CN112966142A - 一种准确率与识别速度提高的优化方法 - Google Patents

一种准确率与识别速度提高的优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种准确率与识别速度提高的优化方法，建立特征数据库；***数据库优化处理；特征识别获取；识别特征优化处理；优化识别计算，本发明通过在识别***内建立数据识别模型，并以***存储身份特征信息和现场识别身份特征信息作为坐标模型中的X轴和Y轴，以此不仅方便将现场的识别信息与***内存储的信息进行快速的识别对比，并且也方便将特征信息的识别结果进行更加直观的展现，且通过X轴和Y轴上的标点数据，方便快速的判断和计算坐标模型内的矩形面积，并通过矩形面积的大小方便快速的对该识别过程的识别准确率进行反应，通过以此方式来对识别结果的处理过程优化，方便后续在识别时能够快速提升识别的准确率。

Description

一种准确率与识别速度提高的优化方法
技术领域
本发明涉及特征识别技术领域，具体为一种准确率与识别速度提高的优化方法。
背景技术
随着现在社区安防的发展，人们的工作和生活发生了质的变化，我们所看到的，所使用的都越来越智能化，人脸识别技术作为当前十分火热的应用之一，在各个领域中应用越来越广泛，刷脸即将成为一种新的潮流趋势，人脸识别具备自然性、非强制性和非接触性等特点，利用人脸的独一无二特性，不易被复制，识别率高，识别速度快，因此使得人脸识别在办公大厦、商场、车站等各个领域均得到利用；
而目前的识别方式，由于在实际识别过程中无法将识别的特征信息与***存储的特征信息进行更完善的优化处理，使得目前识别过程中的识别准确率和识别的速度均得不到提高，进而降低了识别技术的实际应用效果。
发明内容
本发明提供一种准确率与识别速度提高的优化方法，可以有效解决上述背景技术中提出由于在实际识别过程中无法将识别的特征信息与***存储的特征信息进行更完善的优化处理，使得目前识别过程中的识别准确率和识别的速度均得不到提高，进而降低了识别技术的实际应用效果的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种准确率与识别速度提高的优化方法，包括如下步骤：
S1、建立特征数据库；
S2、***数据库优化处理；
S3、特征识别获取；
S4、识别特征优化处理；
S5、优化识别计算。
根据上述技术方案，所述S1中，建立特征数据库是指建立预存的***底库，用以存储用户的身份识别信息，具体是指以道闸限行和公示推广的方式进行宣传，督促用户自助注册并录入身份特征的识别信息，用户自助注册的方式主要包括小程序、公众号和APP，用户自助通过小程序、公众号和APP来依据实际情况完成身份特征信息的注册和录入，且在用户身份特征信息完成注册和录入后，通***检验单元来对当前用户的实际身份特征信息进行校验，以确保***底库内存储的用户特征信息准确无误。
根据上述技术方案，所述S2中，***数据库优化处理是指用户在注册完身份特征信息后，将身份特征信息上传至***数据库，***数据库在接收到特征信息后，依据用户各个特征信息识别结果的类别来对***数据库内存储的身份特征信息进行优化存储。
根据上述技术方案，所述优化存储具体是指依照用户身份特征信息识别结果的类型在***数据库内对应的建立单个独立的存储单元，实现通过单独的存储单元来存储对应的用户身份特征信息，并且依据用户的注册名称来为独立存储单元进行命名，并对该统计用户的各个特征信息类别获取的数量进行统计；
***存储身份特征信息具体包括：男女性别信息、年龄段区间、长短发特征、眼镜佩戴信息、指纹识别信息、掌纹识别信息、耳廓识别信息和牙齿识别信息，总共包括8个特征类别，将***存储身份特征信息记为X，在用户特征信息类别获取的数量为1时，则记为X1，在用户特征信息类别获取的数量为2时，则记为X2……在用户特征信息类别获取的数量为8时，则记为X8。
根据上述技术方案，所述S3中，特征识别获取是指在现场获取用户的识别特征信息，具体指在识别现场通过CCD摄像头来对用户信息进行现场获取，现场所要获取的用户识别特征信息具体包括：男女性别信息、年龄段区间、长短发特征、眼镜佩戴信息、指纹识别信息、掌纹识别信息、耳廓识别信息和牙齿识别信息，现场识别身份特征信息记为Y；
在现场获取用户的特征信息时，识别现场需要满足识别距离、识别角度和现场光照的条件要求。
根据上述技术方案，所述S4中，识别特征优化处理是指对用户现场获取的身份特征信息进行优化，具体包括如下步骤：
A、现场特征信息处理；
B、构建处理模型；
所述A中，现场特征信息处理是指对现场识别所获取的用户特征信息进行统计和存储处理，统计处理是指依据用户现场识别的特征信息以及特征信息的类别数量进行统计。
根据上述技术方案，所述存储处理是指在统计完用户现场识别的特征信息后，将现场获取的用户特征信息以及统计结果进行存储，并通过现场识别设备将存储的现场识别信息输送至***底库内，通过将***底库内的特征信息进行识别处理，使现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息的类别与差异对比，并判断现场识别特征信息的各个类别信息在对应的存储单元内与之存储的各个类别信息之间相同的特征信息与相同信息类别的数量；
