一种人脸识别的方法和装置

1.一种人脸识别的方法，应用于管理服务器上，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获得前端设备采集到的第一用户设备信息和人脸图像的第一人脸特征信息；
预先维护第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系；
从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息；
从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，所述方法还包括：
判断所有的第二人脸特征信息中是否存在与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息；如果是，将与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果；如果否，执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程，具体包括：
将所述第一人脸特征信息与所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与所述第一人脸特征信息的相似度；
选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述第二用户设备信息包括以下之一或任意组合：随身穿戴信息、移动终端的序列号、移动终端的媒体访问控制MAC地址、移动终端的号码、客户识别模块SIM卡序列号；所述第一用户设备信息包括的内容与所述第二用户设备信息包括的内容相同。
5.一种人脸识别的装置，应用于管理服务器上，其特征在于，所述装置具体包括：
获得模块，用于获得前端设备采集到的第一用户设备信息，并获得所述前端设备采集到的人脸图像所对应的第一人脸特征信息；
维护模块，用于预先维护第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系；
查询模块，用于从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息；
确定模块，用于从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述查询模块，还用于在从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，判断所有的第二人脸特征信息中是否存在与所述第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息；如果否，则执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程；
所述确定模块，还用于当查询结果为是时，则将与所述第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述确定模块，具体用于在从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程中，将所述第一人脸特征信息与所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与所述第一人脸特征信息的相似度；
选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。
8.根据权利要求5-7任一所述的装置，其特征在于，所述第二用户设备信息包括以下之一或任意组合：随身穿戴信息、移动终端的序列号、移动终端的媒体访问控制MAC地址、移动终端的号码、客户识别模块SIM卡序列号；所述第一用户设备信息包括的内容与所述第二用户设备信息包括的内容相同。

一种人脸识别的方法和装置\n技术领域\n[0001] 本发明涉及视频技术领域，尤其涉及一种人脸识别的方法和装置。\n背景技术\n[0002] 近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控的普及化趋势越来越明显，视频监控正在逐步迈入高清化，智能化，视频监控系统可以应用于众多领域，如智能交通，智慧园区、平安城市等。\n[0003] 随着计算机图像识别技术的快速发展，在视频监控系统中，人脸识别技术有了更多的应用需求，如出入口的人脸抓拍，人脸考勤，人员布控等，人脸提供了丰富的人脸特征信息，在人员辨识过程中可以起到重要作用。\n[0004] 在目前的人脸识别技术中，可以基于包含人脸的视频图像进行人脸识别。具体的，从包含人脸的视频图像中提取人脸特征信息，并将提取的人脸特征信息与人脸库中存储的人脸特征信息进行一一比对，得到人脸的相似度排序，并从人脸库中选取出相似度最高的人脸作为识别结果进行输出。\n[0005] 上述方式完全依赖于视频图像的人脸特征信息，而视频图像对环境要求很高，受光线、角度影响，抗干扰能力差，人脸识别漏识率和误判率高，甚至无法区分是否为真实人脸，如衣服上的人脸图像、玻璃门上的人脸倒影等。\n发明内容\n[0006] 本发明提供一种人脸识别的方法，应用于管理服务器上，所述方法包括以下步骤：\n获得前端设备采集到的第一用户设备信息和人脸图像的第一人脸特征信息；预先维护第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系；从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息；从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。