一种基于大数据识别人像入库的人像锁的制作方法

本发明涉及大数据识别，具体为一种基于大数据识别人像入库的人像锁。

背景技术：

1、人脸识别解锁系统就是在基于人脸识别技术的基础上，通过识别人脸来对户与设备中存储的人脸信息进行比对，进而判断该用户是否能够进入系统的技术。

2、用户通过电子设备的摄像头拍摄自己的面部影像，使设备预先记录下了本人的面部信息，然后再通过摄像头对采集的影像进行比对，进而开放设备，如果登录用户的脸与"预先设定的身份认证信息"比对结果成功，那么用户就可进入并使用设备；人脸识别解锁系统可应用于云服务的人脸识别门禁系统设计、手机解锁技术研究与软件开发、人脸识别车辆解锁系统等场景。

3、现有的人像锁在使用时，多为静态采集人像画面进而开锁，导致易出现照片等伪造方式开锁，使得人像锁使用不安全，且使用效果差。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据识别人像入库的人像锁，通过采集动态人像画面，可避免出现照片等伪造方式开锁，使得人像锁使用安全，可提升人像锁的使用效果，解决了上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于大数据识别人像入库的人像锁，包括人像识别终端，所述人像识别终端上设置有高清双目摄像头和人像识别操作屏，其中，人像识别终端内置有：

4、人像采集模块，用于采集待入库人员的动态人像画面，确定出基于大数据识别的入库人像信息；

5、人像处理模块，用于对采集的基于大数据识别的入库人像信息进行处理，确定出基于大数据识别的入库人像特征数据；

6、人像存储模块，用于存储采集的基于大数据识别的入库人像信息及用于入库人像识别认证的入库人像标准数据，为基于大数据识别的入库人像识别认证提供参照指导依据；

7、识别认证模块，用于对基于大数据识别的入库人像特征数据进行识别认证，确定出基于大数据识别的入库人像识别认证结果；

8、入库管控模块，用于对基于大数据识别的入库人像识别认证结果进行深度挖掘分析，确定出基于大数据识别的人像入库管控方法，基于人像入库管控方法智能管控基于大数据识别的人像入库。

9、优选的，所述人像采集模块包括：

10、语音提示单元，用于语音提示待入库人员进行人像入库时对应地人脸操作，其中，人像入库时地人脸操作包括但不限于向左转、向右转、低头、抬头、张嘴巴、眨眼睛；

11、高清双目摄像头，用于连续采集待入库人员进行人像入库时人脸操作的动态人像画面，确定出基于大数据识别的入库人像信息。

12、优选的，所述人像处理模块包括：

13、信息检索单元，用于对采集的基于大数据识别的入库人像信息进行检索；

14、获取基于大数据识别的入库人像信息；

15、基于顺序检索方法，对基于大数据识别的入库人像信息进行逐个检索；

16、过滤掉对基于大数据识别人像入库无价值的入库人像信息，确定出对基于大数据识别人像入库有价值的入库人像信息；

17、特征提取单元，用于对检索后的入库人像信息进行特征提取；

18、获取对基于大数据识别人像入库有价值的入库人像信息；

19、对入库人像信息进行特征提取，确定出基于大数据识别的入库人像特征数据。

20、优选的，特征提取单元，包括：

21、人像信息处理子单元，用于：

22、获取得到的基于大数据识别人像入库有价值的入库人像信息，并将基于大数据识别人像入库有价值的入库人像信息拆分为n张静态人像帧图像；

23、将n张静态人像帧图像输入至人体检测模型进行处理，并基于处理结果确定每一张静态人像帧图像中的目标人脸边界框，且基于目标人脸边界框锁定目标人脸区域；

24、提取目标人脸区域的皮肤纹理特征，并基于皮肤纹理特征确定每一张静态人像帧图像的采集维度，且基于采集维度将n张静态人像帧图像进行维度归类；

25、图像分割子单元，用于：

26、基于维度归类结果依次对每一维度下的静态人像帧图像进行人体关键点标注，并基于标注结果将静态人像帧图像输入至预设分割网络；

27、基于预设分割网络确定人像轮廓范围以及各人体关键点距离人像轮廓边缘的目标距离，并基于人像轮廓范围以及各人体关键点距离人像轮廓边缘的目标距离确定人脸中各人体关键点的分布特征以及比例特征；

28、人像特征确定子单元，用于：

29、基于人脸中各人体关键点的分布特征以及比例特征得到相应维度下的子入库人像特征数据，并将同一维度下不同静态人像帧图像的子入库人像特征数据进行特征融合，得到用户在不同维度下的入库人像特征数据；

