[发明专利]一种识别方法及后端服务器

说明书

本发明公开了一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的后端服务器，该人脸识别系统还包括多个前端设备，接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片以及目标人脸轨迹对应的预测离开时间，根据人脸图片以及预测离开时间，生成目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列，当人脸图片不是目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，当第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别，可以使人脸识别业务的并发执行能力提高，实现人脸识别的实时处理。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，特别涉及一种识别方法，还特别涉及一种后端服务器。

背景技术

随着互联网和计算机信息技术的发展，人脸识别在各个领域所起的作用越来越重要。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

现有技术中，人脸识别的业务流程一般是由前端相机实时抓拍人脸图片，传递到后端服务器进行分析。相应的，后端服务器在从前端相机获取到同一个人脸的所有抓拍图片后执行寻优算法，找到最佳人脸图片，然后针对最佳人脸图片进行分析，得到人脸半结构化信息。最后将前端相机所抓拍的人脸的半结构化信息和人脸数据库中的半结构化信息进行比对，从而实现人脸识别。

发明人在实现本发明的过程中发现，在上述现有的人脸识别流程中，前端相机仅承担图像采集以及图像传递的职能。大部分的针对采集图像的人脸分析工作都是由后端服务器完成的。这样给后端服务器造成了极大的负担，在前端相机数量远多于后端服务器的情况下，后端服务器的性能将会成为人脸识别的效率的瓶颈，从而导致人脸识别业务的并发执行能力低下，无法实现人脸识别的实时处理。

发明内容

本发明提供一种人脸识别方法与后端服务器，旨在使人脸识别业务的并发执行能力提高，实现人脸识别的实时处理。

本发明实施例提供了一种人脸识别方法，应用于人脸识别系统中的后端服务器，所述人脸识别系统还包括多个前端设备，所述方法包括：

接收目标前端设备发送的目标人脸轨迹中的人脸图片及所述目标人脸轨迹对应的预测离开时间；

根据所述人脸图片及所述预测离开时间，生成所述目标人脸轨迹对应的目标人脸图片序列；

当所述人脸图片不是所述目标人脸轨迹中的最终人脸图片时，获取轨迹时间序列中时间值最小的第一预测离开时间，所述轨迹时间序列中包括目标人脸轨迹在内的各人脸轨迹对应的预测离开时间；

当所述第一预测离开时间与当前时间的时间差值大于第一预设时间阈值时，根据预设策略选择待处理人脸轨迹，对所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别。

优选地，所述预设策略具体为：

当所述时间差值小于或等于第二预设时间阈值时，将所述第一预测离开时间对应的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹；

当所述时间差值大于所述第二预设时间阈值时，将识别计数值最小的人脸轨迹作为待处理人脸轨迹，所述识别计数值是所述后端服务器对人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别后记录的。

优选地，所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列进行人脸识别，具体为：

获取所述待处理人脸轨迹对应的人脸图片序列中的当前最佳人脸图片，并根据所述当前最佳人脸图片与所述待处理人脸轨迹对应的后续人脸图片确定最佳人脸图片，所述当前最佳人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后确定的，所述后续人脸图片是所述后端服务器上一次对所述待处理人脸轨迹进行人脸识别后到本次人脸识别开始时接收到的人脸图片；