[发明专利]一种人脸图片数据的传输方法及装置

权利要求书

1.一种人脸图片数据的传输方法，其特征在于，用于边缘端设备，所述方法包括：

获取云端服务器通过网络路由下发的人脸识别训练模型文件；

通过前端设备采集人脸图片数据，并通过所述人脸识别训练模型文件对所述人脸图片数据进行分析，以得到结构化人脸数据；

将所述结构化人脸数据发送至所述云端服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取云端服务器下发的人脸识别训练模型文件，包括：

按照预设时间间隔获取所述云端服务器下发的人脸识别训练模型文件，以动态更新人脸识别训练模型文件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述结构化人脸数据发送至所述云端服务器，包括：

对所述结构化人脸数据进行加密，得到加密后的人脸数据；

发送所述加密后的人脸数据至所述云端服务器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸识别训练模型文件为二进制文件。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述人脸识别训练模型文件对所述人脸图片数据进行分析，以得到结构化人脸数据，包括步骤A1-A5：

步骤A1、针对所述人脸图片数据中的每一张人脸图片执行如下步骤A11-A13：

步骤A11、对当前一张人脸图片进行特征抽取，根据抽取的人脸数据特征值建立该当前一张人脸图片的人脸特征值矩阵X:

步骤A12、根据所述当前一张人脸图片的人脸特征值矩阵X获得所述当前一张人脸图片对应的矩阵Y：

Y＝(x₁₁，…，x_1n，x₂₁，…，x_2n，…，x_m1，…，x_mn)^T

步骤A13、对所述当前一张人脸图片对应的矩阵Y进行归一化处理，获得所述当前一张人脸图片对应的Z：

步骤A2、所述人脸图片数据中有s张人脸图片，则根据前述步骤A11-A13可以获得s个Z，记作Z₁，…，Z_s，其中，Z_i表示第i张人脸图片对应的Z；

步骤A3、建立矩阵M＝(Z₁，…，Z_s)^T；

步骤A4、建立如下优化模型：

maxTr(W^TMM^TW)s.t.W^TW＝I

其中，W是需要求解的矩阵，W为mn×d维实矩阵；d是预设的对所述X降维之后的维数,可人为设定；其中，Tr表示矩阵的迹，Tr( )的表达式为X是n×n的矩阵；s.t.是subject to的缩写，代表“使得”，I是d维单位矩阵；

步骤A5、采用矩阵的特征值分解方法来求解所述优化模型，获得W；具体为步骤A51-A53：

步骤A51、设公式(1)如下：

MM^T＝P^-1ΛP (1)

其中，P为mn×mn维实矩阵；Λ为预设的mn×mn维实矩阵，Λ＝diag(λ₁，…，λ_mn)，λ₁、λ₂、…λ_mm为预设值；且λ₁≥λ₂≥…≥λ_mn；

步骤A52、求解公式(1)，获得矩阵P；

步骤A53、取矩阵P的前d列构成矩阵W,即：

W＝(P₁，P₂，…，P_d)，P_i是P的第i列，i＝1,2,…d；

所述矩阵W就是所述结构化人脸数据。