[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

本發明公開了一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法及系統，該方法包括：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。該系統包括：邊緣計算模塊和云計算模塊。通過使用本發明，能夠降低邊緣設備負擔，同時不影響識別效果。本發明作為一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法及系統，可廣泛應用于人臉識別領域。

技術領域

本發明涉及人臉識別領域，尤其涉及一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法及系統。

背景技術

人臉識別作為一種高效準確的身份認證技術，在解鎖終端，移動支付，登陸應用等領域應用日趨廣泛。常用的人臉識別策略是在邊緣設備采集人臉圖片再將采集到的目標人臉發送至云平臺進行識別，現有人臉識別系統多運行于互聯網覆蓋率高，網絡情況良好的發達地區，采集人像的設備性能優良，而在互聯網覆蓋率低，公用網絡帶寬低，時延高，采集人像的邊緣設備性能較差的欠發達地區，現有的人臉識別系統往往起不到預期的效果，實時性和準確率都不能滿足用戶的要求。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的是提供一種基于邊云協同的自適應人臉識別方法及系統，能夠降低邊緣設備負擔，同時不影響識別效果。

本發明所采用的第一技術方案是：一種于邊云協同的自適應人臉識別方法，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。

進一步，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。

進一步，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。

進一步，所述這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。

進一步，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。

進一步，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：