基于用户注册态的人脸检索的方法、介质和装置与流程

1.本公开涉及人脸检索领域，具体而言涉及一种基于用户注册态的人脸检索的方法、介质和装置。


背景技术：

2.目前，人脸检索的常用方法是检测人脸的面部特征，与数据库中的样本的面部特征进行匹配并且输出具有最高的相似程度的样本作为人脸检索的结果。但是，用户数不断增加，数据库中的样本数量随之增加，可能会给这个方法带来两个问题：一是该方法需要计算所要检索的人脸与数据库中的每个样本的相似程度，计算量较大，人脸检索的匹配速度慢；二是在寻找具有最高相似程度的样本时，可能会出现数据库中的多个样本与所要检索的人脸的相似程度非常接近甚至相同的情况，这可能会造成误匹配的问题。
3.因此，存在对人脸检索进行改进的需求。


技术实现要素：

4.根据本公开的第一方面，提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的方法，包括：确定与预定位置的距离在阈值距离以内的基站；查询连接到基站的注册态用户，并且根据注册态用户生成待检索用户的列表；获取与预定位置相关联的、利用摄像头采集的待识别的用户的人脸信息；以及将待识别的用户的人脸信息与全量人脸信息库中跟待检索用户的列表中包括的待检索用户相对应的人脸信息进行匹配以确定待识别的用户的身份。
5.根据本公开的第二方面，提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的非瞬态计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，当所述程序由计算机执行时，使所述计算机执行如上所述的方法。
6.根据本公开的第三方面，提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的计算装置，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器通信耦合，所述存储器中存储有程序，所述程序当由处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的方法。
7.根据本公开的第四方面，提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的装置，包括用于执行如上所述的方法的单元。
8.根据本公开的实施例的优点之一在于，引入基站的注册态用户信息，缩小人脸检索的样本数据，从而能够在更小的样本库中迅速匹配检索人脸。基于用户注册态进行人脸检索与原有技术相比具有更高的效率和准确度。
9.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得更为清楚。
附图说明
10.构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
11.参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：
12.图1是图示根据本公开的实施例的一个示例性通信系统的结构的示意图。
13.图2是图示根据本公开的实施例的基站和ue设备之间的连接关系的示意图。
14.图3是图示根据本公开的实施例的通过人脸检索来识别用户的方法的流程图。
15.图4是图示根据本发明的实施例的通过人脸检索来识别用户的方法中涉及的数据或信息之间的关系的示意图。
16.图5是可以实现根据本公开的实施例的计算设备的示例性配置。
17.为了便于理解，在附图等中所示的各结构的位置、尺寸及范围等有时不表示实际的位置、尺寸及范围等。因此，本公开并不限于附图等所公开的位置、尺寸及范围等。
具体实施方式
18.下面将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
19.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。也就是说，本文中的结构及方法是以示例性的方式示出，来说明本公开中的结构和方法的不同实施例。然而，本领域技术人员将会理解，它们仅仅说明可以用来实施的本公开的示例性方式，而不是穷尽的方式。此外，附图不必按比例绘制，一些特征可能被放大以示出具体组件的细节。
20.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
