的个人档案中；S6、当未注册用户进行注册时，通过面部识别系统判断该未注册用户是否存在个人档案，若是，则将该未注册用户与其个人档案进行绑定并建立唯一的映射关系，并转为注册用户。
进一步的，所述通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户包括，所述面部识别系统基于在进行身份验证时采集到的用户的图像中的面部信息与所述面部识别系统中已注册图像中的面部信息的相似度中的最大的相似度是否大于相似度阈值而确定所述用户是否属于未注册用户。
进一步的，所述计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度包括：计算每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度；将余弦相似度作为未注册用户的图像中的面部信息与其他未注册用户的图像中的面部信息的相似度。
进一步的，所述计算每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度包括：计算每个未注册特征向量和其他未注册特征矩阵的乘积，得到每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度，其中，其他未注册特征矩阵中的每列为一个未注册图像中的面部信息对应的特征向量。
进一步的，所述面部信息包括眼睛区块信息、颌区块信息、嘴唇区块信息、眉毛区块信息以及鼻子区块信息中的至少一种。
进一步的，所述基于未注册的相似度阈值判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像包括：判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在未注册用户的图像中的面部信息的相似度大于未注册的相似度阈值，若是，则存在相同的未注册用户的图像。
一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统，其特征在于，所述系统包括：获取单元，配置用于获取目标区域每个时间段人群的图像；计算单元，配置用于计算多个未注册用户的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；确定单元，配置用于基于计算出的每个未注册用户的图像对应的最大相似度，确定出未注册的相似度阈值；存储单元，配置用于将相同的未注册用户的图像对应保存到该未注册用户的个人档案中。
本发明的有益效果是：
本发明非注册运动人群的基于大数据面部识别方法及系统，基于大数据面部识别系统对目标区域的人群进行识别，区分出未注册用户，并且将未注册用户的图像进行归纳并保存；当该未注册用户注册时，可以直接绑定使用；综上，可以直接为未注册用户进行服务和统计，避免让未注册用户注册的高成本；同时，未注册用户注册时，可以直接获得之前的数据，服务体验更好。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的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：
图1是本发明方法流程示意图；
图2是本发明系统结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，包括以下步骤：
S1、获取目标区域每个时间段人群的图像，人群中至少包括一个用户，通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户，若是，则为每个未注册用户建立个人档案；未注册用户为面部识别系统中不存在属于未注册用户的注册图像的用户；
通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户包括，面部识别系统基于在进行身份验证时采集到的用户的图像中的面部信息与面部识别系统中已注册图像中的面部信息的相似度中的最大的相似度是否大于相似度阈值而确定用户是否属于未注册用户。
在本实施例中，任何可能被面部识别系统进行身份验证的人均可以称之为用户。在图像中的一个用户的面部可以称之为用户的面部对应的面部对象。当一个图像中仅包含一个用户的面部对应的面部对象时，则该图像可以称之为用户的图像。例如，用户的图像可以为仅包含一个用户的面部对应的面部对象的证件照；
本实施例中，注册图像可以是指预先在面部识别系统中注册过的用户的图像。一个用户的图像在面部识别系统中进行注册可以相当于面部识别系统保存该用户的图像和该用户的图像所属的用户的对应关系；
在本实施例中，在面部识别系统中未注册有属于一个用户的图像时，则可以将该用户称之为未注册用户。属于一个用户的任意一个用户的图像均未在面部识别系统中注册过，则该用户可以称之为未注册用户；
在本实施例中，获取到的多个未注册用户的图像中，属于同一个未注册用户的图像的数量可以为多个。属于同一个未注册用户的每一个用户的图像均未在面部识别系统中注册过。
S2、计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；最大相似度为未注册用户的图像中的面部信息与面部识别系统中的多个未注册用户的图像中的面部信息的相似度中的最大的相似度；
面部信息包括眼睛区块信息、颌区块信息、嘴唇区块信息、眉毛区块信息以及鼻子区块信息中的至少一种。
计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度包括：计算每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度；将余弦相似度作为未注册用户的图像中的面部信息与其他未注册用户的图像中的面部信息的相似度。
计算每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度包括：计算每个未注册特征向量和其他未注册特征矩阵的乘积，得到每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度，其中，其他未注册特征矩阵中的每列为一个未注册图像中的面部信息对应的特征向量
