信息处理方法、设备、及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、设备、及存储介质。

背景技术

企业或机构通常会使用门禁设备对员工进行考勤，通过录入人员的属性信息、对人员的打卡登记可以统计该人员的考勤情况。

对于某些企业或机构，可能存在多个不同的区域，例如不同园区，不同区域可能设置不同的门禁设备，每个门禁设备都会录入各自区域的人员的属性信息，但是也会存在人员的流动，同一人员可能会进入不同区域。为了对人员的统一管理，会将每个门禁设备录入的人员的属性信息上报给服务器，由服务器存储或同步给其他区域的门禁设备。

由于每个门禁设备都会录入并上报各自区域的人员的属性信息，不同区域的门禁设备可能会出现重复的人员，服务器无法有效的识别出重复人员。

发明内容

本申请提供一种信息处理方法、设备、及存储介质，以有效识别相同对象，并将相同对象的属性信息进行合并。

第一方面，本申请提供一种信息处理方法，包括：

获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；所述属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中所述人脸图像以及所述人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集；

获取所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据所述相似度确定所述第一对象集合和所述第二对象集合中的相同对象；

将相同对象的属性信息进行合并。

第二方面，本申请提供一种信息处理设备，包括：

获取模块，用于获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；所述属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中所述人脸图像以及所述人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集；

匹配模块，用于获取所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据所述相似度确定所述第一对象集合和所述第二对象集合中的相同对象；

信息合并模块，用于将相同对象的属性信息进行合并。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

本申请提供的信息处理方法、设备、及存储介质，通过获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；其中属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中人脸图像以及人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集；获取第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据相似度确定第一对象集合和第二对象集合中的相同对象；将相同对象的属性信息进行合并。本申请通过多维度比对不同通门禁设备采集的对象的属性信息的相似度，从而有效的识别出相同对象，并对相同对象的属性信息进行合并，进而可为各对象的属性信息在不同区域的门禁设备中同步提供基础，避免出现同步冲突问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请一实施例提供的信息处理方法的系统示意图；

图2为本申请一实施例提供的信息处理方法的流程图；

图3为本申请另一实施例提供的信息处理方法的流程图；

图4为本申请另一实施例提供的信息处理方法的流程图；

图5为本申请一实施例提供的获取人脸长度的示意图：

图6为本申请一实施例提供的信息处理设备的结构图；

图7为本申请一实施例提供的电子设备的结构图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

企业或机构通常会使用门禁设备对员工进行考勤，通过录入人员的属性信息、对人员的打卡登记可以统计该人员的考勤情况。

而对于某些企业或机构，可能存在多个不同的区域，例如不同园区，不同区域可能设置不同的门禁设备，每个门禁设备都会录入各自区域的人员的属性信息，但是也会存在人员的流动，同一人员可能会进入不同区域。为了对人员的统一管理，会将每个门禁设备录入的人员的属性信息上报给服务器，由服务器存储或同步给其他区域的门禁设备。

但是每个门禁设备都会录入并上报各自区域的人员的属性信息，不同区域的门禁设备可能会出现重复的人员，各门禁设备会在一段时间后采用异步方式将人员的属性信息上报给服务器，可能会存在同步冲突的问题，服务器会将重复人员的属性信息也进行同步；此外，不同门禁设备采集的重复人员的属性信息可能存在一定的错误或偏差，例如属性信息输入错误，再如人脸图片的采集受相机参数、光照影响而存在偏差，会导致服务器无法有效的识别出重复人员。

为了解决上述技术问题，本申请提供一种信息处理方法，通过获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；其中属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中人脸图像以及人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集；获取第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据相似度确定第一对象集合和第二对象集合中的相同对象；将相同对象的属性信息进行合并。本申请通过多维度比对不同通门禁设备采集的对象的属性信息的相似度，从而有效的识别出相同对象，并对相同对象的属性信息进行合并，进而可为各对象的属性信息在不同区域的门禁设备中同步提供基础，避免出现同步冲突问题。

