[發明專利]一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法及系統

在審

• 申請號: 202211451683.3
• 申請日: 2022-11-21
• 公開（公告）號: CN115690889A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 鮑龍;馮廣;趙景濤;嚴寧
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/82;G06V10/74;G06V10/46;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 馮煒國

1.一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

基于邊緣設備采集目標人臉圖像，得到目標圖像；

對目標圖像進行特征提取并計算特征范數；

判斷到特征范數大于預設閾值，基于邊緣設備進行余弦相似度匹配并展示匹配結果；

判斷到特征范數小于預設閾值，將目標圖像上傳至云平臺進行識別，并將識別結果返回邊緣設備展示。

2.根據權利要求1所述一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，所述對目標圖像進行特征提取并計算特征范數這一步驟，其具體包括：

對目標圖像進行圖像預處理，得到預處理后圖像；

基于MobileFaceNet-Coo網絡對預處理后圖像進行特征提取，得到第一人臉特征向量；

根據所有的第一人臉特征向量向量計算特征范數。

3.根據權利要求2所述一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，所述對目標圖像進行圖像預處理，得到預處理后圖像這一步驟，其具體包括：

對目標圖像進行灰度化和直方圖均衡化處理，得到均衡圖像；

基于多任務卷積神經網絡對均衡圖像進行人臉檢測，得到人臉區域和關鍵點坐標；

基于仿射函數，根據關鍵點坐標對人臉區域進行校正，得到預處理后圖像。

4.根據權利要求2所述一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，所述特征范數的計算公式如下：

上式中，表示特征范數，a_i表示該特征向量第i個維度數值，n表示表示人臉特征向量維度的數量。

5.根據權利要求2所述一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，所述判斷到特征范數大于預設閾值，基于邊緣設備進行余弦相似度匹配并展示匹配結果這一步驟，其具體包括：

判斷到特征范數大于預設閾值；

基于邊緣設備將第一人臉特征向量與第一網絡人臉特征數據庫中的標準人臉特征向量進行余弦相似度匹配，得到第一比較信息；

根據第一比較信息選擇相似度最高對應的人臉信息進行展示。

6.根據權利要求2所述一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，所述判斷到特征范數小于預設閾值，將目標圖像上傳至云平臺進行識別，并將識別結果返回邊緣設備展示這一步驟，其具體包括：

判斷到特征范數小于預設閾值，將目標圖像上傳至云平臺；

對目標圖像進行圖像預處理，得到預處理后圖像；

基于SEFaceNet網絡對預處理后圖像進行特征提取，得到第二特征向量；

將第一人臉特征向量與第一網絡人臉特征數據庫中的標準人臉特征向量進行余弦相似度匹配，得到第二比較信息；

根據第二比較信息選擇相似度最高對應的人臉信息，得到識別結果；

將識別結果返回邊緣設備展示。

7.根據權利要求6所述一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法，其特征在于，所述判斷到特征范數小于預設閾值，將目標圖像上傳至云平臺進行識別，并將識別結果返回邊緣設備展示這一步驟，還包括：

基于MobileFaceNet-Coo網絡對預處理后圖像進行特征提取，得到第三特征向量；

判斷到傳輸網絡空閑，邊緣設備從云平臺下載第三特征向量至第一網絡人臉特征數據庫。

8.一種基于邊云協同的自適應人臉識別系統，其特征在于，包括：

邊緣計算模塊，基于邊緣設備采集目標人臉圖像，得到目標圖像；對目標圖像進行特征提取并計算特征范數；判斷到特征范數大于預設閾值，基于邊緣設備進行余弦相似度匹配并展示匹配結果；

云計算模塊，判斷到特征范數小于預設閾值，將人臉圖像上傳至云平臺進行識別，并將識別結果返回邊緣設備展示。