[发明专利]一种基于大数据的识别方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的识别方法，包括一种基于大数据的识别系统，该系统包括采集模块、CPU处理模块、指令判断模块，其特征在于：所述采集模块与CPU处理模块电连接，所述CPU处理模块与指令判断模块电连接，所述采集模块用于采集用户的人脸图像信息，所述CPU处理模块用于处理复杂的图像运算，所述指令判断模块用于匹配图像，做出相应的判断指令，所述采集模块包括单目摄像头单元、清晰度判断单元、曝光时间控制单元，所述单目摄像头单元用于获取用户的脸部图像，所述清晰度判断单元用于判断所获人脸图像的清晰度，所述曝光时间控制单元用于根据人脸图像的清晰度动态调整曝光时间，本发明，具有安全性高和实用性强的特点。

技术领域

本发明涉及大数据识别技术领域，具体为一种基于大数据的识别方法。

背景技术

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，近年来发展迅速，集中应用在考勤门禁、手机行业、安防以及金融中。

目前，人脸识别的解锁方法有RGB人脸解锁、红外人脸解锁以及3D人脸解锁，RGB人脸解锁成本低，仅需要摄像装置和相关识别算法即可识别，容易被照片或者与录入人脸相近的物体误解锁；红外人脸解锁在RGB人脸解锁的基础上加入红外补光元件，靠红外镜头捕捉人脸反射的红外光生成图像，无需施加可见光；3D人脸解锁需要的元件众多，包括ToF距离感应器、红外镜头、点阵投影器，识别率与研发、维护成本较高，相比其他解锁方法更安全。

在手机行业中，绝大部分手机都内置人脸解锁功能，受限于手机屏幕设计、成本控制等因素，大多数手机基本全采用RGB人脸解锁方案，虽然同时伴有指纹解锁、密码解锁等传统解锁方式，但仍有被照片误解锁、夜晚解锁失效等缺点，影响用户的使用体验，因此，设计安全性高和实用性强的一种基于大数据的识别方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的识别方法，包括一种基于大数据的识别系统，该系统包括采集模块、CPU处理模块、指令判断模块，其特征在于：所述采集模块与CPU处理模块电连接，所述CPU处理模块与指令判断模块电连接，所述采集模块用于采集用户的人脸图像信息，所述CPU处理模块用于处理复杂的图像运算，所述指令判断模块用于匹配图像，做出相应的判断指令。

根据上述技术方案，所述采集模块包括单目摄像头单元、清晰度判断单元、曝光时间控制单元，所述单目摄像头单元与清晰度判断模块电连接，所述清晰度判断单元与曝光时间控制单元电连接，所述单目摄像头单元用于获取用户的脸部图像，所述清晰度判断单元用于判断所获人脸图像的清晰度，所述曝光时间控制单元用于根据人脸图像的清晰度动态调整曝光时间。

根据上述技术方案，所述CPU处理模块包括存储单元、图片优化模块、3D成型模块，所述存储单元与图片优化模块电连接，所述图片优化模块与3D成型模块电连接，所述存储单元用于存储图像信息，所述图片优化模块用于优化所获取的人脸图像，所述3D成型模块用于将识别到的多张图片合成3D图，所述图像优化模块包括边框检测子模块，图像堆栈处理子模块，矢量图生成子模块，所述边框检测子模块与图像堆栈子模块电连接，所述图像堆栈子模块与矢量图生成子模块电连接，所述边框检测子模块用于检测人脸图像的边框，所述图像堆栈处理子模块用于对多张图像进行堆栈处理，所述矢量图生成子模块用于生成人脸图像的矢量图。

根据上述技术方案，所述指令判断模块包括大数据深度学习模块、对比模块、显示模块、防御模块，所述大数据深度学习模块与对比模块电连接，所述显示模块与防御模块电连接，所述大数据深度学习模块用于根据多张人脸图的大数据进行深度学习，所述对比模块用于将识别到的人脸实时图像与存储的原始图像进行对比，所述显示模块用于接收图像的数字信号并显示出来，所述防御模块用于在多次识别失败后关闭人脸解锁入口，并将该期间的人脸图像上传到云端，防止手机丢失遭到恶意解锁。

根据上述技术方案，所述一种基于大数据的识别方法的工作步骤为：