本申请提供的信息处理方法适用于如图1所述的系统，包括多个区域的门禁设备以及服务器103，其中多个区域的门禁设备仅以第一区域的门禁设备101、第二区域的门禁设备102作为示例；第一区域的门禁设备101将其采集的第一对象集合各对象的属性信息上传服务器103，第二区域的门禁设备102将其采集的第二对象集合各对象的属性信息上传服务器103；服务器103可获取第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据相似度确定第一对象集合和第二对象集合中的相同对象；将相同对象的属性信息进行合并。其中门禁设备可包括但不限于图像采集单元、输入单元等。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图2为本申请实施例提供的信息处理方法的流程图。本实施例提供了一种信息处理方法，其执行主体为服务器等电子设备，该信息处理方法具体步骤如下：

S201、获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；所述属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中所述人脸图像以及所述人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集。

在本实施例中，当任意对象到访第一区域或第二区域时，通过第一区域的门禁设备或第二区域的门禁设备采集该对象的属性信息，包括但不限于身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息等，其中身份信息可以包括但不限于该对象自行输入的身份标识、联系方式、姓名信息等，而人脸图像、以及人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元（如摄像头）采集。第一区域的门禁设备可将采集到的一个或多个对象的属性信息（也即第一对象集合各对象的属性信息）上传到服务器，第二区域的门禁设备可将采集到的一个或多个对象的属性信息（也即第二对象集合各对象的属性信息）上传到服务器，服务器可基于对象的属性信息进行各区域人员统一管理，例如考勤等。

本实施例中仅以第一区域和第二区域作为示例，当存在更多区域时也同样适用。可选的，第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息中的任一对象集合各对象的属性信息也可以是过去时刻获取并存储于服务器中的对象集合各对象的属性信息。

需要说明的是，本实施例中所涉及的用户数据等信息的采集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

S202、获取所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据所述相似度确定所述第一对象集合和所述第二对象集合中的相同对象。

在本实施例中，由于可能存在某些对象即到访第一区域又到访第二区域，例如一些水电维修工、特殊技工等会根据排班表去各个区域进行作业，而第一区域的门禁设备以及第二区域的门禁设备都会该些对象进行属性信息的采集，因此第一对象集合与第二对象集合可能存在相同对象，因此需要从第一对象集合和第二对象集合中识别出相同对象，以进行属性信息的合并。

具体的，对于第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象，获取两个对象属性信息中一项或多项的相似度，基于相似度来确定两个对象是否为相同对象。若采用一项属性信息的相似度，则直接将该相似度与预设阈值进行比较，若大于预设阈值，则确定为相同对象；若采用多项属性信息的相似度，则对多项属性信息中每一项属性信息的相似度进行加权求和，将加权去和结果与预设阈值进行比较，若大于预设阈值，则确定为相同对象。

S203、将相同对象的属性信息进行合并。

在本实施例中，服务器可对合并后的对象的属性信息进行存储或同步给各区域的门禁设备，此外还可基于对象的属性信息进行各区域人员统一管理，例如考勤，可以基于当日采集到的各对象的属性信息确定缺勤人员等，其他应用此处不再赘述。

本实施例的信息处理方法，通过获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；其中属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中人脸图像以及人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集；获取第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据相似度确定第一对象集合和第二对象集合中的相同对象；将相同对象的属性信息进行合并。本实施例通过多维度比对不同通门禁设备采集的对象的属性信息的相似度，从而有效的识别出相同对象，并对相同对象的属性信息进行合并，进而可为各对象的属性信息在不同区域的门禁设备中同步提供基础，避免出现同步冲突问题。

在上述任一实施例的基础上，所述身份信息包括身份标识，该身份标识是对象的唯一标识；如图3所示，S202所述的获取所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据所述相似度确定所述第一对象集合和所述第二对象集合中的相同对象，可包括：

S301、针对所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象，分别验证其身份标识的真伪；

在本实施例中，身份标识通常是具有一定的规则的，例如最后一位为校验码，是通过前面的数字按照统一公式计算出来的，用来校验身份标识的真伪，基于对每个对象的身份标识的最后一位校验码即可验证各对象输入的身份标识的真伪。

若两个对象的身份标识均为真，可执行S302；此外，若两个对象的身份标识至少一个不为真，可执行S304。

S302、若两个对象的身份标识均为真，则对两个对象的身份标识进行比对；

在本实施例中，若确定两个对象的身份标识均为真，也即说明每个身份标识都是完整且准确的，则根据该身份标识可准确对象的身份。

S303、若两个对象的身份标识相同，则确定两个对象为相同对象；或者，若两个对象的身份标识不相同，则确定两个对象不为相同对象。

在本实施例中，基于身份标识可准确对象的身份，因此若两个对象的身份标识相同，则直接确定两个对象为相同对象；若两个对象的身份标识不相同，则直接确定两个对象不为相同对象。