\n[0007] 所述从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，所述方法还包括：判断所有的第二人脸特征信息中是否存在与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息；如果是，将与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果；如果否，执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程。\n[0008] 所述从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程，具体包括：将所述第一人脸特征信息与所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与所述第一人脸特征信息的相似度；选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。\n[0009] 所述第二用户设备信息包括以下之一或任意组合：随身穿戴信息、移动终端的序列号、移动终端的MAC地址、移动终端的号码、SIM卡序列号；所述第一用户设备信息包括的内容与所述第二用户设备信息包括的内容相同。\n[0010] 本发明提供一种人脸识别的装置，应用于管理服务器上，所述装置具体包括：获得模块，用于获得前端设备采集到的第一用户设备信息，并获得所述前端设备采集到的人脸图像所对应的第一人脸特征信息；维护模块，用于预先维护第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系；查询模块，用于从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息；确定模块，用于从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。\n[0011] 所述查询模块，还用于在从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，判断所有的第二人脸特征信息中是否存在与所述第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息；如果否，则执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程；所述确定模块，还用于当查询结果为是时，则将与所述第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果。\n[0012] 所述确定模块，具体用于在从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程中，将所述第一人脸特征信息与所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与所述第一人脸特征信息的相似度；选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。\n[0013] 所述第二用户设备信息包括以下之一或任意组合：随身穿戴信息、移动终端的序列号、移动终端的MAC地址、移动终端的号码、SIM卡序列号；所述第一用户设备信息包括的内容与所述第二用户设备信息包括的内容相同。\n[0014] 基于上述技术方案，本发明实施例中，可以基于前端设备采集到的用户设备信息和人脸图像的人脸特征信息，确定人脸识别结果，而不是只基于前端设备采集到的人脸图像的人脸特征信息，确定人脸识别结果，不完全依赖于人脸图像的人脸特征信息，从而通过多维度信息确定人脸识别结果，提升人脸识别准确率，降低人脸漏识别率和误判率，提升人脸识别的信度。\n附图说明\n[0015] 图1是本发明一种实施方式中的人脸识别的方法的流程图；\n[0016] 图2是本发明另一种实施方式中的人脸识别的方法的流程图；\n[0017] 图3是本发明一种实施方式中的管理服务器的硬件结构图；\n[0018] 图4是本发明一种实施方式中的人脸识别的装置的结构图。\n具体实施方式\n[0019] 针对现有技术中存在的问题，本发明实施例中提出一种人脸识别的方法，该方法可以应用在视频监控系统的管理服务器(如VM(Video Management，视频管理)服务器)上，如图1所示，该人脸识别的方法可以包括以下步骤：\n[0020] 步骤101，获得前端设备采集到的第一用户设备信息和人脸图像的第一人脸特征信息。其中，前端设备可采集到第一用户设备信息和人脸图像，将第一用户设备信息和人脸图像发送给管理服务器。管理服务器基于来自前端设备的第一用户设备信息，获得前端设备采集到的第一用户设备信息。管理服务器基于来自前端设备的人脸图像，获得人脸图像对应的第一人脸特征信息，该第一人脸特征信息即前端设备采集到的人脸图像的第一人脸特征信息。\n[0021] 步骤102，预先维护第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系。\n[0022] 其中，第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系具体可以包括：第二用户设备信息与人员信息之间的对应关系，以及第二人脸特征信息与人员信息之间的对应关系；在预先维护第二用户设备信息与人员信息之间的对应关系、第二人脸特征信息与人员信息之间的对应关系的过程中，可以获得第二用户设备信息和人员信息，并在预先维护的设备信息库中存储第二用户设备信息和当前获得的人员信息之间的对应关系；获得人脸图像的第二人脸特征信息和人员信息，并在预先维护的特征信息库中存储第二人脸特征信息和当前获得的人员信息之间的对应关系。或者，获得第二用户设备信息、人脸图像的第二人脸特征信息和人员信息，并在预先维护的特征信息库中存储第二用户设备信息、第二人脸特征信息和当前获得的人员信息之间的对应关系。