[发明专利]一种用于深度学习的人面部信息的传输方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于深度学习的人面部信息的传输方法，包括：由移动终端收集用于深度学习的人面部信息；由移动终端接收由基站广播的配置信息；如果移动终端被配置为以第一模式接收寻呼消息，则由移动终端接收由基站广播的系统信息；响应于接收到由基站广播的系统信息，由移动终端基于UTC更新移动终端的内部时间T；由移动终端基于公式计算T1值，当移动终端的内部时间T等于T1值时，由移动终端开始监测寻呼消息；如果移动终端在预定时间内没有监测到寻呼消息，则由移动终端将N值增加1，并再次计算T1值；当移动终端的内部时间T再次等于T1值时，由移动终端再次监测寻呼消息。

技术领域

本发明是关于面部识别技术领域，特别是关于一种用于深度学习的人面部信息的传输方法及系统。

背景技术

人脸识别的研究起源比较早，Galton 在1888年和1910年就已在Nature杂志发表两篇关于如何使用人脸进行身份识别的论文。在他的文章，他使用一组数字表示相异的人脸侧面特征，同时还对人类本身的人脸识别能进行了研究分析。自动人脸的研究历史相对比较短，到现在不过五十多年的时间。不过1990年以来，才得到了长足的进步。现在，已变成计算机视觉领域的一个焦点，很多著名的大学和IT公司都有研究组在从事这发面的研究。

现有技术CN106909873B公开了一种人脸识别的方法和装置。所述方法包括：分别获取目标人脸的三维点云图像和二维图像；根据所述目标人脸的三维点云图像和二维图像进行特征提取得到所述目标人脸的基础面部特征，并对所述目标人脸的基础面部特征进行特征约简处理，得到所述目标人脸的面部特征；将所述目标人脸面部特征与预先存储的人脸特征数据库中的面部特征进行匹配，得到所述目标人脸的识别结果。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于深度学习的人面部信息的传输方法及系统，其能够克服现有技术的缺点。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于深度学习的人面部信息的传输方法，其特征在于：用于深度学习的人面部信息的传输方法包括如下步骤：

由移动终端收集用于深度学习的人面部信息；

由移动终端接收由基站广播的配置信息，其中，配置信息指示移动终端以第一模式、第二模式或者第三模式中的任意一种模式接收寻呼消息；

如果移动终端被配置为以第一模式接收寻呼消息，则由移动终端接收由基站广播的系统信息，其中，系统信息中包括协调世界时UTC、初始时间值A以及DRX周期B；

响应于接收到由基站广播的系统信息，由移动终端基于UTC更新移动终端的内部时间T；

由移动终端基于以下公式计算T1值，当移动终端的内部时间T等于T1值时，由移动终端开始监测寻呼消息，其中，寻呼消息是由移动性管理实体生成并由基站发送的：

T1=A+N*B，其中，N是正整数；

如果移动终端在预定时间内没有监测到寻呼消息，则由移动终端将N值增加1，并再次计算T1值；

当移动终端的内部时间T再次等于T1值时，由移动终端再次监测寻呼消息。

在一优选的实施方式中，用于深度学习的人面部信息的传输方法包括如下步骤：

如果移动终端监测到寻呼消息，则由移动终端建立与基站的RRC连接；

响应于与基站建立RRC连接，由移动终端向基站发送用于深度学习的人面部信息；

响应于接收到用于深度学习的人面部信息，由基站将用于深度学习的人面部信息发送到核心网；