21.如上文所述，目前人脸检索的常用方法存在一些问题：一是该方法需要计算所要检索的人脸与数据库中的每个样本的相似程度，计算量较大，人脸检索的匹配速度慢；二是在寻找具有最高相似程度的样本时，可能会出现数据库中的多个样本与所要检索的人脸的相似程度非常接近甚至相同的情况，这可能会造成误匹配的问题。
22.因此，存在对人脸检索进行改进缩小样本量从而提高人脸检索效率的需求。
23.针对上述需求和问题，电信运营商具有一定优势。电信运营商可以基于需要进行人脸识别的特定场所或位置，查询相关基站下的注册态用户，并将注册态用户用作当前人脸检索的样本，从而能够有效地缩小样本范围，快速进行人脸检索。图1是图示根据本公开的实施例的一个示例性通信系统的结构的示意图。图1以及下文的描述可能是基于lte通信系统进行的，但应当理解，其他通信系统也可以用于实施本公开的实施例，例如5g nr、wcdma等，本发明对此不作限制。如图1所示，当用户终端(ue，以下也可简称为用户)接入基站(例如enodeb)时，会向基站发送接入请求。基站收到后，通过s1-mme接口将信令传送给mme(移动性管理实体，mobility management entity)并存储到hss(归属用户服务器，home subscriber server)中，通过s1-u接口将数据传送到锚点s-gw(服务网关，serving gateway)，然后通过p-gw(pdn网关，pdn gateway)与外界网络相连。当用户连接到该基站时，除了关机或处于飞行模式的用户之外，都属于该基站下的注册态用户。
24.图2是图示根据本公开的实施例的基站和ue之间的连接关系的示意图。其中，预定位置201可以是需要进行人脸识别的特定场所或位置，例如机场、火车站、营业厅、写字楼、
商场等等。多个基站202与预定位置201的距离在阈值距离以内，在图2中被图示为处于虚线范围内，并且每个基站202有多个注册态用户203(ue)。应该注意的是，因为ue可以移动以及/或者基站可以移动，与预定位置201的距离在阈值距离以内的基站202可以动态地更新，并且在该基站202的注册态用户203也可以动态地更新。
25.图3是图示根据本公开的实施例的通过人脸检索来识别用户的方法的流程图。该方法可以由执行人脸识别的系统来执行。例如，该方法可以由与预定位置201相关联的系统(例如机场的人脸识别系统)来执行，其与电信运营商的服务器进行通信以获取执行该方法的过程中所需要的信息。又例如，该方法可以是电信运营商针对该预定位置201所提供的服务。再例如，该方法可以由电信运营商和与预定位置201相关联的系统合作执行，或者也可以由单独的第三方来执行。
26.具体而言，该方法可以包括步骤：在s301处，确定与预定位置的距离在阈值距离以内的基站。
27.例如，如图2中所示，基站202a与预定位置201的距离在阈值距离以内，而基站202b与预定位置201的距离超出阈值距离。所以，对于预定位置201，基站202a属于与预定位置的距离在阈值距离以内的基站，而基站202b不属于与预定位置的距离在阈值距离以内的基站。
28.预定位置可以是固定位置，也可以是在移动中的位置。在一些实施例中，如果该预定位置是在移动中的位置(例如移动中的车辆)，与该预定位置的距离在阈值距离以内的基站可以随着该预定位置的移动而动态地更新。
29.基站和预定位置之间的阈值距离可以例如是500m。阈值距离也可以被预先设置或根据需要随时改变为任何其他合适的值。
30.继续参考图3，在s302处，查询连接到该基站的注册态用户，并且根据注册态用户生成待检索用户的列表。
31.待检索用户可以是指需要对其进行人脸检索以确定待识别用户身份的用户，待检索用户的人脸信息可以被用于与待识别的人脸信息进行匹配。
32.这可以利用mme用户注册信令实现。mme用户注册信令例如可以包括mdn(mobile directory number，本网移动号码)、enodeb、cell id等。可以根据mme用户注册信令获得所有用户的注册态信息。用户的注册态信息例如可以包括mdn、imsi(international mobile subscriber identity，国际移动用户识别码)、所属的enodeb以及cell id等。在已知与预定位置的距离在阈值距离以内的基站的情况下，可以根据enodeb和cell id等对所有用户的注册态信息进行筛选，得到连接到这些基站的注册态用户。基于这些注册态用户，可以得到待检索用户的列表。待检索用户的列表中可以包括待检索用户的手机号码(例如，mdn、imsi等)。在一些实施例中，待检索用户的列表中还可以包括待检索用户的enodeb以及cell id等。
