CN111539281A - 分布式人脸识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种分布式人脸识别方法及系统，该方法包括：分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值；所述分布式终端设备将提取的所述特征值上传至数据中心；所述数据中心将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。在本发明中，由分布式的终端设备对人脸图片进行特征值比对并将结果值上报到数据中心，使得数据中心不需要对图片进行高功耗的特征计算，仅需将上报的特征值和人脸库中的特征值进行比对，从而减少了对数据中心的服务器的资源占用。

Description

分布式人脸识别方法及系统

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，具体而言，涉及一种分布式人脸识别方法及系统。

背景技术

现有的人脸识别主要采用如下几种不同的技术方案：

服务器人脸识别方案：服务器部署人脸识别算法，设备采集图像传入服务器，服务器算法服务和人脸库中的图像进行对比，该方案的优势在于全部由服务器进行算法管控。但是，服务器人脸比对非常耗性能，需要大量的服务器集群进行图像对比运算，投入成本非常大。另外，设备采集的图像可能会存在很多的同一个人的图像，服务器每次都需要对每张图像进行计算最终数据归档为同一个人，这也占用很大的服务器资源。

离线人脸识别方案：指设备集成了人脸识别算法程序，只需向设备中传入有限的人脸样图用于和设备采集的图像计算对比，该方案优点：在无网络和小规模人脸识别场景如门店VIP客户识别场景下投入比非常低，效果明显。但是，该方案针对的是特定的少量的人脸识别场景，不适用于大规模甚至无限量图像识别。

调用人脸识别云服务商的API进行在线识别方案：设备、服务器集成云服务商API进行在线识别，优点：人脸识别即时性高、服务相对稳定。但是，每次调用云服务商API时都需要付费，随着企业日常运营图像的数量会越来越庞大，而且每张图像的识别多需要调用云服务商API，因此带来无法预估的费用投入。

发明内容

本发明实施例提供了一种分布式人脸识别方法及系统，以至少解决相关技术中由于服务器人脸比对非常耗性能，需要大量的服务器集群进行图像对比运算，从而占用很多服务器资源的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种分布式人脸识别方法，包括：分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值；所述分布式终端设备将提取的所述特征值上传至数据中心；所述数据中心将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。

可选地，分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值之前，还包括：调度中心接收应用发起的人脸识别任务；所述调度中心根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

根据本发明的一个实施例，提供了一种分布式人脸识别方法，包括：分布式终端设备从数据中心获取待人脸识别的图像，并从所述图像中提取人脸的特征值；所述分布式终端设备从所述数据中心的人脸库中获取预存的特征值，并将提取的所述特征值与预存的特征值进行比对以进行人脸识别；所述分布式终端设备将所述比对结果上传至所述数据中心。

可选地，分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值之前，还包括：应用向调度中心发起人脸识别任务，并将与所述人脸识别任务相关的图像数据发送至所述数据中心。

可选地，应用向调度中心发起人脸识别任务之后，还包括：所述调度中心接收应用发起的所述人脸识别任务；所述调度中心根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

根据本发明的一个实施例，还提供了一种分布式人脸识别系统，包括多个分布式终端设备和数据中心，所述分布式终端设备，用于从采集的图像中提取人脸的特征值，并将提取的所述特征值上传至数据中心；所述数据中心，用于将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。

可选地，所述系统还包括：调度中心，用于接收应用发起的人脸识别任务，并根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

根据本发明的一个实施例，还提供了一种分布式人脸识别系统，包括多个分布式终端设备和数据中心，所述分布式终端设备包括：提取模块，用于从所述数据中心获取待人脸识别的图像，并从所述图像中提取人脸的特征值；比对模块，用于从所述数据中心的人脸库中获取预存的特征值，将提取的所述特征值与预存的特征值进行比对以进行人脸识别；上传模块，用于将所述比对结果上传至所述数据中心。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在本发明的上述实施例中，采用了分布式的终端设备，由终端设备对人脸图片进行特征值比对并将结果值上报到数据中心，使得数据中心不需要对图片进行高功耗的特征计算，仅需将上报的特征值和人脸库中的特征值进行比对，从而减少了对数据中心的服务器的资源占用。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的分布式人脸识别方法的流程图；

图2是根据本发明另一实施例的分布式人脸识别方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的分布式人脸识别方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的分布式人脸识别系统架构示意图；

图5是根据本发明实施例的人脸识别方法流程图；

图6是根据本发明实施例的人脸识别系统结构框图；

图7是根据本发明另一实施例的人脸识别系统结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例1

在本实施例中提供了一种分布式人脸识别方法，图1是根据本发明实施例的方法流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S102，分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值；

步骤S104，所述分布式终端设备将提取的所述特征值上传至数据中心；

步骤S106，所述数据中心将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。

在本实施例的步骤S102之前，还可以包括：调度中心接收应用发起的人脸识别任务；所述调度中心根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

实施例2

在本实施例中还提供了一种分布式人脸识别方法，图2是根据本发明实施例的方法流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，分布式终端设备从数据中心获取待人脸识别的图像，并从所述图像中提取人脸的特征值；

步骤S204，所述分布式终端设备从所述数据中心的人脸库中获取预存的特征值，并将提取的所述特征值与预存的特征值进行比对以进行人脸识别；

步骤S206，所述分布式终端设备将所述比对结果上传至所述数据中心。

在本实施例的步骤S202之前，还可以包括：应用向调度中心发起人脸识别任务，并将与所述人脸识别任务相关的图像数据发送至所述数据中心。

在本实施例中，在应用向调度中心发起人脸识别任务之后，还可以包括：所述调度中心接收应用发起的所述人脸识别任务；所述调度中心根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

