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CN105404860B - 用于管理走失人员信息的方法和设备 - Google Patents

用于管理走失人员信息的方法和设备 Download PDF

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CN105404860B CN201510779016.1A CN201510779016A CN105404860B CN 105404860 B CN105404860 B CN 105404860B CN 201510779016 A CN201510779016 A CN 201510779016A CN 105404860 B CN105404860 B CN 105404860B
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Abstract

本发明公开了一种用于管理走失人员信息的方法和设备。该方法包括:获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像;对第一待搜索图像进行人脸识别,以获得第一待搜索对象的人脸特征信息;从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值;根据搜索结果判断特定已知走失图像是否存在,如果特定已知走失图像存在,则确定第一待搜索对象是已知走失人员,如果特定已知走失图像不存在,则确定第一待搜索对象不是已知走失人员。根据本发明,可以实现对走失人员的快速搜索与准确识别。

Description

用于管理走失人员信息的方法和设备
技术领域
本发明涉及信息管理领域,具体涉及一种用于管理走失人员信息的方法和设备。
背景技术
走失人口,尤其走失儿童是社会关注的焦点问题,儿童走失后有的被拐卖,有的流落街头,有的甚至被人控制,被迫从事非法活动。帮助走失儿童回到父母身边无论对于家庭的稳定还是社会的和谐都是非常有意义的事情。现在,虽然公安部和各界社会人士已经开展了对走失儿童的解救工作,但是,现有的解救工作通常是基于遗传信息(即DNA)对比,花费时间较长,成本较高,而且实施起来容易被不法分子干扰,最终能够成功找回的走失儿童数量并不多。对于大部分已有的走失儿童数据库系统来说,通常只提供了简单的基于姓名、走失位置等的搜索功能,没有提供基于人脸的搜索功能,因此搜索效率较低,并且录入的儿童照片仅能用于显示,如果希望通过儿童照片进行走失儿童的查找是很困难的。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种至少部分地解决上述问题的用于管理走失人员信息的方法和设备。
根据本发明一个方面,提供了一种用于管理走失人员信息的方法。该方法包括:
步骤S1010,获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像;
步骤S1020,对第一待搜索图像进行人脸识别,以获得第一待搜索对象的人脸特征信息;
步骤S1030,从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,其中,特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值;
步骤S1040,根据搜索结果判断特定已知走失图像是否存在,如果特定已知走失图像存在,则转至步骤S1050,如果特定已知走失图像不存在,则转至步骤S1060;
步骤S1050,确定第一待搜索对象是已知走失人员;以及
步骤S1060,确定第一待搜索对象不是已知走失人员。
根据本发明另一方面,还提供了一种用于管理走失人员信息的设备。该设备包括第一获取装置、第一人脸识别装置、第一搜索装置、第一判断装置、第一执行装置和第二执行装置,第一执行装置包括第一确定模块,第二执行装置包括第二确定模块。第一获取装置用于获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像。第一人脸识别装置用于对第一待搜索图像进行人脸识别,以获得第一待搜索对象的人脸特征信息。第一搜索装置用于从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,其中,特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值。第一判断装置用于根据搜索结果判断特定已知走失图像是否存在,如果特定已知走失图像存在,则启动第一执行装置,如果特定已知走失图像不存在,则启动第二执行装置。第一确定模块用于确定第一待搜索对象是已知走失人员。第二确定模块用于确定第一待搜索对象不是已知走失人员。
根据本发明提供的用于管理走失人员信息的方法和设备,可以通过人脸图像来搜索已知走失数据库中的已知走失人员,因此可以实现对走失人员的快速搜索与准确识别,有助于对走失人员进行查找和寻回。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本发明一个实施例的用于管理走失人员信息的方法的流程图;
图2示出了根据本发明另一个实施例的用于管理走失人员信息的方法的流程图;
图3示出了根据本发明一个实施例的利用第二搜索图像搜索特定疑似走失图像的步骤的流程图;以及
图4示出了根据本发明一个实施例的用于管理走失人员信息的设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决已有的走失人员的搜索方式简单,搜索效率低的问题,本发明提供一种基于人脸图像搜索走失人员的方案。
根据本发明的一个方面,提供一种用于管理走失人员信息的方法。用于管理走失人员信息的方法可以应用在用于管理走失人员信息的系统中。图1示出根据本发明一个实施例的用于管理走失人员信息的方法1000的流程图。如图1所示,用于管理走失人员信息的方法1000包括以下步骤。
在步骤S1010,获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像。
第一待搜索对象可以是例如街上的流浪儿童或家属确认已走失的儿童等。第一待搜索图像可以是来自远程的图像采集设备的图像,即由图像采集设备采集并传送到用于管理走失人员信息的系统。第一待搜索图像也可以是由已授权用户输入用于管理走失人员信息的系统的图像。
在步骤S1020,对第一待搜索图像进行人脸识别,以获得第一待搜索对象的人脸特征信息。
可以通过以下所描述的人脸检测、图像预处理、人脸特征提取等步骤实施对第一待搜索图像的人脸识别。
