基于人脸识别的开锁方法、装置、设备及计算机存储介质

技术领域

本发明涉及物联网监控领域，尤其涉及基于人脸识别的开锁方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着物联网技术的不断成熟，智能家居得到了快速的发展，现在越来越多的家庭使用了可以并入物联网网络的智能门锁。

现有的智能门锁是通过指纹识别或者人脸识别实现的，指纹识别需要采集用户的指纹信息，指纹识别智能门锁仅节省了传统的钥匙开关门的步骤，并不可以做到真正的解放双手，人脸识别则做到了完全的解放双手，因此，基于人脸识别的智能门锁应用越来越广泛，当前基于人脸识别的智能门锁都是依赖人脸识别模型实现的，人脸识别模型需要进行神经网络学习，在实际人脸识别时数据处理量较大，识别准确率不可以得到保证。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于人脸识别的开锁方法，旨在解决现有技术中基于人脸识别的智能门锁数据处理复杂，识别准确率得不到保证的技术问题。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人脸识别的开锁方法，所述基于人脸识别的开锁方法运用于智能家居平台，所述智能家居平台与门锁和至少两个预设采集设备通信连接；

所述基于人脸识别的开锁方法包括以下步骤：

获取预设采集设备发送的视频信息，所述视频信息包括标准视频信息和待识别视频信息；

在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，处理所述标准人脸图像获得所述标准人脸图像的标准纹理特征，将所述标准纹理特征更新保存至预设数据库；

在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征；

将所述待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令。

可选地，所述获取所述预设采集设备发送的视频信息的步骤之前，所述方法包括：

获取所述预设采集设备的设备类型和设备位置信息；

将所述预设采集设备按照各自的设备类型和设备位置信息划分为第一类采集设备和第二类采集设备；

获取所述预设采集设备发送的视频信息，及所述视频信息关联的设备标识；

若所述设备标识是所述第一类采集设备的第一设备标识时，将所述视频信息划分为标准视频信息；

若所述设备标识是所述第二类采集设备的第二设备标识时，将所述视频信息划分为待识别视频信息。

可选地，所述在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征的步骤，包括：

在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，确定采集到所述待识别人脸图像的设备数量；

根据所述设备数量确定特征图尺寸，按照所述特征图尺寸从所述待识别人脸图像中抽取特征像素点；

将所述特征像素点转化为二进制的像素特征算子值，将所述像素特征算子值表征为所述待识别人脸图像的待识别纹理特征。

可选地，所述在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令的步骤，包括：

在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，查询是否存在新接入设备；

若存在新接入设备，则获取所述新接入设备的设备标识，并判断所述新接入设备的设备标识是否预设设备标识；

若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则执行开锁指令。

可选地，所述若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则执行开锁指令的步骤之后，所述方法包括：

若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则获取所述新接入设备中的用户行为数据；

查询预设用户数据库，获取所述新接入设备的设备标识关联的历史行为数据；

将所述用户行为数据与所述历史行为数据进行比较，获得新增行为数据，将所述新增行为数据更新保存至所述预设用户数据库；

根据所述新增行为数据的数据量，确定目标开锁模式，并将所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式门锁调整至目标开锁模式。

可选地，所述根据所述新增行为数据的数据量，确定目标开锁模式，并将所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式门锁调整至目标开锁模式的步骤，包括：

若所述新增行为数据的数据量大于或等于第一预设量，则确定所述目标开锁模式为儿童模式，并减少门把手开锁力度；

若所述新增行为数据的数据量小于第一预设量且大于第二预设量，则确定所述目标开锁模式为青年模式，并增加门把手开锁力度；

若所述新增行为数据的数据量小于或等于第二预设量，则确定所述目标开锁模式为老年模式，并设置为正常门把手开锁力度。

可选地，所述获取预设采集设备发送的视频信息的步骤之后，所述方法还包括：

将所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息中的各个视频画面进行分析；

若所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息存在移动物体，则获取所述移动物体的外边缘轮廓；

若所述外边缘轮廓为人体轮廓，则判定所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息中包括人脸图像。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人脸识别的开锁装置，所述基于人脸识别的开锁装置包括：