具体包括：现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为1个，则记为Y1，现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为2个，则记为Y2……现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为8个，则记为Y8。
根据上述技术方案，所述B中，构建处理模型是指在识别***内建立数据识别模型，具体指以建立坐标系的形式来建立平面直角坐标模型，以***存储身份特征信息作为X轴，以现场识别身份特征信息作为Y轴；
并以***存储身份特征信息的类别数量作为X轴上各个标点，记为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8，以现场识别身份特征信息与***存储身份特征信息之间类别相同的数量作为Y轴上各个标点，记为Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7和Y8。
根据上述技术方案，所述S5中，在处理模型构建后，以及建立的模型来计算该识别结果，具体包括如下步骤：
a、统计标点数量；
b、计算区间面积；
c、判断识别精度；
所述a中，具体是指在平面坐标系中将***存储身份特征信息的类别数量和现场识别身份特征信息与之相同的类别数量分别在X轴和Y轴上进行标点，并统计X轴和Y轴上各个标点的数量；
所述b中，计算X轴和Y轴各个标点的数量在平面坐标系内所围成的矩形面积，计算方式为：矩形面积=X轴上的标点数量*Y上的标点数量。
根据上述技术方案，所述c中，在计算完坐标系内的矩形面积后，坐标系内平面矩形的计算面积越大，则X轴和Y轴上各个标点的数量越多，反之，坐标系内平面矩形的计算面积越小，则X轴和Y轴上各个标点的数量越少；
X轴和Y轴上各个标点的数量越多，矩形面积越大，则该***的识别精度越高，反之，X轴和Y轴上各个标点的数量越少，矩形面积越小，则该***的识别精度越低。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明在获取用户的特征信息后，对特征信息以建立数据库的形式进行存储，且在存储用户特征信息的过程中，能够依据用户各个特征信息识别结果的类别在***数据库内依据各个特征信息的类别来建立单独的存储单元，以此来对***内存储的身份特征信息进行优化存储，使得后续在对用户特征信息进行识别对比时能够更加快速精确的将用户特征信息进行识别对比，以此来保证特征信息在实际识别过程中的识别速度；
在获取用户的身份特征信息时，能够为用户提供不同途径的获取方式，使得用户特征信息在获取过程中更加便捷，且通过***对用户的特征信息进行识别校验，以此来保证获取的用户身份信息更加准确。
通过对现场识别的特征信息进行优化处理，使得现场识别的特征信息以及特征信息的类别数量能够进行更好的统计和存储，以此来方便后续将现场识别的特征信息与***存储的特征信息进行识别对比，进而进一步方便将用户的特征信息进行识别，以此来进一步保证了特征信息识别过程中的速度；
通过在在识别***内建立数据识别模型，并以***存储身份特征信息作为坐标模型中的X轴，以现场识别身份特征信息作为坐标模型中的Y轴，以此不仅方便将现场的识别信息与***内存储的信息进行快速的识别对比，并且也方便将特征信息的识别结果进行更加直观的展现，且通过X轴和Y轴上的标点数据，方便快速的判断和计算坐标模型内的矩形面积，并通过矩形面积的大小方便快速的对该识别过程的识别准确率进行反应，以此使得识别过程中特征信息识别相同的类别数量越多，即该识别过程的识别精度即越高，通过以此方式来对识别结果的处理过程优化，方便后续在识别时能够快速提升识别的准确率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1是本发明的步骤流程图；
图2是本发明处理模型的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例：如图1-2所示，本发明提供一种技术方案，一种准确率与识别速度提高的优化方法，包括如下步骤：
S1、建立特征数据库；
S2、***数据库优化处理；
S3、特征识别获取；
S4、识别特征优化处理；
S5、优化识别计算。
基于上述技术方案，S1中，建立特征数据库是指建立预存的***底库，用以存储用户的身份识别信息，具体是指以道闸限行和公示推广的方式进行宣传，督促用户自助注册并录入身份特征的识别信息，用户自助注册的方式主要包括小程序、公众号和APP，用户自助通过小程序、公众号和APP来依据实际情况完成身份特征信息的注册和录入，且在用户身份特征信息完成注册和录入后，通***检验单元来对当前用户的实际身份特征信息进行校验，以确保***底库内存储的用户特征信息准确无误。
基于上述技术方案，S2中，***数据库优化处理是指用户在注册完身份特征信息后，将身份特征信息上传至***数据库，***数据库在接收到特征信息后，依据用户各个特征信息识别结果的类别来对***数据库内存储的身份特征信息进行优化存储。