人脸检测:人脸检测主要是在第一待搜索图像中准确标定出人脸的位置和大小的过程。第一待搜索图像是人脸图像。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等,可以把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。可以采用例如Adaboost算法进行人脸检测。
图像预处理:图像预处理是基于人脸检测结果,对第一待搜索图像进行处理并最终服务于人脸特征提取的过程。对于第一待搜索图像而言,其预处理过程可以包括光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸特征提取:人脸特征提取,也称人脸表征,是对第一待搜索图像中的人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取可以采用两类方法实现:一种是基于几何特征的方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的方法(即模板匹配方法)。基于几何特征的方法主要是通过提取人脸重要器官(例如眼睛、鼻子、嘴、下巴)的几何形状和几何关系作为人脸特征。人脸的眼睛、鼻子、嘴、下巴等部位可以称为特征点。利用这些特征点可构造出能够衡量人脸特征的特征分量,特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。本文所述的人脸特征信息可以包括上述特征分量。基于代数特征或统计学习的方法是将第一待搜索图像视作一个矩阵,通过作矩阵变换或线性投影,可以提取人脸的统计特征,这是一种基于整体的思想,把整个人脸图像视作一个模式进行识别。本文所述的人脸特征信息还可以包括上述统计特征。
以上人脸识别的方法仅是示例而非限制,可以采用任何其他已知的或未来可能实现的人脸识别方法来对第一待搜索图像进行处理,以获得第一待搜索对象的人脸特征信息。
在步骤S1030,从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,其中,特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值。
可以以在步骤S1020中获得的人脸特征信息作为搜索条件,从已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像。已知走失数据库可以存储来自权威机构发布的标准走失数据库的图像,例如公安部发布的走失儿童数据库的走失儿童照片。已知走失数据库还可以存储来自其他地方的已由家属或警务人员确认走失的儿童的照片。除图像本身以外,已知走失数据库可以同时存储与已知走失图像相关的属性信息。与已知走失图像相关的属性信息可以是已知走失人员的对象属性信息,诸如已知走失儿童的姓名、性别、年龄、走失位置和走失时间等。另外,可以理解的是,在将已知走失图像存储在已知走失数据库中时,可以利用上述人脸识别方法计算已知走失人员的人脸特征信息,并将该人脸特征信息也存储在已知走失数据库中。
已知走失图像集合可以包括若干已知走失图像。已知走失图像集合可以包括已知走失数据库中所存储的所有已知走失图像。已知走失图像集合也可以仅包括已知走失数据库中所存储的已知走失图像的一部分,在搜索特定已知走失图像之前,可以基于第一待搜索对象的一些对象属性信息对已知走失数据库进行初步搜索和过滤,过滤出相匹配的一些已知走失图像作为已知走失图像集合,这将在下文进行详细描述,在此不再赘述。
可以通过以下方式搜索特定已知走失图像,即将第一待搜索对象的人脸特征信息逐一与已知走失图像集合中的每个已知走失图像所对应的已知走失人员的人脸特征信息相对比,计算二者之间的相似度,并判断相似度是否大于相似度阈值。相似度的计算方式可以采用常规方法,本文不对此进行赘述。相似度阈值可以设定为任何合适的值,例如相似度阈值可以大于或等于70%。对于相似度大于相似度阈值的情况,可以认为第一待搜索对象和参与相似度计算的已知走失人员是同一个人。
步骤S1040,根据搜索结果判断特定已知走失图像是否存在,如果特定已知走失图像存在,则转至步骤S1050,如果特定已知走失图像不存在,则转至步骤S1060。
步骤S1050,确定第一待搜索对象是已知走失人员。
步骤S1060,确定第一待搜索对象不是已知走失人员。
可以根据特定已知走失图像的搜索结果确定第一待搜索对象是否是已知走失人员。如果第一待搜索对象的人脸特征信息与某一已知走失人员的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值,则认为第一待搜索对象就是该已知走失人员。在这种情况下,特定已知走失图像存在,能够搜索到特定已知走失图像。如果第一待搜索对象的人脸特征信息与所有已知走失人员的人脸特征信息之间的相似度均不大于相似度阈值,则可以认为第一待搜索对象不是已知走失人员。在这种情况下,特定已知走失图像不存在,无法搜索到特定已知走失图像。
下面举例说明本文所述的用于管理走失人员信息的方法的应用场景。例如,如果某一携带智能手机(即图像采集设备)的用户认为街上的一个流浪儿童可能是走失儿童,则可以用智能手机的摄像头采集流浪儿童的照片,并将照片传送给用于管理走失人员信息的系统。用于管理走失人员信息的系统对照片进行人脸识别,获得该儿童的人脸特征信息。基于儿童的人脸特征信息从已知走失数据库中进行搜索,以确定该儿童是否是已知走失儿童。此外,根据搜索结果还可以执行一些后续操作,如向智能手机的用户发出告警信息等,下文将对此进行描述,在此不赘述。可以理解的是,在对儿童照片进行人脸识别时,同时还可以检测出一些性别、年龄等对象属性信息,可以基于这些对象属性信息对已知走失图像进行初步搜索和过滤,随后再基于人脸特征信息进行搜索。另外,可以理解的是,图像采集设备可以安装有专用的应用程序(APP),其运行在图像采集设备的系统上,这样,可以更便于第一待搜索图像的采集与传送。
根据本发明提供的用于管理走失人员信息的方法,可以通过人脸图像来搜索已知走失数据库中的已知走失人员,因此可以实现对走失人员的快速搜索与准确识别,有助于对走失人员进行查找和寻回。
可选地,在步骤S1030之前,方法1000可以进一步包括:基于第一待搜索对象的对象属性信息从已知走失数据库中搜索相匹配的已知走失图像,以获得已知走失图像集合。可选地,第一待搜索对象的对象属性信息包括第一待搜索对象的性别、年龄、走失时间和走失位置中的至少一种。如上所述,在基于人脸特征信息进行搜索之前,可以首先基于第一搜索对象的一些对象属性信息对已知走失图像进行初步搜索和过滤。由于对时间位置等信息做了限制,因此可以减少后续的相似度计算和比较的次数,可以提高系统的反应速度,节约计算资源。此外,通过对象属性信息的辅助可以提高搜索的精度,节省搜索消耗的时间。