33.还可以参考图4，图4是图示根据本发明的实施例的通过人脸检索来识别用户的方法中涉及的数据或信息之间的关系的示意图。在图4中，从用户注册态信息的数据库401得到待检索用户的列表402。在一些实施例中，连接到预定位置的距离在阈值距离以内的所有基站的所有注册态用户可以被包括在待检索用户的列表402中。在一些其他实施例中，可以根据特定标准对连接到与预定位置的距离在阈值距离以内的所有基站的注册态用户进行
进一步筛选，而不是所有注册态用户都被包括在待检索用户的列表402中。例如，在待检索用户的列表中包括enodeb的情况下，待检索用户的列表40可以仅仅包括与预定位置的距离在阈值距离以内的部分基站的注册态用户，这样可以例如进一步缩小样本范围。
34.此外，在一些实施例中，因为用户可以是不断移动的，并且每个基站的覆盖范围是有限的，所以用户所连接到的基站以及连接到特定基站的注册态用户可以是动态地更新的。例如，可以对mme网元信令信息进行准实时(平均时延约为例如5分钟)入库，并且在入库时动态地更新所有用户号码当前所属enodeb、cell id。此外，待检索用户的列表可以根据用户注册态信息的更新而动态地更新。
35.例如，可以参考图2，ue 203a原本连接到基站202b，该基站202b与预定位置201的距离超出阈值距离。ue 203a朝着一定方向移动，从而可能改为连接到基站202a，而基站202a与预定位置201的距离在阈值距离以内。所以ue 203a在更新之后可以属于连接到基站202a的注册态用户，并且被包括在待检索用户的列表中。作为另一个示例，ue 203b原本属于连接到基站202a的注册态用户，并且被包括在待检索用户的列表中。之后，ue 203b朝着一定方向移动，从而可能改为连接到与预定位置201的距离超出阈值距离的另一基站。所以ue 203b在更新之后不属于连接到基站202a的注册态用户，并且不被包括在待检索用户的列表中。
36.继续参考图3，在s303处，获取与该预定位置相关联的、利用摄像头采集的待识别的用户的人脸信息。
37.在一些实施例中，待识别的用户的人脸信息至少包括待识别的用户的人脸图像。例如，可以在该预定位置处的场所安装摄像头，对出入用户进行实时检测，以拍摄待识别的用户的人脸图像，从而进行人脸检索。
38.在s304处，将待识别的用户的人脸信息与全量人脸信息库中跟待检索用户的列表中包括的待检索用户相对应的人脸信息进行匹配以确定待识别的用户的身份。
39.全量人脸信息库可以基于事先由用户登记的信息，并且至少可以包括用户的人脸信息以及手机号码。用户的手机号码可以是用来标识用户的号码，包括imsi、mdn等。例如，全量人脸信息库可以是从crm(customer relationship management，客户关系管理)系统得到的，并且可以包括例如用户的人脸信息、手机号码以及其他用户基本信息。如上文所述，全量人脸信息库里的条目可能会随时间而不断增多，造成检索的困难，例如耗时和不够准确。而通过利用待检索用户的列表来在全量人脸信息库的基础上缩小检索范围，可以实现更为快速和准确的人脸识别。
40.可以继续参考图4，其中，根据待检索用户的列表402，从全量人脸信息库403得到待检索用户的人脸信息404。将待检索用户的人脸信息404与待识别的用户的人脸信息405进行匹配，以得到待识别的用户的身份406。
41.在一些实施例中，步骤s304具体而言可以包括：根据待检索用户的列表402，在全量人脸信息库403中筛选出待检索用户的信息，以生成待检索人脸信息库；以及将待识别的用户的人脸信息405与待检索人脸信息库中的人脸信息进行匹配，以确定待识别的用户的身份406。在一些实施例中，可以利用手机号码来标识待检索用户。在利用手机号码来标识待检索用户的情况下，可以从全量人脸信息库中获取与待检索用户的手机号码对应的待检索用户的人脸信息，从而生成待检索人脸信息库。如前所述，待检索用户的列表可以根据用
户注册态信息的更新而动态地更新，所以待检索人脸信息库可以随之动态地更新。
42.在一些其他实施例中，步骤s304具体而言可以包括：针对待检索用户的列表402中的每个待检索用户，在全量人脸信息库403中查找相应的人脸信息；以及将待识别的用户的人脸信息405与所查找到的人脸信息进行匹配，以确定待识别的用户的身份406。在一些实施例中，可以利用手机号码来标识待检索用户。在利用手机号码来标识待检索用户的情况下，可以利用每个待检索用户的手机号码来在全量人脸信息库403中查找相应的人脸信息。
