[发明专利]一种大规模人脸识别模型优化系统

权利要求书

1.一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于，包括应用服务器（1）、人脸算法服务器（2）、比对分析服务器（3）、训练管理服务器（4）、采集接入服务器（5）、多路人脸抓拍摄像机（6），

其中，该多路人脸抓拍摄像机（6）与该采集接入服务器（5）相连接，该采集接入服务器（5）与该人脸算法服务器（2）相连接，该人脸算法服务器（2）与该比对分析服务器（3）相连接，该比对分析服务器（3）与该训练管理服务器（4）相连接，同时，该人脸算法服务器（2）与该训练管理服务器（4）相连接，该应用服务器（1）同时与该人脸算法服务器（2）、该比对分析服务器（3）、该训练管理服务器（4）、该采集接入服务器（5）相连接，

其中，该多路人脸抓拍摄像机（6）用于采集人脸照片，并通过该采集接入服务器（5）接入该模型优化系统，

该人脸算法服务器（2）用于对该采集接入服务器（5）传入的人脸照片进行特征提取以及算法模型的训练，

该比对分析服务器（3）用于布控库的实时比对、人脸1：N/N：N比对分析以及抓拍人脸库的聚类分析，

该训练管理服务器（4）用于标注数据集的多维度分析整理、存储与人工审核质检，训练计划与测试方案管理，

该应用服务器（1）用于系统配置管理及人员入库、布控、告警、人脸1：N/N：N查询与抓拍时间、位置上的碰撞比对分析应用，并将应用过程中所进行标注/确认的数据记录到训练管理服务器（4）中形成标注数据集，

该人脸算法服务器（2）、该比对分析服务器（3）以及该训练管理服务器（4）形成闭环。

2.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：该采集接入服务器（5）通过28181协议或SDK方式接入该多路人脸抓拍摄像机（6）。

3.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：用户通过该应用服务器（1）提供的用户界面，进行碰撞分析、报警通知/查询，以及人脸1：N、N：N查询应用过程中所进行的人脸命中确认操作，将形成预标注数据记录到该训练管理服务器（4）中。

4.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：该训练管理服务器（4）通过计划执行，对抓拍照片集进行人脸聚类分析生成预标注数据集，逐步从抓拍照片集中取出人脸照片，调用该比对分析服务器（3）在剩下的照片中比对，相似度超过设定阈值的归为一类，同时将已归类的照片记录从抓拍照片集中取出，直到抓拍照片集中的人脸照片全部取完。

5.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：该训练管理服务器（4）从预标注数据集中抽取样本供专业标注人员进行标注验证，或导出数据集，从抓拍时间、场景及抓拍位置抓拍数量等多个维度对预标注数据集分组抽取，以及加密导出、导入方式通过标注人员审核验证，形成最终标注数据集。

6.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：该人脸算法服务器（2）根据训练计划，在指定的标注数据集上完成模型训练以及测试数据集的特征提取。

7.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：该比对分析服务器（3）以欧式距离计算、余弦距离计算或SDK方式，对测试数据的特征值比对验证，统计FPR为1/10⁵时的TPR作为评测指标。

8.如权利要求1所述的一种大规模人脸识别模型优化系统，其特征在于：该应用服务器（1）根据模型适用场景，以TPR排名选择最优模型，对不同场景中的人脸抓拍监控点进行人脸分析处理。