S304、若两个对象的身份标识至少一个不为真，则获取两个对象各身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息之间的相似度；

S305、对两个对象各身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息之间的相似度进行加权求和，得到两个对象的综合相似度。

在本实施例中，在确定两个对象的身份标识至少一个不为真，则说明两个对象的身份标识可能存在一定程度的漏填或填错等情况，因此需要结合取两个对象各身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息多个维度来确定两个对象是否为相同对象。具体的，可获取两个对象身份信息包括但不限于身份标识、联系方式、姓名信息的相似度，两个对象人脸图像的相似度，人脸尺寸信息的相似度，在进行加权求和，其中每一项相似度的权重可预先配置，此处不做限制。进而可基于加权求和得到的综合相似度与预设阈值进行比较，来确定两个对象是否为相同对象。

S306、若两个对象的综合相似度大于预设阈值，则确定两个对象为相同对象。

在本实施例中，若两个对象的综合相似度大于预设阈值，则可准确的确定两个对象为相同对象，若两个对象的综合相似度不大于预设阈值，则可准确的确定两个对象不为相同对象。通过多为维度信息的匹配，可提高识别是否为相同对象的准确性。

在上述任一实施例的基础上，获取两个对象各身份信息之间的相似度，可包括获取身份标识的相似度，具体包括：

对两个对象的身份标识进行从左至右比对以及从右至左比对，获取两个对象的身份标识中相互匹配的字符比例，确定两个对象的身份标识的相似度。

在本实施例中，对两个对象的身份标识依次进行从左至右比对以及从右至左比对，确定从左至右比对以及从右至左比对相互匹配的字符比例，例如身份标识总共18位，同一对象在一区域和第二区域的门禁设备输入身份标识时第5位数字填写错误，则通过从左至右比对以及从右至左比对，比对至不匹配的字符为止，可得到匹配字符比例为4/18以及13/18，通过求和可得17/18，确定两个对象的身份标识的相似度，通过从左至右比对以及从右至左比对可准确确定身份标识前后相同的字符数。当然也可采用其他的匹配方式来确定两个对象的身份标识的相似度，例如仅采用从左至右比对和从右至左比对中的一种比对身份标识的全部位数，此处不再赘述。

在上述任一实施例的基础上，身份信息还包括联系方式；获取两个对象各身份信息之间的相似度，还可包括获取联系方式的相似度，具体包括：

获取两个对象的联系方式中相互匹配的字符比例，确定为两个对象的联系方式的相似度。

在本实施例中，联系方式可以为电话号码，通过逐位比对联系方式来确定两个对象的联系方式中相互匹配的字符比例，确定为两个对象的联系方式的相似度。可选的，也可采用与上述身份标识相同的匹配方式，也即依次进行从左至右比对以及从右至左比对，确定从左至右比对以及从右至左比对相互匹配的字符比例，或者其他的匹配方式，此处不做限定。

在上述任一实施例的基础上，身份信息还包括姓名信息；获取两个对象各身份信息之间的相似度，还可包括获取姓名信息的相似度，具体包括：

若两个对象的姓名信息的文字一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为1；或者

若两个对象的姓名信息的文字不一致，且两个对象的姓名信息的拼音一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第一预设数值；或者

若两个对象的姓名信息的文字不一致，两个对象的姓名信息的拼音不一致，且两个对象的姓名信息的拼音声母缩写一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第二预设数值；或者

若两个对象的姓名信息的文字不一致，两个对象的姓名信息的拼音不一致，且两个对象的姓名信息的拼音忽略平翘舌音和/或鼻音后一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第三预设数值。

在本实施例中，可以直接比对两个对象的姓名信息的文字，若两个对象的姓名信息的文字一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为1；若两个对象的姓名信息的文字不一致，考虑到可能存在输入时拼音相同但文字错误，例如“小明”和“晓明”，因此可在两个对象的姓名信息的文字不一致时，比对两个对象的姓名信息的拼音，若两个对象的姓名信息的拼音一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第一预设数值，例如0.9；此外，若两个对象的姓名信息的文字不一致，两个对象的姓名信息的拼音也不一致，也可能存在拼音输入错误的情况，因此，可比对两个对象的姓名信息的拼音声母缩写，若两个对象的姓名信息的拼音声母缩写一致，则确定为两个对象的姓名信息也存在一定的相似度，可确定其相似度为第二预设数值，例如0.6；在另一种情况中，若两个对象的姓名信息的文字不一致，两个对象的姓名信息的拼音也不一致，也可能是由于口音等问题导致平翘舌音和/或鼻音错误，因此可对两个对象的姓名信息的拼音忽略平翘舌音和/或鼻音后在对拼音进行比较，若一致，则确定为两个对象的姓名信息也有一定的相似度，确定其相似度为第三预设数值，例如0.7。通过上述过程可较为准确的确定两个对象姓名信息的相似度，覆盖了较多种情况。

在上述任一实施例的基础上，获取两个对象人脸图像之间的相似度，具体可包括：

根据预设人脸识别算法，获取两个对象人脸图像之间的相似度。

在本实施例中，可通过预设人脸识别算法例如神经网络等，来确定两个对象人脸图像之间的相似度，此处不再赘述。基于人脸图像的相似度可更加准确的确定两个对象是否为相同对象。

在上述实施例的基础上，为了增加对象的属性信息的维度，还考虑了对人脸尺寸信息相似度的比对，提高对比的准确性。其中获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的人脸尺寸信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的人脸尺寸信息，具体可包括：

对于任一门禁设备采集的任一对象的人脸图像，根据该对象的人脸图像以及预设参考对象的人脸图像，确定该对象的人脸长度相对于所述预设参考对象的人脸长度的相对倍数； 其中所述预设参考对象的人脸图像为所述第一区域和/或所述第二区域的门禁设备中的图像采集单元对所述预设参考对象采集的人脸图像。

在本实施例中，可预先让一个预设参考对象站在第一区域和/或第二区域的门禁设备中的图像采集单元前，人脸朝向该门禁设备图像采集单元，采集预设参考对象的人脸图像，作为一个参考图像，而在获取任一对象的人脸长度时均以预设参考对象的人脸图像作为参考，确定对象的人脸长度相对于预设参考对象的人脸长度的相对倍数，作为该对象的人脸尺寸信息，进而在获取两个对象人脸尺寸信息之间的相似度时，将两个对象的人脸长度相对于预设参考对象的相对倍数进行比较，确定两个对象人脸尺寸信息之间的相似度。可选的，考虑到第一区域以及第二区域的门禁设备中的图像采集单元的安装位置、拍摄角度可能不同，因此可让预设参考对象分别站在第一区域和第二区域的门禁设备中的图像采集单元前采集预设参考对象的人脸图像，而在获取任一对象的人脸长度相对于预设参考对象的相对倍数时，可基于该对象的人脸图像以及所在区域的预设参考对象的人脸图像来确定该对象的人脸长度相对于预设参考对象的相对倍数。

更具体的，在确定该对象的人脸长度相对于所述预设参考对象的人脸长度的相对倍数时，如图4所示，可包括：

S401、从该门禁设备对该对象采集的多张备选人脸图像中筛选出该对象的目标人脸图像；

其中所述多张备选人脸图像为该对象处于不同距离时该门禁设备采集的、且该对象的人脸朝向该门禁设备图像采集单元的人脸图像，所述目标人脸图像为所述多张备选人脸图像中与所述预设参考对象的人脸图像中的人脸底端或人脸顶端处于相同位置的人脸图像；

S402、获取该对象的目标人脸图像中人脸长度方向所占像素数与所述预设参考对象的人脸图像中人脸长度方向所占像素数的比值，确定为该对象的人脸长度相对于所述预设参考对象的人脸长度的相对倍数。

在本实施例中，在任一对象在任一门禁设备前时可以让该对象人脸朝向该门禁设备图像采集单元进行移动，从而可采集到该对象在不同距离处的多张备选人脸图像，由于图像采集单元固定，因此人脸在多张备选人脸图像中的位置和大小存在差异，从该些备选图像中选择一张目标人脸图像，该目标人脸图像中的人脸与预设参考对象的人脸图像中的人脸底端或人脸顶端处于相同位置，从而具有可比性，以人脸底端为例，如图5所示，其中实线人脸为当前对象的人脸，虚线对象的人脸为预设参考对象的人脸，通过统计该对象的目标人脸图像中人脸长度方向所占像素数（图5中将目标人脸图像与预设参考对象的人脸图像重叠以做示例），以及预设参考对象的人脸图像中人脸长度方向所占像素数，将两者的像素数相比得到比值，可确定为该对象的人脸长度相对于预设参考对象的人脸长度的相对倍数，不需要该对象与预设参考对象站在相同位置，由于都是和预设参考对象的人脸长度进行比较，因此相对倍数之间具有可比性。