43.根据一个实施例，将待识别的用户的人脸信息与待检索用户的人脸信息进行匹配以确定待识别的用户的身份可以包括：计算待识别的用户的人脸信息405与每一个待检索用户的人脸信息之间的相似程度；以及将待检索人脸信息库中与待检索用户的人脸信息相似程度最高的人脸信息相对应的待检索用户确定为待识别的用户。
44.该人脸检索方法可以被应用于智慧城市、平安城市等项目中，例如可以被应用于诸如营业厅、商超、写字楼之类的商务场所、行政业务办理场所、诸如机场、车站之类的公共交通场所等。如果直接对全量信息库中的样本进行人脸检索而不加以筛选，需要进行计算的样本可能高达百万的数量级，难以迅速有效地进行检索。利用该方法，可以精准筛选在一定区域范围内活动的用户，在用户到达安装有人脸识别设备的预定地点之前(例如，在用户到达营业厅并且由安装在营业厅的相机拍摄到人脸图像之前)，缩小人脸检索的范围，从而能够实现实时人脸检索，时延可以在例如1秒以内，具有较高的检索效率和较好的识别精度。
45.图5示出了可以用于实现根据本公开的实施例的计算设备的示例性配置。计算设备500是可以应用本公开的上述方面的硬件设备的实例。计算设备500可以是被配置为执行处理和/或计算的任何机器。计算设备500可以是但不限制于工作站、服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数据助手(pda)、智能电话、车载计算机或以上组合。
46.如图5所示，计算设备500可以包括可能经由一个或多个接口与总线502连接或通信的一个或多个元件。总线502可以包括但不限于，工业标准架构(industry standard architecture，isa)总线、微通道架构(micro channel architecture，mca)总线、增强isa(eisa)总线、视频电子标准协会(vesa)局部总线、以及外设组件互连(pci)总线等。计算设备500可以包括例如一个或多个处理器504、一个或多个输入设备506、以及一个或多个输出设备508。一个或多个处理器504可以是任何种类的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器或专用处理器(诸如专用处理芯片)。输入设备506可以是能够向计算设备输入信息的任何类型的输入设备，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或远程控制器。输出设备508可以是能够呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。
47.计算设备500还可以包括或被连接至非暂态存储设备514，该非暂态存储设备514可以是任何非暂态的并且可以实现数据存储的存储设备，并且可以包括但不限于盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、压缩盘或任何其他光学介质、缓存存储器和/或任何其他存储芯片或模块、和/或计算机可以从其中读取数据、指令和/或代码的其他任何介质。计算设备500还可以包括随机存取存储器(ram)510和只读存储器(rom)512。rom 512可以以非易失性方式存储待执行的程序、实用程序或进程。ram 510可提供易失性数据存储，并存储与计算设备500的操作相关的指令。计算设备
500还可包括网络/总线接口616。网络/总线接口616可以是能够启用与外部装置和/或网络通信的任何种类的设备或系统，并且可以包括但不限于调制解调器、网络卡、红外线通信设备、无线通信设备和/或芯片集(诸如蓝牙
tm
设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设施等)。
48.可单独地或以任何组合方式来使用前述实施方案的各个方面、实施方案、具体实施或特征。可由软件、硬件或硬件与软件的组合来实现前述实施方案的各个方面。
49.例如，前述实施方案可体现为计算机可读介质上的计算机可读代码。计算机可读介质为可存储数据的任何数据存储设备，所述数据其后可由计算机系统读取。计算机可读介质的示例包括只读存储器、随机存取存储器、cd-rom、dvd、磁带、硬盘驱动器、固态驱动器和光学数据存储设备。计算机可读介质还可分布在网络耦接的计算机系统中使得计算机可读代码以分布式方式来存储和执行。