\n[0023] 步骤103，从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段(前端设备采集到人脸图像的时间区间)内的多个第一用户设备信息匹配的信息(即第二用户设备信息)，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息(多个第一用户设备信息对应的多个第二用户设备信息关联的第二人脸特征信息)。\n[0024] 步骤104，从多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。其中，该人脸识别结果即为前端设备采集到的人脸图像对应的人脸，并可输出对应的人员信息。\n[0025] 本发明实施例中，在从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，还可以判断所有的第二人脸特征信息(即特征信息库中存储的所有的第二人脸特征信息，其会包含第一用户设备信息对应的第二人脸特征信息)中，是否存在与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息；如果是，则可以直接将与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果；如果否，则执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程。\n[0026] 本发明实施例中，从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息(即第二用户设备信息)，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程，具体可以包括但不限于如下方式：利用采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息查询预先维护的第二用户设备信息与人员信息之间的对应关系，从第二用户设备信息中查找到与这多个第一用户设备信息匹配的第二用户设备信息，并得到这些第二用户设备信息对应的人员信息；利用得到的人员信息查询预先维护的第二人脸特征信息与人员信息之间的对应关系，得到对应的多个第二人脸特征信息，且得到的第二人脸特征信息为多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息。\n[0027] 本发明实施例中，在前端设备采集到人脸图像的时间区间，前端设备采集到多个第一用户设备信息，且多个第一用户设备信息对应多个第二人脸特征信息。基于此，从多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程，具体可以包括但不限于如下方式：将第一人脸特征信息与采集到人脸图像的时间区间对应的多个第一用户设备信息所关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到这多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与第一人脸特征信息的相似度；选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。\n[0028] 本发明实施例的上述过程中，第二用户设备信息具体可以包括但不限于以下之一或者任意组合：随身穿戴信息(如蓝牙手环信息、蓝牙耳机信息等)、移动终端的序列号、移动终端的MAC(Media Access  Control，媒体访问控制)地址、移动终端的号码、SIM(Subscriber Identity Module，客户识别模块)卡序列号等；第一用户设备信息包括的内容与第二用户设备信息包括的内容相同。\n[0029] 例如，当第二用户设备信息为随身穿戴信息(如蓝牙手环信息、蓝牙耳机信息等)时，则前端设备采集到的第一用户设备信息为随身穿戴信息(如蓝牙手环信息、蓝牙耳机信息等)。当第二用户设备信息为移动终端的MAC地址时，则前端设备采集到的第一用户设备信息为移动终端的MAC地址时。\n[0030] 当然，在实际应用中，第一用户设备信息和第二用户设备信息均并不局限于上述用户设备信息，对于其它用户设备信息，在此不再赘述。\n[0031] 基于上述技术方案，本发明实施例中，可以基于前端设备采集到的用户设备信息和人脸图像的人脸特征信息，确定人脸识别结果，而不是只基于前端设备采集到的人脸图像的人脸特征信息，确定人脸识别结果，不完全依赖于人脸图像的人脸特征信息，从而通过多维度信息确定人脸识别结果，提升人脸识别准确率，降低人脸漏识别率和误判率，提升人脸识别的信度。\n[0032] 以下结合具体的实施例，对上述过程进行进一步的说明。\n[0033] 本发明实施例中提出一种人脸识别的方法，该方法可以应用在视频监控系统中，该视频监控系统至少可以包括前端设备(如摄像机)和管理服务器(如VM服务器)，如图2所示，该人脸识别的方法具体可以包括以下步骤：\n[0034] 步骤201，管理服务器获得第二用户设备信息和人员信息，并在预先维护的设备信息库中存储该第二用户设备信息和该人员信息之间的对应关系。\n[0035] 其中，第二用户设备信息包括但不限于以下之一或者任意组合：人员的随身穿戴信息(如蓝牙手环信息、蓝牙耳机信息等)、人员的移动终端信息(如移动终端的序列号、移动终端的MAC地址、移动终端的号码、SIM卡序列号等)。\n[0036] 其中，管理服务器可以在同一个设备信息库中存储人员的随身穿戴信息、人员的移动终端信息和人员信息之间的对应关系，例如，在设备信息库1中存储人员的随身穿戴信息、人员的移动终端信息和人员信息之间的对应关系。