图2示出根据本发明另一个实施例的用于管理走失人员信息的方法2000的流程图。图2所示的步骤S1010、S1020、S1030、S1040、S1052和S1062与图1所示的方法1000的相应步骤一致,不再赘述。在图2所示的实施例中,步骤S1050可以进一步包括:步骤S1054,向第一相关人员发送第一报告信息;步骤S1060可以进一步包括:步骤S1064,向第一相关人员发送指示未搜索到特定已知走失图像的指示信息。
如果特定已知走失图像存在,即当第一待搜索对象是已知走失人员时,可以将第一报告信息发送给第一相关人员,以通知该第一相关人员。第一相关人员是希望获知第一待搜索对象的消息的人。上述第一报告信息可以是告警信息,或者是特定已知走失图像和/或特定已知走失图像的一些相关信息,所述相关信息可以是诸如特定已知走失人员的姓名、年龄、性别、其家属联系方式等。如果特定已知走失图像不存在,即当第一待搜索对象不是已知走失人员时,可以将指示未搜索到特定已知走失图像的指示信息发送给第一相关人员,以告知相关人员已知走失数据库中不存在该第一待搜索对象。向第一相关人员发送信息可以使得第一相关人员及时获知第一待搜索对象是否是已知走失人员。
可选地,第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由图像采集设备所采集的图像,第一相关人员包括图像采集设备的用户、警务人员和/或与特定已知走失人员相关的联系人员。
图像采集设备可以是任何具备图像采集功能和传送功能的设备,例如移动终端、监控摄像机等。当图像采集设备是移动终端时,图像采集设备的用户即为移动终端的用户。第一报告信息或指示信息可以通过打电话方式、短消息推送方式、电子邮件发送方式发送给移动终端的用户。当图像采集设备是监控摄像机时,图像采集设备的用户可以是监控摄像机的监控者,例如安保人员等。监控摄像机通常与监控系统相连接,第一报告信息或指示信息可以通过有线或无线网络发送到监控系统,以通知监控摄像机的监控者。
如上所述,如果某个人认为街上的某个流浪儿童可能是走失儿童,则其可以利用自己的智能手机上的摄像头采集该儿童的照片,并将照片传送到用于管理走失人员信息的系统。另外,智能手机还可以将一些图像属性信息,例如照片的采集位置、照片的采集时间等传送给用于管理走失信息的系统。可选地,第一报告信息可以是告警信息。如果通过搜索发现采集到的照片上的儿童在已知走失数据库中是存在的,则可以认为该儿童极有可能就是走失儿童,此时可以利用消息推送方式向智能手机的用户发送告警信息。也可以向警务人员发送告警信息。当然,在存储走失数据库中的已知走失图像时,可以同时存储与对应的已知走失人员相关的联系人员的联系方式,例如已知走失儿童的家属的电话号码等,因此也可以向家属发送告警信息。
图像采集设备是监控摄像机时,其可以安装在地铁、车站、机场等人流密集的场合。监控摄像机连续采集大量实时视频帧图像,其可以基于类似人在短时间内在连续位置处移动的原理来检测人脸,对人脸图像进行简单的初步筛选。对于同一个人来说,监控摄像机可以仅选择该人的一部分人脸图像传送到用于管理走失人员信息的系统。这样,可以减少监控摄像机传送的数据量并减少用于管理走失人员信息的系统进行人脸识别和搜索时的数据运算量。当然,监控摄像机也可以将所有采集到的视频帧图像传送到用于管理走失人员信息的系统,进而对视频帧图像进行人脸识别和搜索。可以理解的是,如果视频帧图像中所采集到的人不是已知走失数据库中所存储的任何已知走失人员,则可以直接丢弃该视频帧图像,以节省存储空间,提高运算效率。
可选地,第一待搜索图像可以是由已授权用户输入的图像,第一相关人员包括已授权用户。已授权用户是允许接入用于管理走失人员信息的系统的用户。用于管理走失人员信息的系统可以在服务器上实现,其可以具有用户交互装置。已授权用户可以利用用户交互装置输入自己的用户名和密码,系统对用户名和密码进行验证,验证通过则允许已授权用户接入系统。已授权用户可以是例如走失儿童的家属、警务人员或走失儿童本人等,这些用户可以将自己拥有的走失儿童照片输入用于管理走失人员信息的系统,以基于照片上的人脸特征信息对该走失儿童进行查询。
可选地,第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由图像采集设备所采集的图像。在步骤S1020之后,上述方法1000或2000可以进一步包括:将第一待搜索图像和第一待搜索对象的人脸特征信息作为新的疑似走失图像和新的疑似走失图像所对应的新的疑似走失人员的人脸特征信息存储在疑似走失数据库中,以对疑似走失数据库进行更新。
如上所述,当图像采集设备是智能手机时,智能手机可以将采集到的流浪儿童的照片传送到用于管理走失人员信息的系统。同时,智能手机可以将照片的采集时间和采集位置传送到用于管理走失人员信息的系统。系统可以对照片进行人脸识别并检测一些对象属性信息,例如流浪儿童的年龄、性别等信息,并计算人脸特征信息。上述对象属性信息也可以由智能手机的用户输入到智能手机中,并由智能手机传送到用于管理走失人员信息的系统。可以理解,用于管理走失人员信息的系统还可以将所检测到的对象属性信息与用户输入的对象属性信息进行匹配,如果相差太大,可以向智能手机的用户发送提醒信息,由智能手机的用户确认其输入是否正确。同样地,对于由上述已授权用户输入的对象属性信息也可以进行类似的检测和匹配操作,不再赘述。可以将流浪儿童的照片、照片的采集时间、照片的采集位置、流浪儿童的年龄、性别、人脸特征信息等一起保存到疑似走失数据库中。已有的走失儿童数据库在数据来源上主要是通过工作人员人工录入的方式,数据更新比较慢,录入的数据在时效性、信息的丰富性上都存在问题。而在智能手机普及的时代,通过本实施例所述的数据库更新方式,可以大大提高走失人员被采集与记录的概率。随着所采集的图像数据的增多,针对同一个目标人物(即走失人员)所能表示出来的信息越丰富,那么对于走失人员的搜索与追踪就越有利。因此,利用图像采集设备采集的图像来更新疑似走失数据库,可以使得关于走失人员的记录数据更丰富、时效性更强。
可选地,疑似走失数据库中存储的疑似走失图像至少基于人脸特征信息划分为不同的组。