基于上述技术方案，优化存储具体是指依照用户身份特征信息识别结果的类型在***数据库内对应的建立单个独立的存储单元，实现通过单独的存储单元来存储对应的用户身份特征信息，并且依据用户的注册名称来为独立存储单元进行命名，并对该统计用户的各个特征信息类别获取的数量进行统计；
***存储身份特征信息具体包括：男女性别信息、年龄段区间、长短发特征、眼镜佩戴信息、指纹识别信息、掌纹识别信息、耳廓识别信息和牙齿识别信息，总共包括8个特征类别，将***存储身份特征信息记为X，在用户特征信息类别获取的数量为1时，则记为X1，在用户特征信息类别获取的数量为2时，则记为X2……在用户特征信息类别获取的数量为8时，则记为X8。
基于上述技术方案，S3中，特征识别获取是指在现场获取用户的识别特征信息，具体指在识别现场通过CCD摄像头来对用户信息进行现场获取，现场所要获取的用户识别特征信息具体包括：男女性别信息、年龄段区间、长短发特征、眼镜佩戴信息、指纹识别信息、掌纹识别信息、耳廓识别信息和牙齿识别信息，现场识别身份特征信息记为Y；
在现场获取用户的特征信息时，识别现场需要满足识别距离、识别角度和现场光照的条件要求。
基于上述技术方案，S4中，识别特征优化处理是指对用户现场获取的身份特征信息进行优化，具体包括如下步骤：
A、现场特征信息处理；
B、构建处理模型；
A中，现场特征信息处理是指对现场识别所获取的用户特征信息进行统计和存储处理，统计处理是指依据用户现场识别的特征信息以及特征信息的类别数量进行统计。
基于上述技术方案，存储处理是指在统计完用户现场识别的特征信息后，将现场获取的用户特征信息以及统计结果进行存储，并通过现场识别设备将存储的现场识别信息输送至***底库内，通过将***底库内的特征信息进行识别处理，使现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息的类别与差异对比，并判断现场识别特征信息的各个类别信息在对应的存储单元内与之存储的各个类别信息之间相同的特征信息与相同信息类别的数量；
具体包括：现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为1个，则记为Y1，现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为2个，则记为Y2……现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为8个，则记为Y8。
基于上述技术方案，B中，构建处理模型是指在识别***内建立数据识别模型，具体指以建立坐标系的形式来建立平面直角坐标模型，以***存储身份特征信息作为X轴，以现场识别身份特征信息作为Y轴；
并以***存储身份特征信息的类别数量作为X轴上各个标点，记为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8，以现场识别身份特征信息与***存储身份特征信息之间类别相同的数量作为Y轴上各个标点，记为Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7和Y8。
基于上述技术方案，S5中，在处理模型构建后，以及建立的模型来计算该识别结果，具体包括如下步骤：
a、统计标点数量；
b、计算区间面积；
c、判断识别精度；
a中，具体是指在平面坐标系中将***存储身份特征信息的类别数量和现场识别身份特征信息与之相同的类别数量分别在X轴和Y轴上进行标点，并统计X轴和Y轴上各个标点的数量；
b中，计算X轴和Y轴各个标点的数量在平面坐标系内所围成的矩形面积，计算方式为：矩形面积=X轴上的标点数量*Y上的标点数量。
基于上述技术方案，c中，在计算完坐标系内的矩形面积后，坐标系内平面矩形的计算面积越大，则X轴和Y轴上各个标点的数量越多，反之，坐标系内平面矩形的计算面积越小，则X轴和Y轴上各个标点的数量越少；
X轴和Y轴上各个标点的数量越多，矩形面积越大，则该***的识别精度越高，反之，X轴和Y轴上各个标点的数量越少，矩形面积越小，则该***的识别精度越低。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、建立特征数据库；
S2、***数据库优化处理；
S3、特征识别获取；
S4、识别特征优化处理；
S5、优化识别计算。
2.根据权利要求1所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述S1中，建立特征数据库是指建立预存的***底库，用以存储用户的身份识别信息，具体是指以道闸限行和公示推广的方式进行宣传，督促用户自助注册并录入身份特征的识别信息，用户自助注册的方式主要包括小程序、公众号和APP，用户自助通过小程序、公众号和APP来依据实际情况完成身份特征信息的注册和录入，且在用户身份特征信息完成注册和录入后，通***检验单元来对当前用户的实际身份特征信息进行校验，以确保***底库内存储的用户特征信息准确无误。
3.根据权利要求1所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述S2中，***数据库优化处理是指用户在注册完身份特征信息后，将身份特征信息上传至***数据库，***数据库在接收到特征信息后，依据用户各个特征信息识别结果的类别来对***数据库内存储的身份特征信息进行优化存储。
