CN110334225A - 一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法 - Google Patents

一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法，该方法最主要的技术三库分离是指人员基础信息库，人员照片库和人脸特征值库分开存储，通过人脸基础信息安全API接口实现算法的厂家与数据隔离，极大的提高了数据的安全性以及防止数据被外泄，所有的数据由人员全局唯一编号关联在一起。中间库将对敏感人员信息进行数据加密，并配合各家人脸识别算法厂商建设人脸特征提取***，由中间库特征管理服务调度各***进行人脸特征的提取、增量数据的处理及特征数据的同步分发，以及针对人脸识别应用请求提供人脸基础信息的安全API接口服务，API接口服务实现了权限访问控制，敏感信息过滤，数据信息加密，三库分离，接口调用额度限制，接口调用多重认证机制，图片水印，日志追溯等功能。

Description

一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计 方法
技术领域
本发明涉及数据信息中间库安全技术领域，特别涉及一种兼容多算法的分布式的人脸基础信息中间库服务的相关设计方法。
背景技术
目前国内外的人脸识别应用***都是独立维护各类人员的信息、照片和人脸特征库，人脸识别算法厂商的人脸特征提取算法、数据结构、保存方式和比对算法各不相同，各算法厂商间的人脸特征数据无法通用，人脸基础信息和人员照片数据缺乏完善的隐私保护和更新机制。人脸识别算法***使用时需要先将人员信息和照片录入或批量导入到人脸识别***，建立人员信息库，使用人脸照片进行人脸特征提取，建立对应的人脸特征库，根据输入的人脸照片跟特征值库比中后再从各***的人员库进行人员信息和原始照片的查询。人脸识别算法***保存完整的人员信息和照片有隐私泄漏的巨大风险；
对人脸基础信息中间库技术的研究国内外还处在探索阶段，没有一个可复制的案例，是一个有挑战性的课题；
人脸基本信息包含各类人员的基本信息和照片，搭建一套分布式人脸基础信息数据库及相关服务，简称“中间库”。中间库在顶层业务搭建中心端，在各个业务单位搭建分节点，建立一个分布式的数据服务***，为人脸识别应用***提供基础数据服务；
为了保证人员信息及照片的安全，防止信息滥用以及保护公民的隐私，中间库服务需要提供一整套包括人照分离、信息加密、特征提取调度和分发、信息安全查询的机制。为人证核验、人像卡口、行人闯红灯抓拍、警务微信等应用提供人脸基础特征及人员信息查询的分布式服务；
人脸基础信息中间库需要将人员信息和照片进行分离，对敏感信息进行数据加密，并配合各家人脸识别算法厂商建设人脸特征提取***，由中间库调度各***进行人脸特征的提取、增量数据的处理及特征数据的同步分发，以及针对人脸识别应用请求人脸基础信息的安全API接口服务，需要提供权限控制，敏感信息过滤，请求额度管理、图片水印、日志追溯功能；
综上所述，国内甚至全世界范围内，人脸基础信息中间库服务尚未有一套成熟的解决方案。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的问题，提出一种兼容多算法的分布式的人脸基础信息中间库服务，充分考虑了各种可能存在的安全隐患，实现了三库分离、为各个应用***提供了安全可靠的分布式服务；
为解决上述技术问题，本发明是通过如下技术方案实现的：
本发明提供一种兼容多算法的分布式的人脸基础信息中间库服务的设计方法，其包括以下步骤：
S11：创建人员基本信息数据库、人员照片数据库和人脸特征值数据库，人员基本信息数据库用于存储人员基本信息的结构化数据，人员照片数据库用于存储人员的照片，人脸特征值数据库用于存储人脸的特征值数据。人脸基础数据包括人员基本信息和照片。人员基础信息库中包括人员类型数据表(常规人员，外国人员，在逃人员)；
S12：实时监测人员基本信息数据的变化情况，包括人员基本信息数据的新增，修改和删除，新增和修改人员基本信息数据时，特征管理服务会把该人员基本信息所对应的照片推送给人脸特征提取***进行人脸特征提取，并将提取出的人脸特征值下发给人脸识别算法厂商，删除照片时则需要在人脸特征值数据库中增加删除特征的标记；
