CN2021110487396一种基于云边端架构的人脸识别方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN113780156A
(43)申请公布日2021.12.10
(21)申请号202111048739.6
(22)申请日2021.09.08
(71)申请人交通银行股份有限公司
地址200120上海市浦东新区自由贸易试
验区银城中路188号
(72)发明人郭勇潘怡谢一菡
(74)专利代理机构上海科盛知识产权代理有限
公司31225
代理人赵继明
(51)Int.Cl.
G06K9/00(2006.01)

权利要求书2页说明书7页附图3页
(54)发明名称
一种基于云边端架构的人脸识别方法和系
统
(57)摘要
本发明涉及一种基于云边端架构的人脸识
别方法和系统，云边端架构包括依次通信连接的
终端、边端和云端，终端与边端均安装在同一本
地网段，云端安装在远程网段，方法包括通过终
端实时采集人脸信息，对人脸信息进行质量检测
和活体检测，然后将人脸信息推送给边端；在边
端对终端推送的人脸信息进行特征提取，然后和
从云端传送至边端的人脸特征数据进行比对，获
取比对结果；根据该对比结果控制终端的动作；
云端对边端的对比结果进行管理和存储，并与边
端进行数据交互。与现有技术相比，本发明具有
减少了网络带宽的压力，提升了人脸识别效率和
可靠性等优点。
CN113780156A
CN113780156A权利要求书1/2页

1.一种基于云边端架构的人脸识别方法，所述云边端架构包括依次通信连接的终端、
边端和云端，其特征在于，所述终端与边端均安装在同一本地网段，所述云端安装在远程网
段，所述人脸识别方法包括以下步骤：
终端的数据处理步骤：通过终端实时采集人脸信息，对所述人脸信息进行质量检测和
活体检测，若所述质量检测和活体检测均通过，则将所述人脸信息推送给边端；
边端的数据处理步骤：边端接收云端传输的人脸特征信息，根据终端传输的人脸信息
进行特征提取，并与从云端传送至边端的人脸特征数据进行比对，获取对比结果；根据该对
比结果控制所述终端的动作，并将对比结果推送至云端进行管理；
云端的数据处理步骤：对边端传输的数据进行统计、管理和存储，并与边端进行数据交
互，根据人脸数据提取人脸特征信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于云边端架构的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸
特征信息存储在生物信息模型，该生物信息模型划分为多个生物库系统，所述边端选取对
应的生物库系统进行人脸对比；
每个生物库系统均设有误识库和基础库，所述误识库和基础库中的每个对象均对应设
有人脸识别阈值，同一对象在误识库中的人脸识别阈值大于在基础库中的人脸识别阈值；
所述边端进行人脸对比时，依次在误识库和基础库中进行查找，直至找到对应的人员，
若在生物库系统中进行人脸对比获得的比分大于对应的人脸识别阈值，则判断识别出对应
的人员。
3.根据权利要求2所述的一种基于云边端架构的人脸识别方法，其特征在于，所述多个
生物库系统按照机构、地区、位置进行划分。
4.根据权利要求2所述的一种基于云边端架构的人脸识别方法，其特征在于，所述生物
库系统还设有黑名单库，用于识别黑名单人员，所述边端进行人脸对比时，依次在黑名单
库、误识库和基础库中进行查找，直至找到对应的人员。
5.根据权利要求2所述的一种基于云边端架构的人脸识别方法，其特征在于，所述终端
分布在各个园区的各个场景中，根据园区的类型、场景需求和人员信息，在对应的终端中配
置生物库系统的误识库和基础库的人脸数据以及人脸识别阈值，实现针对各个园区的分布
式人脸识别。
6.根据权利要求1所述的一种基于云边端架构的人脸识别方法，其特征在于，所述终端
采集人脸信息时还进行去重处理，该去重处理具体为：每隔一个预设的第一时间间隔上传
一次人脸信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于云边端架构的人脸识别方法，其特征在于，所述终端
的数据处理步骤还包括：若边端返回的对比结果为人脸识别成功，则在预设的第二时间间
隔内，则不再重复处理人脸识别结果。
8.一种基于云边端架构的人脸识别系统，其特征在于，包括依次通信连接的终端、边端
和云端，所述终端与边端均安装在同一本地网段，所述云端安装在远程网段，
所述终端被配置为：通过终端实时采集人脸信息，对所述人脸信息进行质量检测和活
体检测，若所述质量检测和活体检测均通过，则将所述人脸信息推送给边端；
所述边端被配置为：边端接收云端传输的人脸特征信息，根据终端传输的人脸信息进
行特征提取，并与从云端传送至边端的人脸特征数据进行比对，获取对比结果；根据该对比

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结果控制所述终端的动作，并将对比结果推送至云端进行管理；
所述云端被配置为：对边端传输的数据进行统计、管理和存储，并与边