[发明专利]基于人脸识别的大数据精准制作智能证卡的实现方法

权利要求书

1.基于人脸识别的大数据精准制作智能证卡的实现方法，其特征在于，

包括：

采集目标人物的实时数据，其中，所述实时数据至少包括包含目标人物面部的图片；

通过时间轴模型对目标人物的实时数据进行时间分类；

通过遮挡模型对时间分类后的目标人物的实时数据进行遮挡分类；

若所述目标人物的实时数据分类为遮挡时，则调用第一识别模型对目标人物的实时数据进行识别，并获得第一识别数据；

若所述目标人物的实时数据分类为非遮挡时，则调用第二识别模型对目标人物的实时数据进行识别，并获得第二识别数据；

选择时间轴模型内时间间隔最近的两个识别数据进行对比，其中，所述识别数据包括第一识别数据与第二识别数据；

若对比结果低于预设对比阈值，则不对智能证卡内的面部识别数据进行更新；

若对比结果高于预设对比阈值，则选取两个所述识别数据在时间轴模型排列靠后的识别数据为更新数据；

选取更新数据替换智能证卡内面部识别数据；

所述采集目标人物的面部信息之前，还包括:

采集目标人物的初始照片为起始的面部识别数据；

获取目标人物所处区域的采集单元的实时数据，其中，所述采集单元的实时数据至少包括目标人物面部的图片；

所述时间轴模型包括时间节点层、信息存储层、信息分割层以及显示层；

所述时间节点层，用于对实时数据进行时间标签，具体为，实时获取国家天文台的北京时间数据，其中，北京时间数据至少包括日期子数据、小时子数据、分钟子数据、秒钟子数据；

将日期子数据、小时子数据、分钟子数据、秒钟子数据通过规定排列式排列为时间标签；

所述信息存储层，用于接收目标人物的实时数据，并对实时数据进行存储，增添时间标签；

所述信息分割层，用于对信息存储层内的实时数据进行提取并分割，具体为，获取实时数据，并筛选出实时数据内的视频子数据或/和照片子数据；

对视频子数据按照每秒为单位进行分割，得到分割照片子数据；

所述显示层，用于获取分割照片子数据与照片子数据的时间标签，通过时间标签由远至近的显示顺序对分割照片子数据进行展示；

所述遮挡模型包括提取层、判断层、标签层以及输出层；

所述提取层，用于提取分割照片子数据和照片子数据内目标人脸的全部关键点；

所述判断层，通过预设参数判断目标关键点是否位于人脸区域，其中，所述目标关键点为全部关键点中的部分；

其中，所述预设参数至少包括肤色参数，所述目标关键点为与所述目标人脸的唇部关联的嘴巴关键点、下巴关键点和鼻子关键点中的至少一种；

若所述目标关键点位于人脸区域，则判定所述目标人脸处于非遮挡状态，实时数据分类为非遮挡；

若所述目标关键点不位于人脸区域，则判定所述目标人脸处于遮挡状态，既实时数据分类为遮挡；

所述调用第一识别模型之前，还包括：

通过大数据平台获取若干数量的训练样本图片，其中，所述训练样本图片为包括处于非遮挡状态的样本人脸的图片；

将所述非遮挡状态的样本人脸的图片输入深度神经网络进行学习训练，得到所述第二识别模型；

从所述训练样本图片中截取出目标样本区域，其中，所述目标样本区域为所述样本人脸的双眼所对应的部分区域；

将面部遮挡特征贴合到所述样本人脸图片中的唇部区域，得到对应的遮挡训练样本图片；

将所述目标样本区域对应图片与遮挡训练样本图片输入深度神经网络进行学习训练，得到所述第一识别模型；

所述调用第一识别模型对目标人物的实时数据进行识别，包括：

获取目标人物的实时数据，提取实时数据内的目标人物的眼部像素特征，以及遮挡物像素特征；

查找与所述目标人物的眼部像素特征匹配的目标特征数据；

通过将遮挡物像素特征增加到目标特征数据内，形成对比识别数据；

通过对比识别数据与实时数据的对比，获得第一识别数据；

所述调用第二识别模型对目标人物的实时数据进行识别，包括：

获取目标人物的实时数据，提取实时数据内的目标人物的面部像素特征；

查找与所述目标人物的面部像素特征匹配的目标特征数据；

通过面部像素特征与目标特征数据内的目标面部像素特征对比，获得第二识别数据；

所述选择时间轴模型内时间间隔最近的两个识别数据进行对比，包括：

获取时间间隔最近的两个识别数据，其中，所述识别数据包括第一识别数据与第二识别数据；

通过两个识别数据进行特征像素重合对比，获得对比结果；

具体的，当两个识别数据均为第一识别数据时，分别获取两个识别数据内的目标人物的眼部像素特征，进行重合对比，重合区域个数既为对比结果；

当两个识别数据均为第二识别数据时，分别获取两个识别数据内的目标人物的面部像素特征，进行重合对比，重合区域个数既为对比结果；

当两个识别数据一个为第一识别数据另一个为第二识别数据时，将第二识别数据分为第一区域识别数据和第二区域识别数据，其中，第一区域识别数据对应为所述目标人物的双眼所在的区域；

第二区域识别数据对应为所述目标人物除双眼以外面部其余区域；

选取第二识别数据内的第一区域识别数据内的目标人物的眼部像素特征与第一识别数据内的目标人物的眼部像素特征进行重合对比，重合区域个数既为对比结果；

所述获取目标人物所处区域之前，还包括：

获取目标人物的位置信息，其中，所述位置信息通过智能设备定位单元获取；

获取位置信息对应区域内的采集终端运行情况，其中，所述运行情况至少包括采集终端的位置以及采集区间；

当所述目标人物的位置信息属于采集终端的采集区间内时，采集终端对目标人物进行实时采集，并生成实时数据。