获取划分模块，用于获取所述预设采集设备发送的视频信息，将所述视频信息划分为待识别视频信息和标准视频信息；

第一处理模块，用于在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征；

第二处理模块，用于在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，处理所述标准人脸图像获得所述标准人脸图像的标准纹理特征，将所述标准纹理特征更新保存至预设数据库；

指令执行模块，用于将所述待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人脸识别的开锁设备，所述基于人脸识别的开锁设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人脸识别的开锁程序，所述基于人脸识别的开锁程序被所述处理器执行时实现如上述的基于人脸识别的开锁方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有基于人脸识别的开锁程序，所述基于人脸识别的开锁程序被处理器执行时实现如上述的基于人脸识别的开锁方法的步骤。

本发明实施例提出的一种基于人脸识别的开锁方法、装置、设备及可读存储介质。本发明实施例中设置多个预设采集设备，获取预设采集设备发送的视频信息，将所述视频信息包括标准视频信息和待识别视频信息；在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，获取标准人脸图像的标准纹理特征，将标准纹理特征更新保存至预设数据库；在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征；将所述待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令，本实施例中不需要用户定期或者不定期的手动更新预存的标准人脸信息，做到了预设数据库中标准人脸信息的实时更新，在减少了用户操作的同时使得人脸图像更加丰富，同时通过简单的视频信息处理，就可以实现准确的人脸识别，在减少数据处理难度的同时，保证了人脸识别准确率，从而提高了开锁准确性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于人脸识别的开锁设备一种实施方式的硬件结构示意图；

图2为本发明基于人脸识别的开锁方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于人脸识别的开锁装置一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

本发明实施例基于人脸识别的开锁终端(又叫终端、设备或者终端设备)可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑和便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于人脸识别的开锁程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于人脸识别的开锁程序，所述基于人脸识别的开锁程序被处理器执行时实现下述实施例提供的基于人脸识别的开锁方法中的操作。

基于上述设备硬件结构，提出了本发明基于人脸识别的开锁方法的实施例。

参照图2，在本发明基于人脸识别的开锁方法的第一实施例中，所述基于人脸识别的开锁方法包括：

步骤S10，获取预设采集设备发送的视频信息，所述视频信息包括标准视频信息和待识别视频信息。

本实施例中基于人脸识别的开锁方法运用于智能家居平台，智能家居平台获取预设采集设备发送的视频信息，视频信息包括标准视频信息和待识别视频信息，即，智能家居平台视频信息关联的设备标识，智能家居平台根据视频信息关联的设备标识(设备标识唯一识别设备的标识信息，例如，设备名称)，将视频信息划分为待识别视频信息和标准视频信息，具体地：

智能家居平台与门锁和至少两个预设采集设备通信连接，预设采集设备可以是手机、手环和/或门锁摄像装置，智能家居平台将预设采集设备分为两类，具体地：

获取所述预设采集设备的设备类型和设备位置信息；

将所述预设采集设备按照各自的设备类型和设备位置信息划分为第一类采集设备和第二类采集设备。

获取所述预设采集设备发送的视频信息，及所述视频信息关联的设备标识；

若所述设备标识是第一类采集设备的第一设备标识时，将所述视频信息划分为标准视频信息；

若所述设备标识是第二类采集设备的第二设备标识时，将所述视频信息划分为待识别视频信息。

智能家居平台获取预设采集设备的设备类型和设备位置信息，智能家居平台根据预设采集设备的设备类型和设备位置信息，将预设采集设备划分为第一类采集设备和第二类采集设备；即，智能家居平台将室内安装的采集到标准人脸图像(标准人脸图像是指家人人脸图像)的摄像头作为第一类设备，智能家居平台将室外走道或者门铃上安装的采集到待识别人脸图像(待识别人脸图像是指来访人员人脸图像和/或家人人脸图像)的摄像头，作为第二类设备。由于预设采集设备可以是手机、手环等，手机、手环的位置可能移动，因此，智能家居平台根据预设采集设备的设备类型和设备位置信息，准确地进行设备分类。

本实施例中将预设采集设备划分为两类，以对不同来源的视频信息分别处理，提高人脸识别准确率，即，智能家居平台将第一类采集设备采集到的视频信息作为标准视频信息，智能家居平台将第二类采集设备采集到的视频信息作为待识别视频信息，智能家居平台提取标准视频信息中的标准人脸图像，智能家居平台处理标准人脸图像获得标准人脸图像的标准纹理特征，将标准纹理特征更新保存至预设数据库作为预存人脸信息，智能家居平台将第二类采集设备采集到的待识别视频信息中的待识别人脸信息与预存人脸信息进行比对，以实现准确的识别，执行开锁操作，具体地：