在将图像采集设备所采集并传送的图像作为新的疑似走失图像存储到疑似走失数据库时,可以通过聚类方式将该疑似走失图像划分到特定的组。可以理解,在初始创建疑似走失数据库时,初始的疑似走失图像的数目较少,此时可以基于人脸特征信息来分组。例如,计算此时所存储的所有疑似走失图像中的任意两个疑似走失图像所对应的人脸特征信息之间的相似度,将该相似度与相似度阈值相比较,如果相似度高于相似度阈值,则将这两个疑似走失图像划分为一组。最终,疑似走失数据库中可能存在多个疑似走失图像的组。每个组中的疑似走失图像实际上对应着同一疑似走失人员。这些组的划分可以由管理员进行人工评定和确认,以保证分组的精度。当存储新的疑似走失图像时,可以计算新的疑似走失图像所对应的人脸特征信息与每个已存储的疑似走失图像所对应的人脸特征信息之间的相似度,并基于相似度将新的疑似走失图像划分到已有的组或新的组中。可以理解的是,在后期疑似走失数据库中的数据量越来越大时,可以不针对所有已存储的疑似走失图像进行相似度判断。例如,如果某个组中包括五张疑似走失图像A、B、C、D、E,其中每张疑似走失图像均与其它疑似走失图像进行过相似度判断。假设图像C是整个组中与其它图像最不像的图像,即图像C所对应的人脸特征信息与其它图像的人脸特征信息之间的相似度的总和最低。在存储新的疑似走失图像时,可以将新的疑似走失图像仅与图像C进行相似度判断,如果两者之间的相似度大于相似度阈值,则可以将新的疑似走失图像划分到该组,否则不将新的疑似走失图像划分到该组。
另外,可以理解的是,可以根据需要设定各种分组方式。例如,可以将疑似走失图像与某个组中的所有已存储的疑似走失图像逐一进行相似度判断,如果希望新的疑似走失图像更容易划分到组,则只要存在任何一个已存储的疑似走失图像与新的疑似走失图像之间的人脸特征信息的相似度大于相似度阈值,则可以将新的疑似走失图像划分到该组。相反,如果不希望新的疑似走失图像更容易划分到组,则只要存在任何一个已存储的疑似走失图像与新的疑似走失图像之间的人脸特征信息的相似度不大于相似度阈值,则不将新的疑似走失图像划分到该组。可选地,疑似走失图像还可以基于疑似走失图像的采集位置和/或采集时间等信息进行分组。
通过对疑似走失图像进行分组,使得系统的运算量可以得到减少。由于同一组中的疑似走失图像均对应着同一疑似走失人员,因此在对疑似走失人员进行查询时,可以仅针对部分疑似走失图像进行相似度判断,即仅搜索并传送同一组中的部分疑似走失图像及其相关信息,这样,可以减少运算量。在后期存储在疑似走失数据库中的数据量越来越大的情况下,运算量的减少可以显著提高系统的运算速度和效率。
根据本发明的一个实施例,上述方法1000或2000可以进一步包括利用第二搜索图像搜索特定疑似走失图像的步骤。图3示出根据本发明一个实施例的利用第二搜索图像搜索特定疑似走失图像的步骤的流程图。如图3所示,利用第二搜索图像搜索特定疑似走失图像的步骤包括:步骤S1070,获取包含第二待搜索对象的人脸的第二待搜索图像;步骤S1080,对第二待搜索图像进行人脸识别,以获得第二待搜索对象的人脸特征信息;步骤S1090,从存储在疑似走失数据库中的疑似走失图像集合中搜索特定疑似走失图像,其中,特定疑似走失图像所对应的特定疑似走失人员的人脸特征信息与第二待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值;步骤S1100,根据搜索结果判断特定疑似走失图像是否存在,如果特定疑似走失图像存在,则执行步骤S1110,如果特定疑似走失图像不存在,则执行步骤S1120;步骤S1110,确定第二待搜索对象是疑似走失人员;以及步骤S1120,确定第二待搜索对象不是疑似走失人员。
可以理解,除了已知走失人员数据库,用于管理走失人员信息的系统还可以维护疑似走失人员数据库。如上所述,疑似走失人员数据库可以用于存储图像采集设备所采集的疑似走失人员图像及其一些相关信息。因此,也可以利用人脸图像从疑似走失数据库中搜索疑似走失人员。从疑似走失数据库中搜索特定疑似走失图像的方式与上文所述的从已知走失数据库中搜索特定已知走失图像的方式类似,在此不再赘述。根据本实施例,可以获得希望查询的疑似走失人员的信息。
可选地,步骤S1110可以进一步包括:向第二相关人员发送第二报告信息;步骤S1120可以进一步包括:向第二相关人员发送指示未搜索到特定疑似走失图像的指示信息。第二报告信息和指示未搜索到特定疑似走失图像的指示信息的发送方式与上述第一报告信息和指示未搜索到特定已知走失图像的指示信息的发送方式类似,在此不再赘述。根据本实施例,可以使第二相关人员及时获知希望查询的疑似走失人员的信息。
可选地,第二待搜索图像是来自权威机构发布的标准走失数据库的图像,第二相关人员包括警务人员和/或与第二待搜索对象相关的联系人员。如上文所述,已知走失数据库中存储的已知走失图像可以是来自权威机构发布的标准走失数据库的图像。通常,诸如公安部门的权威机构可能每隔一段时间,例如一个月,即发布一次新的标准走失数据库。当利用新发布的标准走失数据库的图像更新已知走失数据库时,同样可以对疑似走失数据库中的疑似走失图像进行搜索,判断新发布的已知走失人员是否存在于疑似走失数据库中。其原理与搜索已知走失数据库中的已知走失图像的方式类似,不再赘述。
可选地,第二待搜索图像是由已授权用户输入的图像,第二相关人员包括已授权用户。如上文所述,已授权用户是允许接入用于管理走失人员信息的系统的用户。用于管理走失人员信息的系统可以在服务器上实现,其可以具有用户交互装置。已授权用户可以利用用户交互装置输入自己的用户名和密码,系统对用户名和密码进行验证,验证通过则允许已授权用户接入系统。已授权用户可以是例如走失儿童的家属、警务人员或走失儿童本人等,这些用户可以将自己拥有的走失儿童照片输入用于管理走失人员信息的系统,以基于照片上的人脸特征信息对该走失儿童进行查询。当第一待搜索图像和第二待搜索图像均是由已授权用户输入的图像时,第一待搜索图像和第二待搜索图像相同,第一待搜索对象和第二待搜索对象是同一对象,例如同一走失儿童。可以同时在已知走失数据库和疑似走失数据库中搜索该走失儿童。如果在已知走失数据库中存在该走失儿童的已知走失图像和/或在疑似走失数据库中存在该走失儿童的疑似走失图像,则可以将该走失儿童的已知走失图像和/或该走失儿童的疑似走失图像以及图像的相关信息发送给已授权用户,例如将该走失儿童的已知走失图像和/或该走失儿童的疑似走失图像以及图像的相关信息显示出来,以由已授权用户查看。
可选地,疑似走失数据库中存储的疑似走失图像是来自图像采集设备的、由图像采集设备所采集的图像。步骤S1110可以进一步包括:从疑似走失数据库中获取特定疑似走失图像的采集时间和采集位置;基于特定疑似走失图像的采集时间和采集位置确定第二待搜索对象的运动轨迹;以及将运动轨迹发送给第二相关人员。