为了便于对本发明所提供的技术方案的理解，下面将结合具体场景的实施例进行详细描述。

实施例3

本实施例提供了一种人脸识别方法，在本实施例中，可将所有的人脸识别设备进行组网，并由调度中心统一进行调度处理。数据中心对数据进行托管运算，所有设备的图像特征值在数据中心都是共享。如图3所示，本实施例提供的方法主要包括如下步骤：

步骤S302，调度系统根据任务调度策略选择一个人脸识别设备来执行人脸识别任务。例如，将进行人脸识别特征值提取、人脸比对等任务动态调配下发到空闲设备、或任务不繁忙的设备中进行处理。

步骤S304，人脸识别设备从采集的图片提取出人脸，再对人脸图片计算提取人脸特征值；

步骤S306，人脸识别设备将提取的人脸特征值上报到数据中心或者在设备上将服务器传入进来的人脸图片进行特征值比对并将结果值上报到数据中心。

在本实施例中，数据中心不需要对图片进行高功耗的计算仅对设备上报上来的特征值进行运算以及和人脸库中的特征值进行比对运算，对设备提取的图像特征值归档。

在本实施例中，所有图像的特征值可以为设备算法提取的图像特征值，包括服务器中的人脸库的特征值

在本实施例中，所有设备的图像特征值在数据中心都是共享的，数据的运算功耗非常低，服务器成本投入非常低。例如，如果服务器需要在1秒钟内计算1000张图像，则至少需要10台以上高性能服务器，而本实施例仅需要一台普通服务器。在本实施例中通过数据中心和调度系统可以做到大规模设备人脸图像共享。

实施例4

本实施例提供了一种人脸识别方法和系统，如图4所示，在本实施例中所涉及的人脸识别系统包括调度系统、数据中心、多个设备以及应用软件。图5示出了本实施例的方法流程，如图5所示，包括如下步骤：

步骤S502，设备注册到调度系统进行通信，调度系统通过发送指令方式达到控制设备的目的；

步骤S504，设备采集图像进行特征值提取、上报到数据中心以达到大范围设备图像数据在数据中心统一托管；

步骤S506，应用软件向调度中心注册发送图像分析任务，同时将任务所需要的关键对比图像数据发送到数据中心，调度中心分配相对空闲的设备发送任务，设备执行任务；

步骤S508，设备执行图像处理任务时向数据中心拉取图像对比任务关键数据进行图像对比，任务结果数据上报到数据中心统一托管。

在本实施例的上述整个流程中，设备的计算任务分配统一由调度中心调度分配，设备所需的数据统一向数据中心进行网络存取。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。

实施例5

在本实施例中还提供了一种分布式人脸识别系统，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”或“单元”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图6是根据本发明实施例的分布式人脸识别系统的结构框图，如图6所示，多个分布式终端设备10和数据中心20。

所述分布式终端设备10，用于从采集的图像中提取人脸的特征值，并将提取的所述特征值上传至数据中心20。

所述数据中心20，用于将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。

本实施例的系统还可以包括调度中心30。调度中心30用于接收应用发起的人脸识别任务，并根据任务调配策略从注册到所述调度中心30的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

根据本发明的一个实施例，还提供了一种分布式人脸识别系统，包括多个分布式终端设备10和数据中心20。所述分布式终端设备包括提取模块11、比对模块12和上传模块13。

提取模块11用于从所述数据中心20获取待人脸识别的图像，并从所述图像中提取人脸的特征值。

比对模块12用于从所述数据中心2的人脸库中获取预存的特征值，将提取的所述特征值与预存的特征值进行比对以进行人脸识别。

上传模块13用于将所述比对结果上传至所述数据中心20。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

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，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，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 (10)

1.一种分布式人脸识别方法，其特征在于，包括：

分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值；

所述分布式终端设备将提取的所述特征值上传至数据中心；

所述数据中心将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值之前，还包括：

调度中心接收应用发起的人脸识别任务；

所述调度中心根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

3.一种分布式人脸识别方法，其特征在于，包括：

分布式终端设备从数据中心获取待人脸识别的图像，并从所述图像中提取人脸的特征值；

所述分布式终端设备从所述数据中心的人脸库中获取预存的特征值，并将提取的所述特征值与预存的特征值进行比对以进行人脸识别；

所述分布式终端设备将所述比对结果上传至所述数据中心。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分布式终端设备从采集的图像中提取人脸的特征值之前，还包括：

应用向调度中心发起人脸识别任务，并将与所述人脸识别任务相关的图像数据发送至所述数据中心。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，应用向调度中心发起人脸识别任务之后，还包括：

所述调度中心接收应用发起的所述人脸识别任务；

所述调度中心根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

6.一种分布式人脸识别系统，其特征在于，包括多个分布式终端设备和数据中心，

所述分布式终端设备，用于从采集的图像中提取人脸的特征值，并将提取的所述特征值上传至数据中心；

所述数据中心，用于将接收到的所述特征值与人脸库中预存的特征值进行匹配以进行人脸识别。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：

调度中心，用于接收应用发起的人脸识别任务，并根据任务调配策略从注册到所述调度中心的多个分布式终端设备中选择执行本次人脸识别任务的分布式终端设备。

8.一种分布式人脸识别系统，其特征在于，包括多个分布式终端设备和数据中心，所述分布式终端设备包括：

提取模块，用于从所述数据中心获取待人脸识别的图像，并从所述图像中提取人脸的特征值；

比对模块，用于从所述数据中心的人脸库中获取预存的特征值，将提取的所述特征值与预存的特征值进行比对以进行人脸识别；

上传模块，用于将所述比对结果上传至所述数据中心。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。

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