步骤S20，在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，处理所述标准人脸图像获得所述标准人脸图像的标准纹理特征，将所述标准纹理特征更新保存至预设数据库。

智能家居平台在标准视频信息中包括标准人脸图像时，智能家居平台处理标准人脸图像获得标准人脸图像的标准纹理特征；智能家居平台将标准纹理特征更新保存至预设数据库。

智能家居平台将标准纹理特征更新保存至预设数据库包括：

方式一：智能家居平台直接将标准纹理特征补充进预设数据库中，例如，xx家中新增家庭成员，或者xxx家庭中已有的家庭成员新增表情，即，智能家居平台获取包含标准人脸图像的标准视频图像信息，智能家居平台处理标准人脸图像，获得标准人脸图像的标准纹理特征，智能家居平台将标准纹理特征直接保存至预设数据库，方式一中预设数据库直接新增的更新方式可以使得预设数据库中具有较多的标准纹理特征，这样同一个人保存较多的标准纹理特征，使得同一个人的表情更加丰富，保证图像比对准确性；在家庭中新增成员时，不需要用户主动录入，实现预设数据库中标准纹理特征的自动采集更新，使得用户操作更加便捷。

方式二：智能家居平台将标准纹理特征与预设数据库中已经保存的标准纹理特征一一对应的进行替换，即，智能家居平台将采集到的标准纹理特征与预设数据库中已经保存的标准纹理特征进行比对，获取到预设数据库中与采集到的标准纹理特征相似度最高的目标标准纹理特征，智能家居平台将采集到的标准纹理特征与目标标准纹理特征进行替换保存到预设数据库，例如，xxx家庭成员脸上进行了微整形，智能家居平台将最新的标准纹理特征进行保存，这样的话，预设数据库中包含的标准纹理特征是实时的信息，同时信息量最少，在人脸比对识别时，可以高效准确地进行比对，保证人脸识别的效率和准确性。

可以理解的是，在现实使用中可以理解的是智能家居平台将上述两种方式进行结合，这样既保证了人脸图像表情的丰富性，又可以实现保证数据量最少，方便高效准确地进行人脸比对。

具体地，步骤S20中在待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征的步骤，包括：

步骤a1，在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，确定采集到所述标准人脸图像的设备数量；

步骤a2，根据所述设备数量确定特征图尺寸，按照所述特征图尺寸从所述标准人脸图像中抽取特征像素点；

步骤a3，将所述特征像素点转化为二进制的像素特征算子值，将所述像素特征算子值表征所述标准人脸图像的标准纹理特征。

智能家居平台将在标准视频信息中包括标准人脸图像，对标准人脸图像进行处理，生成表征标准人脸图像的标准纹理特征。即，本实施例中智能家居平台采集到的标准视频信息是人在家中的视频信息，智能家居平台从各个角度采集人脸图像，可以使得生成的标准纹理特征更加准确，同时智能家居平台实时地采集标准视频信息，根据标准视频信息提取标准纹理特征，做到了预设数据库中标准人脸信息的实时更新，不需要用户定期或者不定期的手动更新预存的标准人脸信息，本实施例中在减少了用户操作的同时有效地保证标准信息的实时性，从而提高人脸比对的准确性。

在本实施例的步骤S20和步骤S30中，智能家居平台按照设备数量确定特征图尺寸，少量地提取图像特征，这样在数据处理量较少的时候，依然可以保证图像处理的效果，这样对智能家居平台的硬件性能要求较低的情况下，依然可以保证图像处理的准确度。

步骤S30，在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征。

智能家居平台在检测到待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，智能家居平台处理待识别人脸图像获得待识别人脸图像的待识别纹理特征，具体地，步骤S30的细化步骤，包括：

步骤b1，在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，确定采集到所述待识别人脸图像的设备数量；

步骤b2，根据所述设备数量确定特征图尺寸，按照所述特征图尺寸从所述待识别人脸图像中抽取特征像素点；

步骤b3，将所述特征像素点转化为二进制的像素特征算子值，将所述像素特征算子值表征所述待识别人脸图像的待识别纹理特征。

例如，智能家居平台确定采集到待识别人脸图像的设备为走廊摄像头、人脸识别摄像头和门铃摄像头3个，则智能家居平台动态设定特征图尺寸为：水平像素个数为设备数3乘以3种像素，竖直方向像素个数为设备数3乘以3种像素，比如：(3*3*3)*(3*3*3)，智能家居平台以特征图中心像素为阈值，将相邻的1像素灰度值与其进行比较，如果周围像素值大于或等于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样(3*3*3)*(3*3*3)邻域内的27个点经比较可产生27位二进制数(通常转换为十进制数即特征像素码，共134217728种)，即得到该特征图中心像素点的像素特征算子值，智能家居平台并用这个值来反映待识别人脸图像的待识别纹理特征。

本发明实施例中步骤S20和步骤S30之间的顺序不作具体限定，即，智能家居平台可以是先进行将标准纹理特征更新保存至预设数据库，也可以是同时进行，也可以是先进行获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征，并且这两个步骤可以是相互独立地实现。

步骤S40，将所述待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令。

本实施例中智能家居平台将待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对的步骤时，所利用的预设数据库是至少更新过(将标准纹理特征更新保存至预设数据库)一个标准纹理特征后的。即，本实施例中与现有技术的区别在于，智能家居平台将待识别的纹理与自动更新形成的预设数据库中的更新标准纹理特征进行比对，通过确保预设数据库中的标准纹理特征是实时准确地，从而保证图像识别的准确性；即，智能家居平台将待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在预设数据库中存在与待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，智能家居平台判定门外采集到的待识别人脸图像与室内采集到的标准人脸图像匹配，智能家居平台控制门锁执行开锁指令，即，智能家居平台判定门外采集到的待识别人脸图像与室内采集到的标准人脸图像匹配，智能家居平台控制门锁执行开锁指令。

在本实施例中设置多个预设采集设备，获取预设采集设备发送的视频信息，将所述视频信息划分为待识别视频信息和标准视频信息；在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征；在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，获取标准人脸图像的标准纹理特征，将标准纹理特征更新保存至预设数据库；将所述待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令，本实施例中不需要用户定期或者不定期的手动更新预存的标准人脸信息，做到了预设数据库中标准人脸信息的实时更新，在减少了用户操作的同时使得人脸图像更加丰富，同时通过简单的视频信息处理，就可以实现准确的人脸识别，在减少数据处理难度的同时，保证了人脸识别准确率，从而提高了开锁准确性。

进一步地，在本发明上述实施例的基础上，提出了本发明基于人脸识别的开锁方法的第二实施例。

本实施例是第一实施例中步骤S40的细化步骤，本实施例与本发明上述实施例的区别在于：

在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，查询是否存在新接入设备；

若存在新接入设备，则获取所述新接入设备的设备标识，并判断所述新接入设备的设备标识是否预设设备标识；

若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则执行开锁指令。

在预设数据库中存在与待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时时，即，智能家居平台确定是同一个人，但是由于存在双胞胎的现象，为了避免开锁的情况的，智能家居平台查询是否存在新接入设备；若存在新接入设备，智能家居平台则获取新接入设备的设备标识，智能家居平台并判断新接入设备的设备标识是否预设设备标识(预设设备标识是指智能家居平台中预先保存的家人的设备标识)；若新接入设备的设备标识是预设设备标识，智能家居平台控制门锁则执行开锁指令。本实施例中利用所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式进行开锁，可以使得门锁的开关更加智能。

在本实施例中智能家居平台都有无线网络，通常情况下人在家中会连接无线网络，无线网络有记忆功能，在人靠近家中时，就可以实现无线网络的自动连接，本实施例中将人脸识别与新入网设备同时分析，避免错误开锁的情况，进一步地提高了开锁准确性。

进一步地，在本发明上述实施例的基础上，提出了本发明基于人脸识别的开锁方法的第三实施例。

本实施例是第二实施例之后的步骤，本实施例与本发明上述实施例的区别在于：

若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则获取所述新接入设备中的用户行为数据。

查询预设用户数据库，获取所述新接入设备的设备标识关联的历史行为数据；

将所述用户行为数据与所述历史行为数据进行比较，获得新增行为数据；

根据所述新增行为数据的数据量，确定目标开锁模式，并将所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式门锁调整至目标开锁模式。

智能家居平台查询到该所述新接入设备时，利用该新接入设备的设备标识所对应的目标开锁模式(由所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式调整得到的)进行开锁，若新接入设备的设备标识是预设设备标识，智能家居平台则获取新接入设备中的用户行为数据。智能家居平台查询预设用户数据库(预设用户数据库中保存有新接入设备的历史用户行为数据)，智能家居平台获取新接入设备的设备标识关联的历史行为数据；智能家居平台将用户行为数据与历史行为数据进行比较，获得新增行为数据；智能家居平台根据新增行为数据的数据量，确定目标开锁模式，并将所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式门锁调整至目标开锁模式；具体地，包括:

若所述新增行为数据的数据量大于或等于第一预设量，则确定所述目标开锁模式开锁模式为儿童模式，并减少门把手开锁力度；

若所述新增行为数据的数据量小于第一预设量且大于第二预设量，则确定所述目标开锁模式开锁模式为青年模式，并增加门把手开锁力度；

若所述新增行为数据的数据量小于或等于第二预设量，则确定所述目标开锁模式开锁模式为老年模式，并设置为正常门把手开锁力度。

智能家居平台若新增行为数据的数据量大于或等于第一预设量(第一预设量可以根据具体场景设置，例如，第一预设量设置为200M)，则智能家居平台确定新接入设备的设备标识所对应的开锁模式为儿童模式,智能家居平台控制减少门把手开锁力度；方便儿童进行开锁。

若所述新增行为数据的数据量小于第一预设量且大于第二预设量(第二预设量可以根据具体场景设置，例如，第二预设量设置为100M)，则智能家居平台确定新接入设备的设备标识所对应的开锁模式为青年模式，并增加门把手开锁力度；减少成年人力气浪费，将成年人所做的功保留到儿童模式进行消耗。

若新增行为数据的数据量小于或等于第二预设量，则智能家居平台确定新接入设备的设备标识所对应的开锁模式为老年模式，并设置为正常门把手开锁力度。

本实例中智能家居平台根据接入设备的用户行为数据增加量，确定开锁者的身份信息，从而控制门把手开锁力度，使得开锁操作更加便捷，即，智能家居平台可以采集青年模式的多余用力，在儿童模式使用，方便不同年龄阶段的用户操作。此外，可以理解的是，本实施例中提供了根据设备中新增行为数据的数据量设定开锁模式，在实际使用过程中，智能家居平台还可以根据设备标识或者设备中应用软件的使用信息确定开锁模式，本实施例不做赘述。

进一步地，在本发明上述实施例的基础上，提出了本发明基于人脸识别的开锁方法的第四实施例。

本实施例是第一实施例中步骤S10之后的步骤，本实施例与本发明上述实施例的区别在于：

将所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息中的各个视频画面进行分析；

若所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息存在移动物体，则获取所述移动物体的外边缘轮廓；

若所述外边缘轮廓为人体轮廓，则判定所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息中包括人脸图像。

在本实施例中智能家居平台将标准视频信息和/或待识别视频信息中的各个视频画面进行分析；即，智能家居平台将标准视频信息中的各个标准视频画面进行比对，确定标准视频画面是是否存在移动物体，若标准视频信息和/或待识别视频信息存在移动物体，则获取移动物体的外边缘轮廓；智能家居平台判断外边缘轮廓是否为人体轮廓，若外边缘轮廓为人体轮廓，智能家居平台则判定标准视频信息和/或所述待识别视频信息中包括人脸图像。本实施中针对视频信息进行分析，以确定视频信息中是否包括人脸图像，在视频信息中包括人脸图像时，对人脸图像进行分析，获得人脸图像对应的纹理特征，以利用纹理特征进行比较，进行准确的身份识别，从而实现开锁操作。

可以理解的是，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例的方法，并从第二至第实施例中任意选择一个或多个实施例与第一实施例的技术方案结合。

此外，参照图3，本发明实施例还提出一种基于人脸识别的开锁装置，所述基于人脸识别的开锁装置包括：

获取划分模块10，用于获取所述预设采集设备发送的视频信息，将所述视频信息划分为待识别视频信息和标准视频信息；

第一处理模块20，用于在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，获取所述待识别人脸图像的待识别纹理特征；

