[發明專利]數據處理方法、數據處理裝置以及電子設備

在審

• 申請號: 201811007980.2
• 申請日: 2018-08-31
• 公開（公告）號: CN109359516A
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發明（設計）人: 孫黎;白濤;馬熠東;步衍浩
• 申請（專利權）人: 算豐科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 王洵

本申請提出一種數據處理方法、數據處理裝置以及電子設備；其中，數據處理方法包含：獲取第一矩陣數據集；對該第一矩陣數據集進行第一維度處理，獲得第二矩陣數據集；對該第二矩陣數據集進行第二維度處理，獲得第三矩陣數據集；根據該第一矩陣數據集與該第三矩陣數據集獲得第四矩陣數據集；將該第四矩陣數據集的特征數據量化到特定區域，獲得特征數據集；將該特征數據集中的數據與對應的目標特征數據進行對比；輸出對比結果。通過本申請的數據處理方法，在大規模庫的龐大計算量的人臉檢索對比的情況下，提高了計算速度的同時保持了計算精度的不變。

技術領域

本申請涉及數據處理領域，具體而言，涉及一種數據處理方法、數據處理裝置以及電子設備。

背景技術

人臉檢索1：N人臉識別中用于從庫中檢索目標的最后一步。具體做法是在使用深度神經網絡獲得人臉的特征之后，使用這個特征在特征庫中對比匹配找到最相似的人。目前人臉檢索的直接對比法是指用提取的人臉特征和庫中的特征一一對比，該方法的缺點是計算量很大，不適合大規模的庫。

發明內容

本申請實施例提出一種數據處理方法、數據處理裝置以及電子設備，用以解決現有技術中人臉檢索的直接對比法中計算量大，不適合大規模庫的問題。

根據本申請的一方面，提出一種數據處理方法、數據處理裝置以及電子設備。其中，該數據處理方法應用于圖形處理器，該數據處理方法包括：獲取第一矩陣數據集；對該第一矩陣數據集進行第一維度處理，獲得第二矩陣數據集；對該第二矩陣數據集進行第二維度處理，獲得第三矩陣數據集；根據該第一矩陣數據集與該第三矩陣數據集獲得第四矩陣數據集；將該第四矩陣數據集的特征數據量化到特定區域，獲得特征數據集；將該特征數據集中的數據與對應的目標特征數據進行對比；輸出對比結果。

在一些實施例中，該第一矩陣數據集具有第一矩陣維度值，該第三矩陣數據集具有第二矩陣維度值，該第二矩陣維度值小于該第一矩陣維度值。在一些實施例中，該第二矩陣維度值的取值滿足第一預設條件：該第二矩陣數據集的前M個特征數據的累加值在第一特定值域且M被第一特定值整除，則M為該第二矩陣維度值的取值。

在一些實施例中，如果滿足該第一預設條件的該第二矩陣維度值的取值多于一個，則該第二矩陣維度值的取值為多個滿足該第一預設條件的第二矩陣維度值的取值的中間值。

在一些實施例中，將該第四矩陣數據集的特征數據量化到特定值域，獲得特征數據集，包括：將該第四矩陣數據集的特征數據量化到第二特定值域，得到第一特征數據集；將該第一特征數據集進一步量化到第三特定值域，得到第二特征數據集；

在一些實施例中，該第二特定值域的取值滿足第二預設條件：特定比例的該第四矩陣數據集的特征數據在該第二特定值域內。

在一些實施例中，將該特征數據集中的數據與對應的目標特征數據進行對比，包括：將該第二特征數據集中的數據與對應的目標特征數據進行對比；

在一些實施例中，將該第二特征數據集中的數據與對應的目標特征數據進行對比，包括：將該第二特征數據集中的數據與對應的目標特征數據依次進行向量乘法，并提取乘積結果最大的前K個值作為輸出結果；其中，使用整數運算指令依次進行該向量乘法。

在一些實施例中，該第三矩陣數據集與該第四矩陣數據集具有相同的矩陣維度值。

根據本申請的另一方面，提出一種數據處理裝置。該數據處理裝置包含至少一個圖形處理器，其特征在于，該數據處理裝置包含：數據獲取模塊，用于獲取第一矩陣數據集；第一數據處理模塊，用于對該第一矩陣數據集進行第一維度處理，獲得第二矩陣數據集；第二數據處理模塊，用于對該第二矩陣數據集進行第二維度處理，獲得第三矩陣數據集；第三數據處理模塊，用于根據該第一矩陣數據集與該第三矩陣數據集獲得第四矩陣數據集；數據量化模塊，用于將該第四矩陣數據集的特征數據量化到特定區域，獲得特征數據集；數據對比模塊，用于將該特征數據集中的數據與對應的目標特征數據進行對比；數據輸出模塊，用于輸出對比結果。