[发明专利]多人脸识别引擎的管理控制方法、装置及系统

说明书

本发明提供多人脸识别引擎的管理控制方法、装置及系统。所述系统包括：统一管理模块、至少一种人脸识别引擎、及多人脸识别引擎的管理控制装置，其中，多人脸识别引擎的管理控制装置与至少一种人脸识别引擎通信连接，统一管理模块分别与多人脸识别引擎的管理控制装置及至少一种人脸识别引擎通信连接。所述方法包括：通过调用各人脸识别引擎的接口，向各人脸识别引擎传递人脸图像的标识信息及路径信息，以令各人脸识别引擎根据接收的标识信息和路径信息从统一存储模块中获取相应的人脸图像并根据各自的人脸识别算法进行数据建模与分析。本发明统一了各人脸识别引擎的应用环境和存储环境，降低了平台建设成本，有效提高了人脸识别的效率。

技术领域

本发明涉及多人脸识别引擎的管理控制领域，特别是涉及新型的多人脸识别引擎的管理控制方法、装置及系统。

背景技术

公安实战需求大致可分为对车、对人、对物的研判要求。现阶段，公安行业已基本解决车牌缉查布控这类基础需求，对人的需求则更为广泛，从人的衣物颜色、方向、速度到体貌、表情、步态等，其中最为热门、最有发展前景就是人脸识别应用。近几年，人脸识别在公安行业已“悄然”应用，但是在实际应用中却遇到了问题。

当前人脸识别算法2.0基于深度学习进行，依靠大数据进行建模，虽然识别度有很大的提升，却还是存在缺陷，需要人为进行干预确认。然而，在出现部分模糊画面人为也无法干预的情况下，就无法给机关单位办案带来实质性的帮助。鉴于此，部分公安部门采用了多算法进行解决，但是不同算法、不同界面、不同环境、不同存储空间、不同标准给公安机关造成了不少麻烦，导致存储空间浪费、建设成本高、办案效率低下等不良结果。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供多人脸识别引擎的管理控制方法、装置及系统，用于解决现有技术中多人脸识别引擎管理制度不完善的问题，从而提高公安民警办案效率，提升用户体验。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种多人脸识别引擎的管理控制方法，应用于与至少一种人脸识别引擎通信连接的多人脸识别引擎管理控制装置，其中，各所述人脸识别引擎分别采用不同的人脸识别算法实现人脸识别功能；所述方法包括：通过调用各所述人脸识别引擎的接口，向各所述人脸识别引擎传递人脸图像的标识信息及路径信息，以令各所述人脸识别引擎根据接收的标识信息和路径信息从统一存储模块中获取相应的人脸图像并根据各自的人脸识别算法进行数据建模与分析。

于本发明一实施例中，还包括：获取各所述人脸识别引擎根据人脸图像建模后分析得到的多维度数据，并据以分析各所述人脸识别引擎的数据分析准确率；将各所述人脸识别引擎的每维数据分别乘以其所在的人脸识别引擎相对于所有人脸识别引擎的权重，并将得到的多维矩阵结果作为深度学习算法的输入值，以供所述深度学习算法输出最终的人脸识别结果。

于本发明一实施例中，所述分析结果包括：相似度得分、性别、年龄、及民族中的一种或多种组合。

于本发明一实施例中，所述人脸识别引擎的接口包括：SDK接口或API接口。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种多人脸识别引擎的管理控制装置，所述管理控制装置与至少一种人脸识别引擎通信连接，其中，各所述人脸识别引擎分别采用不同的人脸识别算法实现人脸识别功能；所述装置包括：处理模块，用于：通过调用各所述人脸识别引擎的接口，向各所述人脸识别引擎传递人脸图像的标识信息及路径信息，以令各所述人脸识别引擎根据接收的标识信息和路径信息从统一存储模块中获取相应的人脸图像并根据各自的人脸识别算法进行数据建模与分析。

于本发明一实施例中，所述处理模块还用于：获取各所述人脸识别引擎根据人脸图像建模后分析得到的多维度数据，并据以分析各所述人脸识别引擎的数据分析准确率；将各所述人脸识别引擎的每维数据分别乘以其所在的人脸识别引擎相对于所有人脸识别引擎的权重，并将得到的多维矩阵结果作为深度学习算法的输入值，以供所述深度学习算法输出最终的人脸识别结果。