[发明专利]生物信息识别方法、装置、终端、系统及存储介质

说明书

本发明实施例涉及通信以及信息识别技术领域，公开了一种生物信息识别方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：采集包含生物特征信息的图像；根据包含生物特征信息的图像得到目标特征值；将目标特征值与本地特征数据表中的生物特征值进行匹配，若匹配失败，则将目标特征值发送至云端进行匹配；其中，本地特征数据表中的生物特征值的匹配顺序根据生物特征值的成功匹配记录确定。本发明实施方式通过动态分布式生物信息识别方式进行识别，不仅可充分利用图像采集设备端的资源、识别效率高、容错性强，而且可大幅提升系统的容量。

技术领域

本发明涉及通信以及信息识别技术领域，特别涉及一种生物信息识别方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

由于人类生物特征的唯一性以及不变性等特点，基于人脸、指纹以及虹膜等的生物特征信息的身份认证技术得到了广泛应用。其中，人脸识别具有更加直接、友好、便捷、使用者无心理障碍、非侵犯性等特点，容易为用户所接受，近年来发展迅速。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。其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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别等。人脸识别技术可广泛应用于身份验证、门禁考勤、安全监控、智能零售以及智能人机交互等多种多样的应用场景中。

目前，依托云端架构的人脸识别系统快速发展，其通过远程摄像头等设备捕获人脸图片，并通过安全专网将图片发送至云端，利用云端强大的AI(ArtificialIntelligence，人工智能)算法和深度学习能力，提供精准、快速以及低成本的人脸识别服务。以门禁应用为例，人脸门禁系统包括：人脸门禁机，用于采集人脸图像，并发送至云端进行人脸识别，在接收到云端返回的人脸识别成功的结果后生成开门控制指令，控制开门。其中，人脸库是云端进行人脸识别的基础，人脸库一般可存储清晰的人脸图像以及相关的属性信息，属性信息一般包括人脸对应的用户的姓名、允许通行的区域信息等。

发明人发现相关技术至少存在以下问题：

1.采集人脸图像的终端或设备每秒上传多张图像，由于数据传输量大，不仅流量资费很高，而且传输时延较大,用户等待时间较长。

2.如果数据传输网络不稳定，人脸识别时间可能会长达10秒以上，严重影响用户体验，而且，如果网络临时中断，就无法进行人脸识别，容错性差。

3.当加入人脸识别系统的终端越来越多时，为了避免云端成为整个人脸识别系统的性能瓶颈，需要不断扩容，成本不断增加，而同时大量图像采集端的硬件资源则无法充分利用，存在资源浪费。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种生物信息识别方法、装置、终端及存储介质，通过动态分布式生物信息识别方式进行识别，不仅可充分利用图像采集设备端的资源、识别效率高、容错性强，而且可大幅提升系统的容量。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种生物信息识别方法，包括：采集包含生物特征信息的图像；

根据所述包含生物特征信息的图像得到目标特征值；

将所述目标特征值与本地特征数据表中的生物特征值进行匹配，若匹配失败，则将所述目标特征值发送至云端进行匹配；

其中，所述本地特征数据表中的生物特征值的匹配顺序根据所述生物特征值的成功匹配记录确定。

本发明的实施方式还提供了一种生物信息识别装置，包括：

采集模块，用于采集包含生物特征信息的图像；

提取模块，用于根据所述包含生物特征信息的图像得到目标特征值；

匹配模块，用于将所述目标特征值与本地特征数据表中的生物特征值进行匹配；

判断模块，用于在所述匹配模块匹配失败时，触发传输模块；