可以理解,图像采集设备可以是能够对自身进行定位的设备,因此其能够确定疑似走失图像的采集位置。例如,图像采集设备可以是具备定位功能的移动终端或者是固定在一个位置处的监控摄像机。如上文所述,图像采集设备在将所采集的疑似走失图像传送到用于管理走失人员信息的系统时,可以同时传送疑似走失图像的一些图像属性信息,如其采集时间和采集位置。在从存储在疑似走失数据库中的疑似走失图像集合中搜索到特定疑似走失图像之后,如果搜素到多个特定疑似走失图像,则可以基于所搜索到的多个特定疑似走失图像的采集时间和采集位置确定特定疑似走失人员的运动轨迹。由于第二待搜索对象和特定疑似走失人员是同一人,所以可以将特定疑似走失人员的运动轨迹确定为第二待搜索对象的运动轨迹。可以理解的是,在搜索特定疑似走失图像之前,同样可以基于第二待搜索对象的一些对象属性信息对疑似走失数据库进行初步搜索和过滤。例如,假设某已知走失儿童的走失位置为A城区,走失时间为X月Y日。则可以基于B城区和X月Y日之后的三天这个时间段进行初步搜索,进而基于该已知走失儿童的人脸特征信息进行搜索。假设最终搜索到的特定疑似走失图像为十个,每个特定疑似走失图像对应一个采集位置和采集时间。这十个特定疑似走失图像的采集时间应该在X月Y日之后的三天这个时间段内,采集位置应该在A城区的范围内。由于图像采集设备的定位精度有可能较小,因此采集位置可能更具体,例如具体到A城区的某条街道。因此,基于这些采集时间和采集位置可以确定第二待搜索对象在X月Y日之后的三天这个时间段内的运动轨迹,从而可以实现对希望查询的疑似走失人员的追踪。
根据本发明的另一方面,提供一种用于管理走失人员信息的设备。图3示出根据本发明一个实施例的用于管理走失人员信息的设备400的示意性框图。如图3所示,设备400包括第一获取装置410、第一人脸识别装置420、第一搜索装置430、第一判断装置440、第一执行装置450和第二执行装置460。第一执行装置450包括第一确定模块452,第二执行装置460包括第二确定模块462。
第一获取装置410用于获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像。
第一人脸识别装置420用于对第一待搜索图像进行人脸识别,以获得第一待搜索对象的人脸特征信息。
第一搜索装置430用于从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,其中,特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值。
第一判断装置440用于根据搜索结果判断特定已知走失图像是否存在,如果特定已知走失图像存在,则启动第一执行装置450,如果特定已知走失图像不存在,则启动第二执行装置460。
第一确定模块452用于确定第一待搜索对象是已知走失人员。
第二确定模块462用于确定第一待搜索对象不是已知走失人员。
可选地,第一执行装置450可以进一步包括第一发送模块(未示出),第二执行装置460可以进一步包括第二发送模块(未示出)。第一发送模块用于向第一相关人员发送第一报告信息。第二发送模块用于向第一相关人员发送指示未搜索到特定已知走失图像的指示信息。
可选地,第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由图像采集设备所采集的图像,第一相关人员包括图像采集设备的用户、警务人员和/或与特定已知走失人员相关的联系人员。
可选地,第一待搜索图像是由已授权用户输入的图像,第一相关人员包括已授权用户。
可选地,第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由图像采集设备所采集的图像。设备400可以进一步包括存储装置(未示出),用于将第一待搜索图像和第一待搜索对象的人脸特征信息作为新的疑似走失图像和新的疑似走失图像所对应的新的疑似走失人员的人脸特征信息存储在疑似走失数据库中,以对疑似走失数据库进行更新。
可选地,疑似走失数据库中存储的疑似走失图像至少基于人脸特征信息划分为不同的组。
可选地,设备400可以进一步包括第二获取装置、第二人脸识别装置、第二搜索装置、第二判断装置、第三执行装置和第四执行装置(未示出)。第三执行装置包括第三确定模块,第四执行装置包括第四确定模块。
第二获取装置用于获取包含第二待搜索对象的人脸的第二待搜索图像。
第二人脸识别装置用于对第二待搜索图像进行人脸识别,以获得第二待搜索对象的人脸特征信息。
第二搜索装置用于从存储在疑似走失数据库中的疑似走失图像集合中搜索特定疑似走失图像,其中,特定疑似走失图像所对应的特定疑似走失人员的人脸特征信息与第二待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值。
第二判断装置用于根据搜索结果判断特定疑似走失图像是否存在,如果特定疑似走失图像存在,则启动第三执行装置,如果特定疑似走失图像不存在,则启动第四执行装置。
第三确定模块用于确定第二待搜索对象是疑似走失人员。
第四确定模块用于确定第二待搜索对象不是疑似走失人员。
可选地,第三执行装置可以进一步包括第三发送模块,第四执行装置进一步包括第四发送模块。第三发送模块用于向第二相关人员发送第二报告信息。第四发送模块用于向第二相关人员发送指示未搜索到特定疑似走失图像的指示信息。
可选地,第二待搜索图像是来自权威机构发布的标准走失数据库的图像,第二相关人员包括警务人员和/或与第二待搜索对象相关的联系人员。
可选地,第二待搜索图像是由已授权用户输入的图像,第二相关人员包括已授权用户。
可选地,疑似走失数据库中存储的疑似走失图像是来自图像采集设备的、由图像采集设备所采集的图像。第一执行装置450可以进一步包括获取模块、轨迹确定模块和轨迹发送模块(未示出)。获取模块用于从疑似走失数据库中获取特定疑似走失图像的采集时间和采集位置。轨迹确定模块用于基于特定疑似走失图像的采集时间和采集位置确定第二待搜索对象的运动轨迹。轨迹发送模块用于将运动轨迹发送给第二相关人员。
可选地,设备400可以进一步包括第三搜索装置(未示出),用于基于第一待搜索对象的对象属性信息从已知走失数据库中搜索相匹配的已知走失图像,以获得已知走失图像集合。
可选地,第一待搜索对象的对象属性信息包括第一待搜索对象的性别、年龄、走失时间和走失位置中的至少一种。
本领域普通技术人员通过阅读上文关于用于管理走失人员信息的方法的详细描述,能够理解上述用于管理走失人员信息的设备的结构、实现方式以及优点,因此这里不再赘述。
在此提供的方法和设备不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者装置的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的用于管理走失人员信息的设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (22)

