[发明专利]一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法及系统

权利要求书

1.一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)监听前端人脸识别器上传的人脸照片及用户基本信息；

(2)照片解密，用户基本信息合法性验证；

(3)通过人脸检测算法对关键点信息进行检测；

(4)通过3种以上人脸识别算法进行用户身份信息二次校验；

(5)保存照片及特征值进入用户特征跟踪库；

(6)通过聚合分析算法进行人脸特征值进行相似度计算；

(7)保存至用户特征替换库中，按服务策略定时下发最新人脸照片及特征值；

(8)前端识别设备主动获取用户人脸底库信息，自动替换本机识别库。

2.根据权利要求1所述的一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法，其特征在于，步骤(1)所述的用户基本信息包括姓名、人脸ID、识别结果分数、时间戳、设备号。

3.根据权利要求1所述的一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：

(1.1)通过后台计算服务器建立监听webservice服务，接收前端人脸识别器传输的用户识别结果记录，包括用户基本信息及人脸照片；

(1.2)人脸照片采用base64转码并使用RSA加密；

(1.3)在接口传输层采用HTTPS+Access Token+sign签名方式保证数据传输过程中的安全。

4.根据权利要求1所述的一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：

(2.1)服务器端接收到用户识别结果记录后，通过数据库查询上传数据的设备是否为合法终端；

(2.2)如是合法终端再对用户基本信息进验证判断是否为已注册用户同时判断识别结果分数是否大于系统设定的阈值；当满足条件则使用解密密钥对人脸照片进行解密，得到该记录的完整数据；

(2.3)如不是合法终端则丢弃该条数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：

(3.1)对人脸照片进行检测：通过人脸检测算法对人脸照片进行图像识别，得到照片清晰度、人脸角度、面部遮挡范围、光照亮度、人脸大小5个信息，同时基于照片中人脸的破绽，判断图片是否为二次翻拍，过滤检测中不符合标准的人脸；所述人脸的破绽包括摩尔纹、成像畸形；

(3.2)对检测结果分别进行判定：根据步骤(3.1)对人脸检测结果进行判定，选取满足所有5个条件的人脸照片。

6.根据权利要求1所述的一种基于多算法的人脸特征聚合分析自学习方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：

(4.1)对满足人脸检测条件的照片进行二次身份校验；

(4.2)基于3种以上的算法模型进行人脸搜索1：N比对，确保用户照片的正确性。