[發明專利]基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法

有效

• 申請號: 201910733043.3
• 申請日: 2019-08-08
• 公開（公告）號: CN110458091A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 徐雪蓮;孫久然;蘭嵐
• 申請（專利權）人: 北京阿拉丁智慧科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06F16/583;G06F16/587
• 代理公司: 13123 石家莊眾志華清知識產權事務所(特殊普通合伙)
• 代理人: 吳風江<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，包括：

用戶在APP內注冊賬號，獲得用戶授權情況下將用戶身份信息輸入總用戶數據庫；

基站或其他感知設備捕獲其服務范圍內所有用戶手機中的編碼信息，在所述總用戶數據庫中找到與之對應的源圖像的用戶信息，并形成感知設備區域內活躍用戶人臉庫；

當用戶通過人臉識別設備時，采集用戶頭像圖像，將所述用戶頭像圖像與所述基站內用戶數據表中存儲的多個源圖像進行相似度比對，確定是否存在與所述頭像圖像相似度超出預設閾值的源圖像；

在確定存在的情況下，將相似度最高的源圖像對應的用戶身份作為所述目標用戶的身份，相關設備執行相關操作。

2.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，所述用戶信息包括用戶身份證信息、手機號、人臉圖像、IMSI、MAC地址、IMEI、ICCID。

3.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，用戶通過在APP內注冊賬號進行登錄，在注冊過程中設置加密模塊以及解密模塊。

4.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，所述總用戶數據庫授權服務提供商在安檢通行、VIP識別、車輛通行、購物場景下使用上述信息。

5.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，在執行相關操作時，為通過門禁、扣費、消費。

6.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，所述基站與APP之間通信方式為移動數據或者無線數據。

7.根據權利要求6所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，采集用戶頭像圖像信息根據待完成的業務類型，設定掃描時間、掃描方式。

8.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，獲取圖譜信息時，對信號波形，在每連續的K個周期內，每周期選擇n個預設時刻的采樣點，每間隔時間T₀采樣一次，連續取樣M次；在每一周期內選擇的n個采樣點的時間間隔Δt按照下述公式計算，

式中，Δt表示采樣點的時間間隔，a為修正系數，其大小由采樣點數量決定，ω表示拍照信號的角頻率，由采集設備的性能決定，β為初始相角，T表示信號周期的時間，λ表示信號波形的峰值。

9.根據權利要求1所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，在進行圖像對比時，獲取圖譜的第一像素和第二像素,其中,第一像素A為目標像素,第一像素的灰度值大于或等于初始分割閾值T0,像素總數為N；第二像素B為背景像素,第二像素的灰度值小于初始分割閾值T0,像素總數為M；圖譜f(i,j)的最大值為Vmax，最小值為Vmin，

其中，T₀＝1/2(V_min+V_max) (2)；

計算第一像素和第二像素的灰度均值的全局閾值T；

計算第一像素和第二像素的方差σ²

σ²＝(P_A+P_B)(T-T₀)² (4)。

10.根據權利要求9所述的基于位置篩選的人臉識別1比N算法優化方法，其特征在于，所述第一像素的概率為：

所述第二像素的概率為：

當方差在預設范圍內，以T為全局閾值對所述。