1.一种用于管理走失人员信息的方法,包括:
步骤S1010,获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像;
步骤S1020,对所述第一待搜索图像进行人脸识别,以获得所述第一待搜索对象的人脸特征信息;
步骤S1030,从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,其中,所述特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与所述第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值;
步骤S1040,根据搜索结果判断所述特定已知走失图像是否存在,如果所述特定已知走失图像存在,则转至步骤S1050,如果所述特定已知走失图像不存在,则转至步骤S1060;
步骤S1050,确定所述第一待搜索对象是已知走失人员;以及
步骤S1060,确定所述第一待搜索对象不是已知走失人员;
其中,所述第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由所述图像采集设备所采集的图像,
在所述对所述第一待搜索图像进行人脸识别之后,所述方法进一步包括:将所述第一待搜索图像和所述第一待搜索对象的人脸特征信息作为新的疑似走失图像和所述新的疑似走失图像所对应的新的疑似走失人员的人脸特征信息存储在疑似走失数据库中,以对所述疑似走失数据库进行更新;
其中,所述疑似走失数据库中存储的疑似走失图像至少基于人脸特征信息划分为不同的组。
2.如权利要求1所述的方法,其中,
所述步骤S1050进一步包括:向第一相关人员发送第一报告信息;
所述步骤S1060进一步包括:向所述第一相关人员发送指示未搜索到所述特定已知走失图像的指示信息。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由所述图像采集设备所采集的图像,所述第一相关人员包括所述图像采集设备的用户、警务人员和/或与所述特定已知走失人员相关的联系人员。
4.如权利要求2所述的方法,其中,所述第一待搜索图像是由已授权用户输入的图像,所述第一相关人员包括所述已授权用户。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法进一步包括:
步骤S1070,获取包含第二待搜索对象的人脸的第二待搜索图像;
步骤S1080,对所述第二待搜索图像进行人脸识别,以获得所述第二待搜索对象的人脸特征信息;
步骤S1090,从存储在疑似走失数据库中的疑似走失图像集合中搜索特定疑似走失图像,其中,所述特定疑似走失图像所对应的特定疑似走失人员的人脸特征信息与所述第二待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于所述相似度阈值;
步骤S1100,根据搜索结果判断所述特定疑似走失图像是否存在,如果所述特定疑似走失图像存在,则执行步骤S1110,如果所述特定疑似走失图像不存在,则执行步骤S1120;
步骤S1110,确定所述第二待搜索对象是疑似走失人员;以及
步骤S1120,确定所述第二待搜索对象不是疑似走失人员。
6.如权利要求5所述的方法,其中,
所述步骤S1110进一步包括:向第二相关人员发送第二报告信息;
所述步骤S1120进一步包括:向所述第二相关人员发送指示未搜索到所述特定疑似走失图像的指示信息。
7.如权利要求6所述的方法,其中,所述第二待搜索图像是来自权威机构发布的标准走失数据库的图像,所述第二相关人员包括警务人员和/或与所述第二待搜索对象相关的联系人员。
8.如权利要求6所述的方法,其中,所述第二待搜索图像是由已授权用户输入的图像,所述第二相关人员包括所述已授权用户。
9.如权利要求6所述的方法,其中,所述疑似走失数据库中存储的疑似走失图像是来自图像采集设备的、由所述图像采集设备所采集的图像,
所述步骤S1110进一步包括:
从所述疑似走失数据库中获取所述特定疑似走失图像的采集时间和采集位置;
基于所述特定疑似走失图像的采集时间和采集位置确定所述第二待搜索对象的运动轨迹;以及
将所述运动轨迹发送给所述第二相关人员。
10.如权利要求1所述的方法,其中,在所述从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像之前,所述方法进一步包括:
基于所述第一待搜索对象的对象属性信息从所述已知走失数据库中搜索相匹配的已知走失图像,以获得所述已知走失图像集合。
11.如权利要求10所述的方法,其中,所述第一待搜索对象的对象属性信息包括所述第一待搜索对象的性别、年龄、走失时间和走失位置中的至少一种。
12.一种用于管理走失人员信息的设备,包括第一获取装置、第一人脸识别装置、第一搜索装置、第一判断装置、第一执行装置和第二执行装置,所述第一执行装置包括第一确定模块,所述第二执行装置包括第二确定模块,
所述第一获取装置用于获取包含第一待搜索对象的人脸的第一待搜索图像;
所述第一人脸识别装置用于对所述第一待搜索图像进行人脸识别,以获得所述第一待搜索对象的人脸特征信息;
所述第一搜索装置用于从存储在已知走失数据库中的已知走失图像集合中搜索特定已知走失图像,其中,所述特定已知走失图像所对应的特定已知走失人员的人脸特征信息与所述第一待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于相似度阈值;
所述第一判断装置用于根据搜索结果判断所述特定已知走失图像是否存在,如果所述特定已知走失图像存在,则启动所述第一执行装置,如果所述特定已知走失图像不存在,则启动所述第二执行装置;
所述第一确定模块用于确定所述第一待搜索对象是已知走失人员;
所述第二确定模块用于确定所述第一待搜索对象不是已知走失人员;
其中,所述第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由所述图像采集设备所采集的图像,
所述设备进一步包括存储装置,用于将所述第一待搜索图像和所述第一待搜索对象的人脸特征信息作为新的疑似走失图像和所述新的疑似走失图像所对应的新的疑似走失人员的人脸特征信息存储在疑似走失数据库中,以对所述疑似走失数据库进行更新;
其中,所述疑似走失数据库中存储的疑似走失图像至少基于人脸特征信息划分为不同的组。
13.如权利要求12所述的设备,其中,所述第一执行装置进一步包括第一发送模块,所述第二执行装置进一步包括第二发送模块,
所述第一发送模块用于向第一相关人员发送第一报告信息;
所述第二发送模块用于向所述第一相关人员发送指示未搜索到所述特定已知走失图像的指示信息。