30、基于预设关联逻辑将用户在不同维度下的入库人像特征数据进行特征关联，得到最终的基于大数据识别的入库人像特征数据。

31、优选的，所述人像存储模块包括：

32、信息存储单元，用于存储采集的基于大数据识别的入库人像信息，为后续查看入库人像信息提供支撑基础；

33、标准存储单元，用于存储用于入库人像识别认证的入库人像标准数据，为基于大数据识别的入库人像识别认证提供参照指导基础。

34、优选的，所述识别认证模块包括：

35、数据索引单元，用于索引预先设定好的入库人像标准数据；

36、获取基于大数据识别的入库人像特征数据；

37、基于入库人像特征数据，从人像存储模块中索引出预先设定好的用于入库人像识别认证的入库人像标准数据；

38、数据调取单元，用于调取预先设定好的入库人像标准数据；

39、获取索引出的预先设定好的用于入库人像识别认证的入库人像标准数据，且将入库人像标准数据调取出来；

40、识别认证单元，用于对入库人像特征数据进行识别认证；

41、获取入库人像特征数据及入库人像标准数据；

42、基于入库人像标准数据，对入库人像特征数据进行识别认证，确定出基于大数据识别的入库人像识别认证结果。

43、优选的，所述识别认证单元对入库人像特征数据进行识别认证，执行以下操作：

44、获取入库人像特征数据及入库人像标准数据；

45、基于入库人像标准数据，对入库人像特征数据进行识别认证；

46、针对入库人像特征数据在入库人像标准数据范围内的情况，则确定出的基于大数据识别的入库人像识别认证结果为入库人像识别认证成功；

47、针对入库人像特征数据不在入库人像标准数据范围内的情况，则确定出的基于大数据识别的入库人像识别认证结果为入库人像识别认证失败。

48、优选的，所述入库管控模块包括：

49、挖掘分析单元，用于对基于大数据识别的入库人像识别认证结果进行深度挖掘分析；

50、获取基于大数据识别的入库人像识别认证结果；

51、基于数据挖掘技术，对基于大数据识别的入库人像识别认证结果进行深度挖掘分析，确定出基于大数据识别的人像入库管控方法；

52、智能管控单元，用于智能管控基于大数据识别的人像入库；

53、获取基于大数据识别的人像入库管控方法，基于人像入库管控方法智能管控基于大数据识别的人像入库。

54、优选的，所述智能管控单元智能管控基于大数据识别的人像入库，执行以下操作：

55、获取基于大数据识别的入库人像识别认证结果；

56、基于数据挖掘技术，对基于大数据识别的入库人像识别认证结果进行深度挖掘分析；

57、针对入库人像识别认证成功的情况，则确定出的基于大数据识别的人像入库管控方法为人像锁自动打开，待入库人员入库；

58、针对入库人像识别认证失败的情况，则确定出的基于大数据识别的人像入库管控方法为人像锁不能打开，待入库人员不能入库，且人像识别终端自动预警报警，且向移动终端自动传输预警报警信息。

59、优选的，识别认证模块，包括：

60、参数确定单元，用于：

61、获取基于大数据识别的入库人像特征数据以及入库人像标准数据，并分别提取基于大数据识别的入库人像特征数据以及入库人像标准数据中的像素值；

62、基于像素值分别确定基于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据对应的图像像素平均值、图像像素标准差值以及基于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据之间的图像像素协方差值；

63、基于图像像素平均值、图像像素标准差值以及图像像素协方差值计算基于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据之间的相似度，并基于相似度计算对基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的准确率，具体步骤包括：

64、第一计算单元，用于根据如下公式计算基于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据之间的相似度：

65、

66、其中，表示基于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据之间的相似度，且取值范围为(0，1)；α表示误差系数，且取值范围为(0.01，0.015)；β表示基于大数据识别的入库人像特征数据的图像像素平均值；γ表示入库人像标准数据对应的图像像素平均值；τ表示正值常数，且取值为6.5；μ表示基于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据之间的图像像素协方差值；θ表示基于大数据识别的入库人像特征数据的图像像素标准差值；ω表示入库人像标准数据对应的图像像素标准差值；σ表示正值常数，且取值为58.5；

67、第二计算单元，用于根据如下公式计算基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的准确率：

68、

69、其中，η表示基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的准确率，且取值范围为(0，1)；m表示基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的总次数；ε表示基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的错误次数，且取值小于m；ρ表示可允许误差范围，且取值范围为[-0.01，0.01]；

70、优化单元，用于：

71、将计算得到的准确率与预设准确率阈值进行比较；

72、若计算得到的准确率大于或等于预设准确率阈值，则判定对基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库合格；

73、否则，判定对基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库不合格，并基于判定结果对人像入库管控方法进行调整，直至计算得到的准确率大于或等于预设准确率阈值。

74、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

75、1.本发明通过采集待入库人员的动态人像画面，确定出基于大数据识别的入库人像信息，对采集的基于大数据识别的入库人像信息进行处理，确定出基于大数据识别的入库人像特征数据，对基于大数据识别的入库人像特征数据进行识别认证，确定出基于大数据识别的入库人像识别认证结果，对基于大数据识别的入库人像识别认证结果进行深度挖掘分析，确定出基于大数据识别的人像入库管控方法，基于人像入库管控方法智能管控基于大数据识别的人像入库，通过采集动态人像画面，可避免出现照片等伪造方式开锁，使得人像锁使用安全，可提升人像锁的使用效果。

76、2.通过将得到的基于大数据识别人像入库有价值的入库人像信息拆分为多张静态人像帧图像，并对静态人像帧图像进行分析，提取其中的目标人脸区域，为提取入库人脸特征数据提供了便利，其次，通过对目标人脸区域进行分析，实现将同一维度下的静态人像帧图像进行维度归类，并对维度归类后的静态人像帧图像进行图像分割，实现对人脸中各人体关键点的分布特征以及比例特征进行准确有效的确定，为确定入库人像特征数据提供了可靠的数据支撑，最后，根据预设关联逻辑将不同维度下的入库人像特征数据进行特征关联，实现对基于大数据识别的入库人像特征数据进行准确有效的获取，为人像特征识别提供了便利，避免了出现照片等伪造方式开锁，确保人像锁的使用安全，提升了人像锁的使用效果。

77、3.通过计算于大数据识别的入库人像特征数据和入库人像标准数据之间的相似度，实现根据相似度对基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的准确率进行准确有效的计算，便于根据计算结果对基于大数据识别的入库人像特征数据的人像入库的情况进行实时有效的了解，从而便于在准确率不满足预设要求时，及时对人像入库管控方法进行调整，保障了对人像入库的准确率，也确保了人像锁的使用安全。