4.根据权利要求3所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述优化存储具体是指依照用户身份特征信息识别结果的类型在***数据库内对应的建立单个独立的存储单元，实现通过单独的存储单元来存储对应的用户身份特征信息，并且依据用户的注册名称来为独立存储单元进行命名，并对该统计用户的各个特征信息类别获取的数量进行统计；
***存储身份特征信息具体包括：男女性别信息、年龄段区间、长短发特征、眼镜佩戴信息、指纹识别信息、掌纹识别信息、耳廓识别信息和牙齿识别信息，总共包括8个特征类别，将***存储身份特征信息记为X，在用户特征信息类别获取的数量为1时，则记为X1，在用户特征信息类别获取的数量为2时，则记为X2……在用户特征信息类别获取的数量为8时，则记为X8。
5.根据权利要求1所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述S3中，特征识别获取是指在现场获取用户的识别特征信息，具体指在识别现场通过CCD摄像头来对用户信息进行现场获取，现场所要获取的用户识别特征信息具体包括：男女性别信息、年龄段区间、长短发特征、眼镜佩戴信息、指纹识别信息、掌纹识别信息、耳廓识别信息和牙齿识别信息，现场识别身份特征信息记为Y；
在现场获取用户的特征信息时，识别现场需要满足识别距离、识别角度和现场光照的条件要求。
6.根据权利要求5所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述S4中，识别特征优化处理是指对用户现场获取的身份特征信息进行优化，具体包括如下步骤：
A、现场特征信息处理；
B、构建处理模型；
所述A中，现场特征信息处理是指对现场识别所获取的用户特征信息进行统计和存储处理，统计处理是指依据用户现场识别的特征信息以及特征信息的类别数量进行统计。
7.根据权利要求6所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述存储处理是指在统计完用户现场识别的特征信息后，将现场获取的用户特征信息以及统计结果进行存储，并通过现场识别设备将存储的现场识别信息输送至***底库内，通过将***底库内的特征信息进行识别处理，使现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息的类别与差异对比，并判断现场识别特征信息的各个类别信息在对应的存储单元内与之存储的各个类别信息之间相同的特征信息与相同信息类别的数量；
具体包括：现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为1个，则记为Y1，现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为2个，则记为Y2……现场识别的特征信息与***底库内存储的特征信息相同的数量为8个，则记为Y8。
8.根据权利要求6所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述B中，构建处理模型是指在识别***内建立数据识别模型，具体指以建立坐标系的形式来建立平面直角坐标模型，以***存储身份特征信息作为X轴，以现场识别身份特征信息作为Y轴；
并以***存储身份特征信息的类别数量作为X轴上各个标点，记为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8，以现场识别身份特征信息与***存储身份特征信息之间类别相同的数量作为Y轴上各个标点，记为Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7和Y8。
9.根据权利要求8所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述S5中，在处理模型构建后，以及建立的模型来计算该识别结果，具体包括如下步骤：
a、统计标点数量；
b、计算区间面积；
c、判断识别精度；
所述a中，具体是指在平面坐标系中将***存储身份特征信息的类别数量和现场识别身份特征信息与之相同的类别数量分别在X轴和Y轴上进行标点，并统计X轴和Y轴上各个标点的数量；
所述b中，计算X轴和Y轴各个标点的数量在平面坐标系内所围成的矩形面积，计算方式为：矩形面积=X轴上的标点数量*Y上的标点数量。
10.根据权利要求9所述的一种准确率与识别速度提高的优化方法，其特征在于：所述c中，在计算完坐标系内的矩形面积后，坐标系内平面矩形的计算面积越大，则X轴和Y轴上各个标点的数量越多，反之，坐标系内平面矩形的计算面积越小，则X轴和Y轴上各个标点的数量越少；
X轴和Y轴上各个标点的数量越多，矩形面积越大，则该***的识别精度越高，反之，X轴和Y轴上各个标点的数量越少，矩形面积越小，则该***的识别精度越低。
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