CN113486727A - 一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法 - Google Patents

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林进浔
黄明炜
郑福
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Abstract

本发明涉及一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,用户在进行人脸识别时,通过与录入身份证件照的时间间隔判断使用身份证件照作为人脸识别数据源,还是使用之前采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并下发对应的人脸识别阈值至身份证阅读器进行人脸识别,因而能够在用户初次录入身份证件照后的预设时间范围内进行人脸识别时,将身份证件照作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第一人脸识别阈值解决新录入人员识别通过率低的问题,保证了人脸识别效率;在超出预设时间范围后进行人脸识别时能够依据上次采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第二人脸识别阈值其进行人脸识别,保证了人脸识别的精度和速度。

Description

一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法
技术领域
本发明涉及人脸识别领域,尤其涉及一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法。
背景技术
身份证作为用于证明持有人身份的一种法定证件,广泛用于各行各业的人脸识别流程。基于身份证件照为数据源的人脸识别方法,是指将身份证人脸作为唯一的对照标准,与人脸实时图像进行对比完成人员身份核验。要想高效准确的完成人员身份自动核验,就需要更先进、精度更高、运行速度更快的人脸识别算法。目前应用最广泛的人脸识别算法是基于卷积神经网络的方法,一般包括图像预处理、特征提取、特征匹配等过程。最后根据规定的的阈值区间,判断身份证件照与当前人员是否为同一人。在具体的人脸识别过程中,不同光照、不同姿态、不同表情、遮挡等情况对算法的识别效果产生影响。同时,人们的容貌随着年龄变化而变化,会导致当前容貌与证件照片差别较大,基于身份证件照识别通过率低。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题,本发明提供一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,提高了人脸识别的精度和速度。
(二)技术方案
为了达到上述目的,本发明采用的技术方案为:一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,包括:
S1、获取身份证阅读器上传的身份证件照,将所述身份证件照存储至后台特征库中;
S2、获取人脸识别设备发送的人脸识别请求,根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的身份证件照,判断所述人脸识别请求的发送时间与身份证件照的上传时间间隔是否在预设时间范围内;
若是,则下发所述身份证件照至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第一人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息上传至特征库中;
若否,则根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的人脸特征信息,下发所述人脸特征信息至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第二人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息更新至特征库中。
(三)有益效果
本发明的有益效果是:用户在进行人脸识别时,通过与录入身份证件照的时间间隔判断使用身份证件照作为人脸识别数据源,还是使用之前采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并下发对应的人脸识别阈值至身份证阅读器进行人脸识别,因而能够在用户初次录入身份证件照后的预设时间范围内进行人脸识别时,将身份证件照作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第一人脸识别阈值解决新录入人员识别通过率低的问题,保证了人脸识别效率;在超出预设时间范围后进行人脸识别时能够依据上次采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第二人脸识别阈值其进行人脸识别,从而保证了人脸识别的精度和速度。
附图说明
图1为本发明的一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法的流程图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明,以便于理解,下面结合附图,通过具体实施方式,对本发明作详细描述。
请参照图1所示,一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,包括:
S1、获取身份证阅读器上传的身份证件照,将所述身份证件照存储至后台特征库中;
S2、获取人脸识别设备发送的人脸识别请求,根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的身份证件照,判断所述人脸识别请求的发送时间与身份证件照的上传时间间隔是否在预设时间范围内;
若是,则下发所述身份证件照至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第一人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息上传至特征库中;
若否,则根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的人脸特征信息,下发所述人脸特征信息至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第二人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息更新至特征库中。
从上述描述可知,本发明的有益效果在于:用户在进行人脸识别时,通过与录入身份证件照的时间间隔判断使用身份证件照作为人脸识别数据源,还是使用之前采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并下发对应的人脸识别阈值至身份证阅读器进行人脸识别,因而能够在用户初次录入身份证件照后的预设时间范围内进行人脸识别时,将身份证件照作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第一人脸识别阈值解决新录入人员识别通过率低的问题,保证了人脸识别效率;在超出预设时间范围后进行人脸识别时能够依据之前采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第二人脸识别阈值其进行人脸识别,从而保证了人脸识别的精度和速度。
进一步地,所述第一人脸识别阈值为70%,所述第二人脸识别阈值为85%。
实施例一
请参照图1所示,一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,包括:
S1、获取身份证阅读器上传的身份证件照,将所述身份证件照存储至后台特征库中;
S2、获取人脸识别设备发送的人脸识别请求,根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的身份证件照,判断所述人脸识别请求的发送时间与身份证件照的上传时间间隔是否在预设时间范围内;
若是,则下发所述身份证件照至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第一人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息上传至特征库中;
若否,则根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的人脸特征信息,下发所述人脸特征信息至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第二人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息更新至特征库中。
优选地,所述第一人脸识别阈值为70%,所述第二人脸识别阈值为85%。
综上所述,本发明提供的一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,用户在进行人脸识别时,通过与录入身份证件照的时间间隔判断使用身份证件照作为人脸识别数据源,还是使用之前采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并下发对应的人脸识别阈值至身份证阅读器进行人脸识别,因而能够在用户初次录入身份证件照后的预设时间范围内进行人脸识别时,将身份证件照作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第一人脸识别阈值解决新录入人员识别通过率低的问题,保证了人脸识别效率;在超出预设时间范围后进行人脸识别时能够依据之前采集的人脸特征信息作为人脸识别数据源,并将人脸识别阈值调整为第二人脸识别阈值其进行人脸识别,从而保证了人脸识别的精度和速度。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换,或直接或间接运用在相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,其特征在于,包括:
S1、获取身份证阅读器上传的身份证件照,将所述身份证件照存储至后台特征库中;
S2、获取人脸识别设备发送的人脸识别请求,根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的身份证件照,判断所述人脸识别请求的发送时间与身份证件照的上传时间间隔是否在预设时间范围内;
若是,则下发所述身份证件照至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第一人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息上传至特征库中;
若否,则根据所述人脸识别请求在特征库中匹配与所述人脸识别请求适配的人脸特征信息,下发所述人脸特征信息至身份证阅读器作为所述身份证阅读器的人脸识别数据源,并下发第二人脸识别阈值至身份证阅读器作为所述身份证阅读器进行人脸识别的人脸识别阈值,当人脸识别成功后将人脸识别设备获取到的人脸特征信息更新至特征库中。
2.根据权利要求1所述的基于证件照为数据源的人脸识别优化方法,其特征在于,所述第一人脸识别阈值为70%,所述第二人脸识别阈值为85%。
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