14.如权利要求13所述的设备,其中,所述第一待搜索图像是来自图像采集设备的、由所述图像采集设备所采集的图像,所述第一相关人员包括所述图像采集设备的用户、警务人员和/或与所述特定已知走失人员相关的联系人员。
15.如权利要求13所述的设备,其中,所述第一待搜索图像是由已授权用户输入的图像,所述第一相关人员包括所述已授权用户。
16.如权利要求12所述的设备,其中,所述设备进一步包括第二获取装置、第二人脸识别装置、第二搜索装置、第二判断装置、第三执行装置和第四执行装置,所述第三执行装置包括第三确定模块,所述第四执行装置包括第四确定模块,
所述第二获取装置用于获取包含第二待搜索对象的人脸的第二待搜索图像;
所述第二人脸识别装置用于对所述第二待搜索图像进行人脸识别,以获得所述第二待搜索对象的人脸特征信息;
所述第二搜索装置用于从存储在疑似走失数据库中的疑似走失图像集合中搜索特定疑似走失图像,其中,所述特定疑似走失图像所对应的特定疑似走失人员的人脸特征信息与所述第二待搜索对象的人脸特征信息之间的相似度大于所述相似度阈值;
所述第二判断装置用于根据搜索结果判断所述特定疑似走失图像是否存在,如果所述特定疑似走失图像存在,则启动所述第三执行装置,如果所述特定疑似走失图像不存在,则启动所述第四执行装置;
所述第三确定模块用于确定所述第二待搜索对象是疑似走失人员;
所述第四确定模块用于确定所述第二待搜索对象不是疑似走失人员。
17.如权利要求16所述的设备,其中,所述第三执行装置进一步包括第三发送模块,所述第四执行装置进一步包括第四发送模块,
所述第三发送模块用于向第二相关人员发送第二报告信息;
所述第四发送模块用于向所述第二相关人员发送指示未搜索到所述特定疑似走失图像的指示信息。
18.如权利要求17所述的设备,其中,所述第二待搜索图像是来自权威机构发布的标准走失数据库的图像,所述第二相关人员包括警务人员和/或与所述第二待搜索对象相关的联系人员。
19.如权利要求17所述的设备,其中,所述第二待搜索图像是由已授权用户输入的图像,所述第二相关人员包括所述已授权用户。
20.如权利要求17所述的设备,其中,所述疑似走失数据库中存储的疑似走失图像是来自图像采集设备的、由所述图像采集设备所采集的图像,所述第一执行装置进一步包括获取模块、轨迹确定模块和轨迹发送模块,
所述获取模块用于从所述疑似走失数据库中获取所述特定疑似走失图像的采集时间和采集位置;
所述轨迹确定模块用于基于所述特定疑似走失图像的采集时间和采集位置确定所述第二待搜索对象的运动轨迹;
所述轨迹发送模块用于将所述运动轨迹发送给所述第二相关人员。
21.如权利要求12所述的设备,其中,所述设备进一步包括第三搜索装置,用于基于所述第一待搜索对象的对象属性信息从所述已知走失数据库中搜索相匹配的已知走失图像,以获得所述已知走失图像集合。
22.如权利要求21所述的设备,其中,所述第一待搜索对象的对象属性信息包括所述第一待搜索对象的性别、年龄、走失时间和走失位置中的至少一种。
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Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105938552B (zh) * 2016-06-29 2020-04-24 北京旷视科技有限公司 底图自动更新的人脸识别方法及装置
CN106375380A (zh) * 2016-08-27 2017-02-01 蔡璟 一种基于走失信息搜索走失物的智能大数据管理系统
CN106446816B (zh) * 2016-09-14 2019-12-27 北京旷视科技有限公司 人脸识别方法及装置
CN107871114B (zh) * 2016-09-23 2022-04-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种推送目标人员跟踪信息的方法、装置及系统
CN106528685A (zh) * 2016-10-25 2017-03-22 郑州市润合网络科技有限公司 家族信息管理方法和系统
CN106649538A (zh) * 2016-10-26 2017-05-10 北京旷视科技有限公司 人脸搜索的方法及装置
CN106547872B (zh) * 2016-10-31 2020-06-09 天脉聚源(北京)科技有限公司 图像信息的处理方法及装置
CN106791655B (zh) * 2016-12-24 2018-11-02 深圳云天励飞技术有限公司 一种视频处理方法及装置
WO2018119599A1 (zh) * 2016-12-26 2018-07-05 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 人员查找的方法、装置及通信系统
CN108809917A (zh) * 2017-05-07 2018-11-13 李偲佳 一种基于互联网和生物识别技术寻找失踪者的方法和系统
CN107423674A (zh) * 2017-05-15 2017-12-01 广东数相智能科技有限公司 一种基于人脸识别的寻人方法、电子设备及存储介质
CN107172198A (zh) * 2017-06-27 2017-09-15 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法、装置及系统
CN107742106A (zh) * 2017-10-18 2018-02-27 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于无人驾驶车辆的面部匹配方法和装置
CN107993175A (zh) * 2017-11-23 2018-05-04 苏州帝夫云道网络科技有限公司 一种家族寻亲系统
CN108345854A (zh) * 2018-02-08 2018-07-31 腾讯科技(深圳)有限公司 基于图像分析的信息处理方法、装置、系统及存储介质
CN108563675B (zh) * 2018-02-28 2021-03-30 北京图铭视界科技有限公司 基于目标体特征的电子档案自动生成方法及装置
CN109961568B (zh) * 2019-01-30 2021-06-04 杭州数策指今科技有限公司 适用于幼龄儿童与老人的共享纸巾机呼叫方法
CN110852197A (zh) * 2019-10-27 2020-02-28 恒大智慧科技有限公司 一种基于社区的防走失方法及系统、计算机可读存储介质
CN111079512A (zh) * 2019-10-27 2020-04-28 恒大智慧科技有限公司 一种基于社区的防走失方法、社区服务器及存储介质
CN111429709A (zh) * 2020-04-29 2020-07-17 广东佳视通高新科技有限公司 人脸识别重点人员信息筛查系统
