[发明专利]一种基于KM算法的图码匹配方法及系统

说明书

本发明提供一种基于KM算法的图码匹配方法及系统，涉及大数据领域。该基于KM算法的图码匹配方法，包括以下具体步骤：步骤1，进行行人人脸和与之随行的设备特征码的数据采集；步骤2，根据采集数据的时间，为人脸图像和设备特征码建立匹配关系，计算图码匹配次数；步骤3，通过KM算法得到人脸图像与设备特征码的最佳匹配集合；步骤4，对最佳匹配集合进行匹配关系分级计算，得到精确匹配数据集合。通过基于KM算法的图码匹配，可以实现行人人脸和与之随行的设备特征码的准确匹配，极大丰富和补充了同一人的活动数据，以便形成对相关人员后续活动情况的预判，大大提升了图码匹配数据的应用价值。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，具体为一种基于KM算法的匹配方法及系统。

背景技术

随着信息化的发展，人脸识别等基于图像的身份识别算法在公共安全，智能安防和智能交通管理领域得到了广泛的应用。但是现有的人脸识别技术通常仅对人脸进行识别，由于摄像头部署角度不理想，在有遮挡和光线条件不好的情况下，无法得到人脸的高清图像，也就不能对相关人员进行有效的身份识别。

随着无线通信产业的发展，利用移动通信设备的设备特征码可以实现身份识别。设备特征码是指与人随行的设备相关的一个特征码，包括移动通信设备的IMSI码，MAC地址码等数据，设备特征码在查询用户轨迹、分析真实手机号码、定位用户位置等方面提供了重要线索，是用户通行和行为信息的重要补充数据。但当单独采集设备特征码时，只能获取行人流量、用户轨迹等信息，无法将掌握的设备特征码信息对应到具体人员，发挥的效能有限。

在公共安全领域，对于相关人员活动情况的掌握是非常常规以及迫切的业务需求，因此，设计一种图码匹配的系统，通过对特定区域进行监控，将采集的人脸图像数据和与之随行的设备特征码数据进行匹配分析，得到行人人脸图像、行人身上的设备特征码以及人脸图像与设备特征码的匹配关系。这样在摄像头无法获取到人脸图像信息时，可以通过分析图码匹配的数据进行相关人员的身份识别，为公安机关开展社会治安管控提供数据支持。

但是，传统的图码匹配方法需要进行长时间的数据采集，一方面，实时性效果不理想，需要长时间的采集人脸数据和设备特征码的数据，才能进行关联匹配分析，得到人脸与设备特征码的关联匹配结果；另一方面，没有充分的对数据进行挖掘应用。KM算法是一种计算机算法，功能是求完备匹配下的最大权匹配。基于KM算法的图码匹配方法能在已有的部分数据中，快速地得出较为精准的图码匹配结果，随着数据量的不断增加，通过对图码匹配关系进行分级计算，能够得到更加精确的图码匹配结果。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于KM算法的图码匹配方法及系统，解决了传统的图码匹配方法需要进行长时间的数据采集，一方面，实时性效果不理想，需要长时间地采集人脸数据和设备特征码数据，才能进行关联匹配分析，得到人脸与设备特征码的关联匹配结果；另一方面，没有充分的对数据进行挖掘应用的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于KM算法的图码匹配方法，包括：

步骤1，进行行人人脸和与之随行的设备特征码的数据采集；

步骤2，为人脸图像和设备特征码建立匹配关系，计算图码匹配次数；

步骤3，通过KM算法计算得到人脸图像与设备特征码的最佳匹配集合；

步骤4，对最佳匹配集合进行匹配关系分级计算，得到精确匹配数据集合。

优选的，所述步骤2中图码匹配中的图是指人脸图像，码是指与人随行的设备相关的一个特征码，包括但不局限于移动通信设备的IMSI码，MAC地址码等数据。

优选的，所述步骤2包括：