一种基于深度学习的大型安保活动人脸搜索方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的大型安保活动人脸搜索方法，通过设置模型训练单元，对人脸训练数据进行备份和预处理，利用人脸检测和关键点算法将人脸图像归一到预定规格的彩色图像上，并搭建分布式深度学习训练框架对人脸识别模型进行训练，提高了人脸识别模型的识别准确率，节省了安保人员锁定对应人员的时间，提高大型活动安全有序进行的安全系数，通过设置搜索匹配单元，对人脸底库特征库进行构建和人脸搜索匹配，生成搜索排序数据，并将其传输至显示单元进行展示，根据抓拍摄像机编号和图像抓拍时间匹配出该被识别人员的行动路径，快速确认被识别人员的准确位置和具体行进路线，方便安保人员对被识别人的查找，提高了安保反应能力。