CN115439129A (zh) * 2020-05-08 2022-12-06 蚂蚁胜信(上海)信息技术有限公司 身份核验方法以及装置
CN111581422A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 支付宝(杭州)信息技术有限公司 基于人脸识别的信息处理方法和装置
CN112949396B (zh) * 2021-01-29 2023-11-24 南通大学 一种景区寻找同游人员的自适应方法
CN113806578A (zh) * 2021-09-01 2021-12-17 浪潮卓数大数据产业发展有限公司 一种基于人工智能和大数据的遗失人员询查方法及系统
CN114463933A (zh) * 2022-01-24 2022-05-10 重庆数宜信信用管理有限公司 一种基于人脸识别的监控系统及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101339607A (zh) * 2008-08-15 2009-01-07 北京中星微电子有限公司 人脸识别方法及系统、人脸识别模型训练方法及系统
CN104902237A (zh) * 2015-06-02 2015-09-09 四川正好科技发展有限公司 报警监控寻人系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101339607A (zh) * 2008-08-15 2009-01-07 北京中星微电子有限公司 人脸识别方法及系统、人脸识别模型训练方法及系统
CN104902237A (zh) * 2015-06-02 2015-09-09 四川正好科技发展有限公司 报警监控寻人系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于Hadoop平台失踪人口检索系统设计与实现;李朋飞;《万方数据知识服务平台》;20141120;图5-6、5-7
基于Hadoop平台的失踪乞讨儿童检索系统的设计与实现;陈飞;《中国优秀硕士论文全文数据库 信息科技辑》;20130415(第4期);正文第4.2.2、4.3.2、6.2.4节,表4-2、6-3、图6-2、6-6、6-9
基于人脸识别算法的失踪乞讨儿童检索系统的设计与实现;王建明;《中国优秀硕士论文全文数据库 信息科技辑》;20121215;全文

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CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
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Application publication date: 20160316

Assignee: Chongqing rose Pharmaceutical Co.,Ltd.

Assignor: Huazhi Zhongchuang (Beijing) Investment Management Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023990000869

Denomination of invention: Method and equipment for managing lost personnel information

Granted publication date: 20190111

License type: Common License

Record date: 20231016

Application publication date: 20160316

Assignee: Beijing gentong Technology Co.,Ltd.

Assignor: Huazhi Zhongchuang (Beijing) Investment Management Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023990000868

Denomination of invention: Method and equipment for managing lost personnel information

Granted publication date: 20190111

License type: Common License

Record date: 20231016

Application publication date: 20160316

Assignee: Beijing Peipei Network Technology Co.,Ltd.

Assignor: Huazhi Zhongchuang (Beijing) Investment Management Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023990000867

Denomination of invention: Method and equipment for managing lost personnel information

Granted publication date: 20190111

License type: Common License

Record date: 20231016

Application publication date: 20160316

Assignee: TIANJIN YIYUE INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Assignor: Huazhi Zhongchuang (Beijing) Investment Management Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023990000866

Denomination of invention: Method and equipment for managing lost personnel information

Granted publication date: 20190111

License type: Common License

Record date: 20231016

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract