[发明专利]一种基于内存数据库的分布式人脸识别系统及方法

说明书

本发明属人脸识别技术领域，公开了一种基于内存数据库的分布式人脸识别系统及方法，其系统包括若干网络摄像机、若干人脸检测模块、若干人脸特征提取模块、若干人脸特征对比模块、Redis、KAFKA、数据库及平台管理模块，模块间具有网络连接；其方法通过将图片流、人脸特征值等二值化数据使用中间键内存数据库Redis进行转发，将保存在Redis中的Key值附带在KAFKA消息中进行传输，收到消息的模块通过KAFKA消息中Redis Key从Redis中直接获取可用的图片流及特征值；本发明提供的这种方法避免了直接通过KAFKA传输时所需的转换与逆转换减少了对网络资源的占用；且二值化的数据在内存数据库中的保存与提取速度高于对于KAFKA的保存与读取，提高了服务器的处理能力。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，更具体地，涉及一种基于内存数据库的分布式人脸识别系统及方法。

背景技术

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点，最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案，随着科技的发展，快速高效自动的人脸识别要求日益紧迫。该技术在证件验证、刑侦破案、入口控制、信息安全和视频监控等领域有着很好的应用。

人脸识别系统在实际的工程应用过程中经常面临项目工程量变更导致的网络摄像机的动态增减。当增加的摄像机数量超过服务器处理能力上限时就需要更换性能更高的服务器，服务器更换过程中将面临系统重装，用户数据的迁移等诸多维护性问题，且系统支持的网络摄像机数量受服务器处理能力的影响。

采用分布式架构的系统则可以支持理论上无上限的网络摄像机数，可以根据增加服务器硬件不断扩容；然而，虽然分布式系统在扩容及维护方面优势很明显，但是实现起来有很多复杂的地方。比如分布式系统使用KAFKA作为分布式的消息队列，KAFKA支持的消息都是字符串类型，进程间要进行图片的传输、特征值的传输，必须转换为Base64，使用者接收到后要从Base64转换为图片或特征值类型，这种方式不仅在转换与逆转换上对于程序的性能上有开销。而且对于网络的开销也非常大。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于内存数据库的分布式人脸识别系统及方法，采用分布式架构，并将图片流、特征值等二值化的数据使用中间键内存数据库进行转发，减少网络开销，提高服务器的处理能力。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于内存数据库的分布式人脸识别系统，包括若干网络摄像机、若干人脸检测模块、若干人脸特征提取模块、若干人脸特征对比模块、内存数据库模块(Redis)、分布式发布订阅消息队列模块(KAFKA)、数据库及平台管理模块；

其中，平台管理模块接收用户设置的信息，生成布控信息、进行网络摄像机分配、人脸注册以及注册信息存储；

网络摄像机模块用于提供实时视频流作为人脸识别的视频源；

人脸检测模块用于从实时视频流中获取视频帧进行人脸检测，检测出具有人像的视频帧；以及对人脸注册图片进行人脸检测；

人脸特征提取模块用于对具有人像的视频帧进行的特征提取，以及对具有人像的人脸注册图片进行特征提取，形成注册人脸特征值集；

人脸特征对比模块用于将提取的人脸特征值与注册人脸特征值集进行对比；

数据库用于保存人脸注册信息，注册特征值集；Redis用于保存图片、人脸特征值；KAFKA用于模块间的消息传输，所述消息带有保存在Redis中的图片、人脸特征值的Key值，通过将Key值附加在KAFKA消息中进行传输，收到消息的模块通过KAFKA中的Key值从Redis中获取可直接使用的图片及人脸特征值。