S13：人脸特征提取***有数据返回时，特征管理调度服务会调用一个特征回调接口，实时接收人脸特征提取***推送的人脸特征信息，并将收到的人脸特征数据存储到特征值中间库中；
S14：多算法厂商人脸识别***从特征值中间数据库中获取人脸特征值信息，按照人员类型数据表中对应的人员类型创建不同的本地人像库，人像库的名称就是人员类型名称，然后将人脸特征值信息下发到对应的建好的人像库中做应用；
S15：算法厂商根据抓拍照片对比人脸特征值库后取得人员全局唯一编号后，可以调用安全API接口获取该人员的详细信息和照片信息；
较佳地，所述步骤S12进一步包括：
S121：实时监测人员信息数据库的数据变化，包括人员的新增，删除以及信息更新；
S122：将变化的人脸照片数据推送给算法厂商的特征提取***进行人脸特征值提取操作；
较佳地，所述步骤S13进一步包括：
S131：实时接收特征提取***推送的提取完成的人脸特征信息，并且进行数据核实，校验功能；
S132：特征管理调度服务收到的人员特征数据存储到特征值中间库中，并且更新特征提取任务状态，包括正常，人脸检测失败，图片下载失败和其它错误状态；
较佳地，所述步骤S14进一步包括：
S141：人脸识别***会实时监测人脸特征值数据库，发现有新增的人脸特征后会实时的同步人脸特征数据到自身***中，人脸特征值数据的状态包括新增，修改，删除；
较佳地，所述步骤S15进一步包括：
S151：人脸识别***要获取人员的详细信息和照片，首先需要调取安全API服务的认证接口，将事先提供的应用标识和应用密钥传入进行认证；
S152：拿到认证通过返回的令牌值，传入人脸识别***获取到的人员特征数据的人员全局唯一编号和相关参数；
S153：进入安全API接口服务后，服务端将验证调用者的权限，记录日志，添加照片水印一系列安全操作；
S154：最后返回详细的人员基本信息和照片信息；
本发明还提供一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务，其特征在于，包括：人员基础信息库（信息库+照片库）、特征提取管理服务以及安全API服务，其中：
所述人员基础信息库用于存放人员的基础信息和照片信息；
所述特征提取管理服务用于调度各个算法厂商进行人员特征提取管理，由中间库特征提取调度服务向各算法特征提取***发送特征提取请求，同时中间库特征提取调度服务会提供一个回调接口用于返回人脸特征数据；
所述安全API服务用于在比中人员特征后需要显示照片时，建议优先使用批量获取人员信息的接口获取比中人员的照片和基本信息，再根据界面用户操作后的需要调用获取人员详细信息的接口获取单个人员的信息和原始照片；
较佳地，所述安全API服务包括：
安全API认证接口，权限控制，敏感信息过滤，请求额度管理、图片水印、日志追溯；
相较于现有技术，本发明具有以下优点：
（1）本发明提供的兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务，实现了分离人员基本信息和人脸特征数据，在保证数据安全的前提下，为人脸识别各类应用提供服务；
（2）支持对各分局及业务单位的应用请求不同类型人员信息的查询权限控制；
（3）能够灵活的校验算法厂家的身份信息，IP访问控制以及每日接口调用次数；
（4）分布式架构，能够满足大数据量的管理及高并发数据请求，并且快速返回人员信息和图片；
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
下面结合附图对本发明的实施方式作进一步说明：
图1为本发明的兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的操作步骤图；
图2为本发明的实施例2的特征更新提取的流程图；
图3为本发明的实施例2的特征数据回调的流程图；
图4为本发明的人脸基础信息中间库特征管理服务整体的操作步骤图；
图5为本发明的实施例2的特征值数据下发给人脸***的流程图；
图6为本发明的实施例3的安全API接口服务调用的操作流程图
图7为本发明的人脸基础信息中间库的安全API接口完整过程的操作步骤图；
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例；
本发明的兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法的流程图如图1所示，其包括以下步骤：
S11：创建人员基本信息库和人员照片库以及人脸特征值库，存储数据包括人员的结构化数据和照片以及人脸特征值；
S12：当中间库有人脸基础信息数据更新时可以直接调度各算法特征提取***进行人脸特征提取，达到人脸特征数据自动提取的目的；
S13：根据特征提取***有数据返回时调用一个特征回调接口服务，将收到的特征值存储到人脸特征值库中；
S14：多算法厂商人脸识别***从特征值中间数据库中获取特征值信息；
S15：算法厂商根据人脸识别***获取的原始人脸照片特征和特征库进行比对后，根据比中的人脸特征全局人员编号可以调用安全API接口获取此人的详细信息和照片信息；
下面结合具体的实施例对步骤S11至步骤S15进行详细的描述；
实施例1：
本实施例详细描述步骤S11，其具体包括以下步骤：
S111：创建人员信息库，人员照片库和人脸特征值库，人员信息库是用于存储人员的结构化基础信息，包括人员全局唯一编号，姓名，身份证，性别，人员照片路径，人员标签。人员照片库是存储人员照片的二进制数据，存储在图片服务器上，人脸特征值库是存放特征提取***提取出来的人脸特征数据的；
S112：将人员基础信息数据和照片分别导入相应的数据库和图片服务器上；
其中，步骤S111具体需要创建人脸信息数据库以及相关的表结构（MYSQL数据库），另外照片数据库用文件服务器来存储，对应的人脸信息结构化数据库中会存储对应的照片URL地址；
实施例2：
结合图2，3，5，本实施例详细描述S12，S13，S14的另一种方法，其包括以下步骤：
S121：实时监测人员信息数据库的数据变化，包括人员结构化数据信息的变化，人员照片的改变；
S122：将变化的人员数据(这里指的是人员照片的URL地址)推送给特征提取***进行特征提取操作；
S131：实时接收特征提取***通过回调接口服务推送的人员特征信息，并且进行数据核实；
S132：将收到的人员特征数据存储到特征值中间库中，并且更新特征提取任务状态，包括正常，人脸检测失败，图片下载失败和其它错误；
S141：特征回调服务接口操作后会将收到的人脸特征数据存储到人脸特征值数据库中；
S142：该数据库访问方式会提供给人脸算法厂商，以便算法厂商检测特征数据发生变化进实时同步操作；
结合图4，对于本发明的人脸基础信息中间库特征值管理流程进行了详细描述，其中包括特征管理服务，特征回调服务，人脸识别厂商，特征管理服务会监测人脸信息数据库的人员信息变化，如果有变化会将新的人脸数据推送给算法厂商的特征提取***，由特征提取***将人员照片提取特征后回调特征回调服务接口，如果提取成功则由特征回调服务将特征值进行入人脸特征库存储，算法厂商根据提供的特征值数据库访问用户读取特征值数据，下载到本地***中进行人脸识别比对用；
实施例3：
结合图6，本实施例详细描述S15的另一种方法，其包括以下步骤：
S151：人脸识别***要获取人员的详细信息和照片，首先需要调取安全API服务的认证接口，将事先提供的应用标识和应用密钥传入进行认证；
S152：拿到认证通过返回的令牌值，传入人脸识别***获取到的人员特征数据的人员全局唯一编号和相关参数；
S153：进入安全API接口服务后，服务端将验证调用者的权限，记录日志，添加照片水印一系列安全操作；
S154：最后返回详细的人员基本信息和照片信息；
结合图7，各家人脸识别厂商想要获取人员的详细信息和照片，必须通过安全API接口服务来实现，安全API接口提供了认证，心跳保活接口，以及获取人员详细信息的接口，该服务根据人脸识别***传入的应用标识信息进行认证，成功后会返回一个令牌值，人脸识别***拿着这个令牌值来调取获取人员详细信息接口之前还会进行权限的验证，各种安全机制的核查过程，最后针对请求的记录会打印日志入库，返回的照片也会进行加水印的操作，以此保证安全。此处公开的仅为本发明的优选实施例，本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，并不是对本发明的限定。任何本领域技术人员在说明书范围内所做的修改和变化，均应落在本发明所保护的范围内。

Claims (5)

1.一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S11：创建人员基本信息数据库、人员照片数据库和人脸特征值数据库，人员基本信息数据库用于存储人员基本信息的结构化数据，人员照片数据库用于存储人员的照片，人脸特征值数据库用于存储人脸的特征值数据；
人脸基础数据包括人员基本信息和照片；
人员基础信息库中还包括人员类型数据表(常规人员，外国人员，在逃人员)；
S12：实时监测人员基本信息数据的变化情况，包括人员基本信息数据的新增，修改和删除，新增和修改人员基本信息数据时，特征管理服务会把该人员基本信息所对应的照片推送给人脸特征提取***进行人脸特征提取，并将提取出的人脸特征值下发给人脸识别算法厂商，删除照片时则需要在人脸特征值数据库中增加删除特征的标记；
S13：人脸特征提取***有数据返回时，调用特征回调接口服务，实时接收人脸特征提取***推送的人脸特征信息，并将收到的人脸特征数据存储到人脸特征值数据库中；
S14：多算法厂商人脸识别***从特征值中间数据库中获取人脸特征值信息，按照人员类型数据表中对应的人员类型创建不同的本地人像库，人像库的名称就是人员类型名称，然后将人脸特征值信息下发到对应的建好的人像库中做应用；
S15：算法厂商根据抓拍照片对比人脸特征值库后可取得人员全局唯一编号后，根据人员全局编号调用安全API接口获取该人员的详细信息和照片信息。
2.根据权利要求1所述的一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法，其特征在于，所述步骤S12进一步为：算法厂商的人脸特征提取***必须直连特征管理服务，内部形成一个小的局域网络，确保数据信息的安全性，能够不让推送给人脸特征提取***的照片不外泄；
同时特征管理服务会对人脸特征提取***进行监测，包括网络的监测，磁盘的读写以及图片数据的转存等，并且支持人脸特征提取并发量不少于200张/秒。
3.根据权利要求1所述的兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法，其特征在于，所述步骤S15进一步包括：
所述步骤S15进一步包括：
S151：人脸识别***调取安全API服务的认证接口；
S152：输入人脸识别***跟抓拍照片和人脸特征值库比中的人脸特征对应的人员全局唯一编号；
S153：安全API接口服务验证调用者的权限，记录日志，添加照片水印安全操作；
S154：返回详细的人员基本信息和照片信息。
4.根据权利要求3所述的一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务，其特征在于，所述步骤S151进一步为：人脸识别***调用安全API接口服务的认证接口需要传入分配好的应用标识和应用密钥，验证通过会返回一个令牌值，然后用该令牌值可以请求获取人员基本信息和人员照片信息，为保持令牌值的有效性还必须调用安全API服务的心跳保活接口。
5.一种兼容多算法的分布式人脸基础信息中间库服务的设计方法，其特征在于，包括：人脸基础信息库、特征提取管理服务、中间库特征提取调度服务以及安全API接口服务，其中：
所述人脸基础信息库用于存放人员的基础信息和照片信息；
所述特征提取管理服务用于调度各个算法厂商进行人员特征提取管理；
所述中间库特征提取调度服务向各算法特征提取***发送特征提取请求，同时提供一个回调接口用于返回人脸特征数据；
所述安全API服务用于在算法厂商根据获取到的原始照片特征值与人脸特征值数据库中的人员特征比中后需要显示人员基本信息和照片时，建议优先使用批量获取人员信息的接口获取比中人员的照片和基本信息，再根据界面用户操作后的需要调用获取人员详细信息的接口获取单个人员的信息和原始照片。
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