第二处理模块30，用于在所述标准视频信息中包括标准人脸图像时，处理所述标准人脸图像获得所述标准人脸图像的标准纹理特征，将所述标准纹理特征更新保存至预设数据库；

指令执行模块40，用于将所述待识别纹理特征与预设数据库中的各预存的标准纹理特征进行比对，在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，执行开锁指令。

在一实施例中，所述的基于人脸识别的开锁装置，包括：

信息获取模块，用于获取所述预设采集设备的设备类型和设备位置信息；

设备分类模块，用于将所述预设采集设备按照各自的设备类型和设备位置信息划分为第一类采集设备和第二类采集设备；

所述获取划分模块10，包括：

信息获取单元，用于获取所述预设采集设备发送的视频信息，及所述视频信息关联的设备标识；

第一划分单元，用于若所述设备标识是第一类采集设备的第一设备标识时，将所述视频信息划分为标准视频信息；

第二划分单元，用于若所述设备标识是第二类采集设备的第二设备标识时，将所述视频信息划分为待识别视频信息。

在一实例例中，所述第一处理模块20，包括：

数量确定单元，用于在所述待识别视频信息中包括待识别人脸图像时，确定采集到所述待识别人脸图像的设备数量；

像素抽取单元，用于根据所述设备数量确定特征图尺寸，按照所述特征图尺寸从所述待识别人脸图像中抽取特征像素点；

特征处理单元，用于将所述特征像素点转化为二进制的像素特征算子值，将所述像素特征算子值表征所述待识别人脸图像的待识别纹理特征。

在一实施例中，所述指令执行模块，包括：

匹配查询单元，用于在所述预设数据库中存在与所述待识别纹理特征匹配的目标标准纹理特征时，查询是否存在新接入设备；

标识判断单元，用于若存在新接入设备，则获取所述新接入设备的设备标识，并判断所述新接入设备的设备标识是否预设设备标识；

指令执行单元，用于若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则执行开锁指令。

在一实施例中，所述的基于人脸识别的开锁装置，包括：

数据获取模块，用于若所述新接入设备的设备标识是预设设备标识，则获取所述新接入设备中的用户行为数据；

查询获取模块，用于查询预设用户数据库，获取所述新接入设备的设备标识关联的历史行为数据；

数据比较模块，用于将所述用户行为数据与所述历史行为数据进行比较，获得新增行为数据；

模式调整模块，用于根据所述新增行为数据的数据量，确定目标开锁模式，并将所述新接入设备的设备标识所对应的开锁模式门锁调整至目标开锁模式。

所述模式调整模块30，包括：

第一确定单元，用于若所述新增行为数据的数据量大于或等于第一预设量，则确定所述目标开锁模式开锁模式为儿童模式，并减少门把手开锁力度；

第二确定单元，用于若所述新增行为数据的数据量小于第一预设量且大于第二预设量，则确定所述目标开锁模式开锁模式为青年模式，并增加门把手开锁力度；

第三确定单元，用于若所述新增行为数据的数据量小于或等于第二预设量，则确定所述目标开锁模式开锁模式为老年模式，并设置为正常门把手开锁力度。

在一实施例中，所述的基于人脸识别的开锁装置，包括：

画面比对模块，用于将所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息中的各个视频画面进行分析；

轮廓确定模块，用于若所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息存在移动物体，则获取所述移动物体的外边缘轮廓；

人脸识别模块，用于若所述外边缘轮廓为人体轮廓，则判定所述标准视频信息和/或所述待识别视频信息中包括人脸图像。

上述各程序模块所执行的方法可参照本发明方法各个实施例，此处不再赘述。

本发明实施例中设置多个预设采集设备，将预设采集设备采集的视频信息进行划分为待识别视频信息和标准视频信息，根据待识别视频信息和标准视频信息确定待识别纹理特征和标准纹理特征，在待识别纹理特征与标准纹理特征匹配时执行开锁指令，本实施例中通过多个预设采集设备联合采集视频信息，使得人脸图像更加丰富，同时通过简单的视频信息处理，就可以实现准确的人脸识别，在减少数据处理难度的同时，保证了人脸识别准确率，从而提高了开锁准确性。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

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。

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上述实施例方法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商品的形式体现出来，该计算机软件商品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机和平板电脑等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。