管理服务器也可以在不同的设备信息库中存储人员的随身穿戴信息和人员信息之间的对应关系、人员的移动终端信息和人员信息之间的对应关系，例如，在设备信息库1中存储人员的随身穿戴信息和人员信息之间的对应关系，在设备信息库2中存储人员的移动终端信息和人员信息之间的对应关系。\n[0037] 步骤202，管理服务器获得人脸图像的第二人脸特征信息和人员信息，并在预先维护的特征信息库中存储该第二人脸特征信息和该人员信息之间的对应关系。其中，该人脸图像具体可以指包含人脸的视频图像。\n[0038] 其中，第二人脸特征信息中可以包含该人脸图像，还可以包含人脸的其它信息，如两眼之间的距离，眉毛之间的距离，脸型特征等，对此不再赘述。\n[0039] 在具体应用场景下，可以采用相应方式获得第二用户设备信息、第二人脸特征信息和人员信息。例如，针对某园区，可以要求园区内人员提供自身的人员信息(如姓名、身份证、性别、年龄等)和第二用户设备信息，并采集该人员的人脸图像(这种采集是对准人员的采集，清晰度、准确度均很高)。\n[0040] 针对步骤201和步骤202，管理服务器是在特征信息库和设备信息库中分别存储第二人脸特征信息和人员信息之间的对应关系、第二用户设备信息和人员信息之间的对应关系，在实际应用中，管理服务器还可以在同一个信息库(如特征信息库)中存储第二用户设备信息、第二人脸特征信息和当前获得的人员信息之间的对应关系，该过程在此不再详加赘述。\n[0041] 步骤203，管理服务器获得前端设备采集到的第一用户设备信息和人脸图像的第一人脸特征信息。其中，前端设备可以采集到第一用户设备信息和人脸图像，并将该第一用户设备信息和该人脸图像发送给管理服务器。进一步的，管理服务器可以基于来自前端设备的第一用户设备信息，获得前端设备采集到的第一用户设备信息。管理服务器还可以基于来自前端设备的人脸图像，获得该人脸图像对应的第一人脸特征信息，并且该第一人脸特征信息即为前端设备采集到的该人脸图像对应的第一人脸特征信息。\n[0042] 本发明实施例中，为了区分方便，将在特征信息库中存储的人脸特征信息称为第二人脸特征信息，将前端设备采集到的人脸图像对应的人脸特征信息称为第一人脸特征信息。将在设备信息库中存储的用户设备信息称为第二用户设备信息，将前端设备采集到的用户设备信息称为第一用户设备信息。\n[0043] 其中，通过安装在关键出入口的特定区域的前端设备(如摄像机)的图像传感器，可以抓拍到人脸图像，且前端设备将该人脸图像发送给管理服务器，由管理服务器获得前端设备采集到的人脸图像的第一人脸特征信息。\n[0044] 其中，通过安装在关键出入口的特定区域的前端设备(如摄像机)的传感侦测模块(可以安装在前端设备上，如WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)无线模块，蓝牙模块等)，可以采集到第一用户设备信息，且前端设备将该第一用户设备信息发送给管理服务器，由管理服务器获得前端设备采集到的第一用户设备信息，且第一用户设备信息包括的内容与第二用户设备信息包括的内容相同。例如，当第二用户设备信息为随身穿戴信息(如蓝牙手环信息、蓝牙耳机信息等)时，则前端设备采集到的第一用户设备信息为随身穿戴信息(如蓝牙手环信息、蓝牙耳机信息等)。当第二用户设备信息为移动终端的MAC地址时，则前端设备采集到的第一用户设备信息为移动终端的MAC地址时。当然，在实际应用中，第一用户设备信息和第二用户设备信息均并不局限于上述用户设备信息，对于其它用户设备信息，在此不再赘述。\n[0045] 其中，由于位于同一区域的用户可能是多个，因此在每个采集时刻，前端设备采集到的第一用户设备信息均可以是多个第一用户设备信息。\n[0046] 其中，前端设备在向管理服务器发送采集到的人脸图像时，还将人脸图像的采集时刻发送给管理服务器，由管理服务器记录人脸图像的第一人脸特征信息与采集时刻的对应关系。前端设备在向管理服务器发送采集到的第一用户设备信息时，还可以将第一用户设备信息的采集时刻发送给管理服务器，由管理服务器记录第一用户设备信息与采集时刻的对应关系。\n[0047] 其中，以通过前端设备的WIFI无线模块采集第一用户设备信息为例，WIFI无线模块周期性的发送Beacon(探测)报文，当移动终端位于WIFI无线模块的探测范围时，则移动终端会向WIFI无线模块返回响应报文，WIFI无线模块可以从移动终端返回的响应报文中获得第一用户设备信息，并获得第一用户设备信息的采集时刻。或者，移动终端主动周期性发送探测请求报文，当移动终端位于WIFI无线模块的探测范围时，则移动终端发送的探测请求报文会被WIFI无线模块接收到，WIFI无线模块可以从来自移动终端的探测请求报文中获得第一用户设备信息，并获得第一用户设备信息的采集时刻。\n[0048] 其中，在前端设备向管理服务器发送采集到的第一用户设备信息时，在可设置的时间段T内，前端设备只向管理服务器发送一次第一用户设备信息。\n[0049] 步骤204，管理服务器从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段(即前端设备采集到人脸图像的时间区间)内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息(多个第一用户设备信息对应的多个第二用户设备信息关联的第二人脸特征信息)。\n[0050] 本发明实施例中，管理服务器从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息(即第二用户设备信息)，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程，具体可以包括但不限于如下方式：管理服务器利用采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息查询预先维护的第二用户设备信息与人员信息之间的对应关系，管理服务器从第二用户设备信息中查找到与这多个第一用户设备信息匹配的第二用户设备信息，并得到这些第二用户设备信息对应的人员信息；管理服务器利用得到的人员信息查询预先维护的第二人脸特征信息与人员信息之间的对应关系，得到对应的多个第二人脸特征信息，且管理服务器得到的第二人脸特征信息为多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息。\n[0051] 步骤205，管理服务器从多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。其中，该人脸识别结果即为前端设备采集到的人脸图像对应的人脸，管理服务器在得到人脸识别结果之后，还可以输出人脸识别结果对应的人员信息。\n[0052] 其中，在前端设备采集到人脸图像的时间区间，前端设备采集到多个第一用户设备信息，管理服务器利用多个第一用户设备信息查询预先维护的第二用户设备信息与人员信息之间的对应关系，得到多个人员信息，并利用多个人员信息查询预先维护的第二人脸特征信息与人员信息之间的对应关系，得到多个第二人脸特征信息，即多个第一用户设备信息对应多个第二人脸特征信息。\n[0053] 基于此，本发明实施例中，管理服务器从多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息(多个第二人脸特征信息)中筛选出第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程，具体可以包括但不限于如下方式：管理服务器将第一人脸特征信息与采集到人脸图像的时间区间对应的多个第一用户设备信息所关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到这多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与第一人脸特征信息的相似度；管理服务器选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。\n[0054] 其中，管理服务器在获得人脸图像的第一人脸特征信息之后，确定该人脸图像的采集时刻，考虑到误差等因素的影响，还可以确定采集到人脸图像的时间区间(即包含人脸图像的采集时刻的时间区间)，而且，在采集到人脸图像的时间区间，管理服务器可以确定出多个第一用户设备信息。\n[0055] 本发明实施例中，管理服务器在从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，管理服务器还可以判断所有的第二人脸特征信息(即特征信息库中存储的所有的第二人脸特征信息，其会包含第一用户设备信息对应的第二人脸特征信息)中，是否存在与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息。如果是，则管理服务器可以直接将与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果，不再执行上述步骤204和步骤205。如果否，则管理服务器执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程。\n[0056] 基于上述方式，本发明实施例中，管理服务器是先判断所有的第二人脸特征信息中，是否存在与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息。当视频图像的第一人脸特征信息比较清晰时，则所有的第二人脸特征信息会存在与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息，这样可以直接将与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果，从而准确得出人脸识别结果。例如，当得到清晰的第一人脸特征信息1时，即使第一用户设备信息对应的第二人脸特征信息为第二人脸特征信息1、第二人脸特征信息2、第二人脸特征信息3，则管理服务器也是先判断所有的第二人脸特征信息(如第二人脸特征信息1-第二人脸特征信息\n1000)中，是否存在与第一人脸特征信息1之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息，假设第二人脸特征信息100与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求，则将第二人脸特征信息100作为人脸识别结果，该人脸识别结果会是一个准确的人脸识别结果，此时，管理服务器不需要从第二人脸特征信息1、第二人脸特征信息2、第二人脸特征信息3中选择第一人脸特征信息1对应的人脸识别结果，即可以得到准确的人脸识别结果。\n[0057] 其中，管理服务器在获得人脸图像的第一人脸特征信息之后，还可以对该人脸图像进行分析，以检测出该人脸图像是否满足人脸识别要求，如人脸图像的光线是否符合要求、角度是否符合要求、两眼距离是否符合要求等，管理服务器可以使用Adaboost分类器检测人脸图像是否满足人脸识别要求，具体的检测过程不再详加赘述。如果人脸图像不满足人脸识别要求，则管理服务器将第一人脸特征信息与每个第二人脸特征信息进行比对，得到每个第二人脸特征信息与第一人脸特征信息的相似度，并选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。或者，管理服务器直接将每个第二人脸特征信息，作为人脸识别结果，此时会有多个人脸识别结果。在管理服务器将第一人脸特征信息与每个第二人脸特征信息进行比对时，可以减少比对的特征点数量，例如，正常的人脸特征信息比对时，需要100个特征点，在人脸图像不满足人脸识别要求时，在人脸特征信息比对时，只使用20个特征点。\n[0058] 在一种具体应用中，如果人脸图像满足人脸识别要求，则管理服务器将第一人脸特征信息与特征信息库中的所有第二人脸特征信息(如第二人脸特征信息1-第二人脸特征信息1000)进行比对，得到特征信息库中的每个第二人脸特征信息与第一人脸特征信息的相似度，如果有相似度超过设定阈值(说明该相似度对应的第二人脸特征信息是与第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息)，则选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果，不再执行上述步骤204和步骤205；如果没有相似度超过设定阈值，则将第一人脸特征信息与第一用户设备信息对应的每个第二人脸特征信息(如第二人脸特征信息1、第二人脸特征信息2、第二人脸特征信息3)进行比对，得到第一用户设备信息对应的每个第二人脸特征信息与第一人脸特征信息的相似度，并选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。\n[0059] 其中，在将两个人脸特征信息进行比对，得到两个人脸特征信息的相似度时，可以采用相似度算法进行处理，例如，相似度算法可以感知哈希算法、SIM(Structural SIMilarity，结构相似性)算法等，在此不再详加赘述。\n[0060] 基于上述技术方案，本发明实施例中，可以基于前端设备采集到的用户设备信息和人脸图像的人脸特征信息，确定人脸识别结果，而不是只基于前端设备采集到的人脸图像的人脸特征信息，确定人脸识别结果，不完全依赖于人脸图像的人脸特征信息，从而通过多维度信息确定人脸识别结果，提升人脸识别准确率，降低人脸漏识别率和误判率，提升人脸识别的信度。\n[0061] 基于与上述方法同样的发明构思，本发明实施例中还提供了一种人脸识别的装置，该人脸识别的装置应用在管理服务器上。其中，该人脸识别的装置可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在的管理服务器的处理器，将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图3所示，为本发明提出的人脸识别的装置所在的管理服务器的一种硬件结构图，除了图3所示的处理器、网络接口、内存以及非易失性存储器外，管理服务器还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等；从硬件结构上来讲，该管理服务器还可能是分布式设备，可能包括多个接口卡，以便在硬件层面进行报文处理的扩展。\n[0062] 如图4所示，为本发明提出的人脸识别的装置的结构图，所述装置具体包括：获得模块11，用于获得前端设备采集到的第一用户设备信息，并获得所述前端设备采集到的人脸图像所对应的第一人脸特征信息；维护模块12，用于预先维护第二用户设备信息与第二人脸特征信息之间的关联关系；查询模块13，用于从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息；确定模块14，用于从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果。\n[0063] 所述查询模块13，还用于在从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息之前，判断所有的第二人脸特征信息中是否存在与所述第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息；如果否，则执行从第二用户设备信息中查找与采集第一人脸特征信息时段内的多个第一用户设备信息匹配的信息，找到多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息的过程；所述确定模块14，还用于当查询结果为是时，将与所述第一人脸特征信息之间的相似度满足预设要求的第二人脸特征信息作为人脸识别结果。\n[0064] 所述确定模块14，具体用于在从所述的多个第一用户设备信息关联的第二人脸特征信息中筛选出所述第一人脸特征信息对应的第二人脸特征信息，确定人脸识别结果的过程中，将所述第一人脸特征信息与所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息进行比对，得到所述的多个第一用户设备信息关联的每个第二人脸特征信息与所述第一人脸特征信息的相似度；\n[0065] 选择相似度最高的第二人脸特征信息，作为人脸识别结果。\n[0066] 本发明实施例中，所述第二用户设备信息包括以下之一或任意组合：随身穿戴信息、移动终端的序列号、移动终端的媒体访问控制MAC地址、移动终端的号码、客户识别模块SIM卡序列号；所述第一用户设备信息包括的内容与所述第二用户设备信息包括的内容相同。\n[0067] 其中，本发明装置的各个模块可以集成于一体，也可以分离部署。上述模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。\n[0068] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。\n[0069] 本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述进行分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可进一步拆分成多个子模块。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。\n[0070] 以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。