例如，面部识别系统中的未册图像数量为1万个，在计算1万个未注册用户的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度时，对于每个未注册用户的图像，需要计算未注册用户的图像中的面部对象与其他9999注册图像中的每个注册图像中的面部对象的相似度，对于每一个未注册用户的图像，需要进行9999次相似度计算。可以将未注册特征向量与其他未注册特征矩阵相乘，得到1万个未注册用户的图像中的每一个未注册用户的图像中的面部对象与所有注册图像中的每一个注册图像中的面部对象的相似度。
S3、基于计算出的每个未注册用户的图像对应的最大相似度，确定出未注册的相似度阈值；
S4、基于未注册的相似度阈值判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像，若是，则获取该相同的未注册用户在每个时间段的图像；
基于未注册的相似度阈值判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像包括：判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在未注册用户的图像中的面部信息的相似度大于未注册的相似度阈值，若是，则存在相同的未注册用户的图像。
S5、提取未注册用户的人体特征进行对比，并判断是否匹配，若是，则将相同的未注册用户的图像对应保存到该未注册用户的个人档案中；
S6、当未注册用户进行注册时，通过面部识别系统判断该未注册用户是否存在个人档案，若是，则将该未注册用户与其个人档案进行绑定并建立唯一的映射关系，并转为注册用户。
如图2所示，一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统，其特征在于，系统包括：获取单元，配置用于获取目标区域每个时间段人群的图像；计算单元，配置用于计算多个未注册用户的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；确定单元，配置用于基于计算出的每个未注册用户的图像对应的最大相似度，确定出未注册的相似度阈值；存储单元，配置用于将相同的未注册用户的图像对应保存到该未注册用户的个人档案中。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取目标区域每个时间段人群的图像，人群中至少包括一个用户，通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户，若是，则为每个未注册用户建立个人档案；所述未注册用户为面部识别系统中不存在属于所述未注册用户的注册图像的用户；
S2、计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；所述最大相似度为所述未注册用户的图像中的面部信息与面部识别系统中的多个未注册用户的图像中的面部信息的相似度中的最大的相似度；
S3、基于计算出的每个未注册用户的图像对应的最大相似度，确定出未注册的相似度阈值；
S4、基于未注册的相似度阈值判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像，若是，则获取该相同的未注册用户在每个时间段的图像；
S5、提取未注册用户的人体特征进行对比，并判断是否匹配，若是，则将相同的未注册用户的图像对应保存到该未注册用户的个人档案中；
S6、当未注册用户进行注册时，通过面部识别系统判断该未注册用户是否存在个人档案，若是，则将该未注册用户与其个人档案进行绑定并建立唯一的映射关系，并转为注册用户。
2.根据权利要求1所述的一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，其特征在于，所述通过面部识别系统判断每个用户是否属于未注册用户包括，所述面部识别系统基于在进行身份验证时采集到的用户的图像中的面部信息与所述面部识别系统中已注册图像中的面部信息的相似度中的最大的相似度是否大于相似度阈值而确定所述用户是否属于未注册用户。
3.根据权利要求1所述的一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，其特征在于，所述计算目标区域每个时间段人群的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度包括：计算每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度；将余弦相似度作为未注册用户的图像中的面部信息与其他未注册用户的图像中的面部信息的相似度。
4.根据权利要求3所述的一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，其特征在于，所述计算每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度包括：计算每个未注册特征向量和其他未注册特征矩阵的乘积，得到每个未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量与其他未注册用户的图像中的面部信息对应的特征向量的余弦相似度，其中，其他未注册特征矩阵中的每列为一个未注册图像中的面部信息对应的特征向量。
5.根据权利要求1所述的一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，其特征在于，所述面部信息包括眼睛区块信息、颌区块信息、嘴唇区块信息、眉毛区块信息以及鼻子区块信息中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的一种非注册运动人群的基于大数据面部识别方法，其特征在于，所述基于未注册的相似度阈值判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在相同的未注册用户的图像包括：判断目标区域每个时间段的人群的图像中是否存在未注册用户的图像中的面部信息的相似度大于未注册的相似度阈值，若是，则存在相同的未注册用户的图像。
7.一种非注册运动人群的基于大数据面部识别系统，其特征在于，所述系统包括：
获取单元，配置用于获取目标区域每个时间段人群的图像；
计算单元，配置用于计算多个未注册用户的图像中的每个未注册用户的图像对应的最大相似度；
确定单元，配置用于基于计算出的每个未注册用户的图像对应的最大相似度，确定出未注册的相似度阈值；
存储单元，配置用于将相同的未注册用户的图像对应保存到该未注册用户的个人档案中。
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