50.例如，前述实施方案可采用硬件电路的形式。硬件电路可以包括组合式逻辑电路、时钟存储设备(诸如软盘、触发器、锁存器等)、有限状态机、诸如静态随机存取存储器或嵌入式动态随机存取存储器的存储器、定制设计电路、可编程逻辑阵列等的任意组合。
51.在一个实施方案中，可以通过用诸如verilog或vhdl的硬件描述语言(hdl)编码和设计一个或多个集成电路或者结合使用离散电路来实现根据本公开的硬件电路。
52.综上所述，本公开提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的方法，包括：确定与预定位置的距离在阈值距离以内的基站；查询连接到该基站的注册态用户，并且根据该注册态用户生成待检索用户的列表；获取与该预定位置相关联的、利用摄像头采集的待识别的用户的人脸信息；以及将该待识别的用户的人脸信息与全量人脸信息库中跟该待检索用户的列表中包括的待检索用户相对应的人脸信息进行匹配以确定该待识别的用户的身份。
53.在一些实施例中，将该待识别的用户的人脸信息与全量人脸信息库中跟该待检索用户的列表中包括的待检索用户相对应的人脸信息进行匹配以确定该待识别的用户的身份包括：根据该待检索用户的列表，在该全量人脸信息库中筛选出该待检索用户的信息以生成待检索人脸信息库；以及将该待识别的用户的人脸信息与该待检索人脸信息库中的人脸信息进行匹配以确定该待识别的用户的身份。
54.在一些实施例中，将该待识别的用户的人脸信息与全量人脸信息库中跟该待检索用户的列表中包括的待检索用户相对应的人脸信息进行匹配以确定该待识别的用户的身份包括：针对该待检索用户的列表中的每个待检索用户，在该全量人脸信息库中查找相应的人脸信息；以及将该待识别的用户的人脸信息与所查找到的人脸信息进行匹配以确定该待识别的用户的身份。
55.在一些实施例中，将该待识别的用户的人脸信息与全量人脸信息库中跟该待检索用户的列表中包括的待检索用户相对应的人脸信息进行匹配以确定该待识别的用户的身份包括：计算该待识别的用户的人脸信息与每一个待检索用户的人脸信息之间的相似程度；以及将该待检索人脸信息库中与该待检索用户的人脸信息相似程度最高的人脸信息相对应的待检索用户确定为该待识别的用户。
56.在一些实施例中，利用手机号码来标识该待检索用户。
57.在一些实施例中，利用手机号码来标识该待检索用户，并且，生成该待检索人脸信息库包括：从全量人脸信息库中获取与该待检索用户的手机号码对应的该待检索用户的人脸信息。
58.在一些实施例中，该全量人脸信息库是基于事先由用户登记的信息，至少包括用户的人脸信息以及手机号码。
59.在一些实施例中，该注册态用户动态地更新，并且该待检索用户的列表根据该注册态用户的更新而动态地更新。
60.在一些实施例中，该待检索人脸信息库基于该基站的注册态用户的更新而动态地更新。
61.在一些实施例中，人脸信息至少包括人脸图像。
62.在一些实施例中，该阈值距离为500米。
63.在一些实施例中，该预定位置为固定位置或移动中的位置。
64.本公开还提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的非瞬态计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，当该程序由计算机执行时，使该计算机执行如上所述的方法。
65.本公开还提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的计算装置，包括存储器和处理器，该存储器与该处理器通信耦合，该存储器中存储有程序，该程序当由处理器执行时，使得该处理器执行如上所述的方法。
66.本公开还提供了一种用于通过人脸检索来识别用户的装置，包括用于执行如上所述的方法的单元。
67.虽然已通过示例详细展示了本发明的一些具体实施例，但是本领域技术人员应当理解，上述示例仅意图是说明性的而不限制本发明的范围。应该认识到的是，前述方法中的一些步骤不一定按照图示的顺序执行，而是它们可以被同时、以不同顺序或以重叠方式执行。此外，本领域技术人员可以根据需要增加一些步骤或省略一些步骤。前述系统中的一些部件不是必须按照图示的布置，本领域技术人员可以根据需要增加一些部件或省略一些部件。本领域技术人员应该理解，上述实施例可以在不脱离本发明的范围和实质的情况下被修改。本发明的范围是通过所附的权利要求限定的。