图6为本申请实施例提供的信息处理设备的结构图。本实施例提供的信息处理设备可以执行信息处理方法实施例提供的处理流程，如图6所示，所述信息处理设备600包括：获取模块601、匹配模块602、信息合并模块603。

获取模块601，用于获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的属性信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的属性信息；所述属性信息包括身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息，其中所述人脸图像以及所述人脸尺寸信息通过门禁设备中的图像采集单元采集；

匹配模块602，用于获取所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据所述相似度确定所述第一对象集合和所述第二对象集合中的相同对象；

信息合并模块603，用于将相同对象的属性信息进行合并。

在本申请的一个或多个实施例中，所述身份信息包括身份标识；所述匹配模块602在获取所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象的属性信息中一项或多项信息的相似度，并根据所述相似度确定所述第一对象集合和所述第二对象集合中的相同对象时，用于：

针对所述第一对象集合与第二对象集合中任意两个对象，分别验证其身份标识的真伪；

若两个对象的身份标识均为真，则对两个对象的身份标识进行比对；

若两个对象的身份标识相同，则确定两个对象为相同对象；或者

若两个对象的身份标识不相同，则确定两个对象不为相同对象。

在本申请的一个或多个实施例中，所述匹配模块602还用于：

若两个对象的身份标识至少一个不为真，则获取两个对象各身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息之间的相似度；

对两个对象各身份信息、人脸图像、以及人脸尺寸信息之间的相似度进行加权求和，得到两个对象的综合相似度；

若两个对象的综合相似度大于预设阈值，则确定两个对象为相同对象。

在本申请的一个或多个实施例中，所述获取模块601在获取第一区域的门禁设备采集的第一对象集合各对象的人脸尺寸信息，以及第二区域的门禁设备采集的第二对象集合各对象的人脸尺寸信息时，用于：

对于任一门禁设备采集的任一对象的人脸图像，根据该对象的人脸图像以及预设参考对象的人脸图像，确定该对象的人脸长度相对于所述预设参考对象的人脸长度的相对倍数； 其中所述预设参考对象的人脸图像为所述第一区域和/或所述第二区域的门禁设备中的图像采集单元对所述预设参考对象采集的人脸图像；

所述匹配模块602在获取两个对象人脸尺寸信息之间的相似度时，用于：

将两个对象的人脸长度相对于预设参考对象的相对倍数进行比较，确定两个对象人脸尺寸信息之间的相似度。

在本申请的一个或多个实施例中，所述获取模块601在对于任一门禁设备采集的任一对象的人脸图像，根据该对象的人脸图像以及预设参考对象的人脸图像，确定该对象的人脸长度相对于所述预设参考对象的人脸长度的相对倍数时，用于：

从该门禁设备对该对象采集的多张备选人脸图像中筛选出该对象的目标人脸图像，其中所述多张备选人脸图像为该对象处于不同距离时该门禁设备采集的、且该对象的人脸朝向该门禁设备图像采集单元的人脸图像，所述目标人脸图像为所述多张备选人脸图像中与所述预设参考对象的人脸图像中的人脸底端或人脸顶端处于相同位置的人脸图像；

获取该对象的目标人脸图像中人脸长度方向所占像素数与所述预设参考对象的人脸图像中人脸长度方向所占像素数的比值，确定为该对象的人脸长度相对于所述预设参考对象的人脸长度的相对倍数。

在本申请的一个或多个实施例中，所述匹配模块602在获取两个对象各身份信息之间的相似度时，用于：

对两个对象的身份标识进行从左至右比对以及从右至左比对，获取两个对象的身份标识中相互匹配的字符比例，确定两个对象的身份标识的相似度；和/或

所述身份信息还包括联系方式；获取两个对象各身份信息之间的相似度，包括：

获取两个对象的联系方式中相互匹配的字符比例，确定为两个对象的联系方式的相似度。

在本申请的一个或多个实施例中，所述身份信息还包括姓名信息；所述匹配模块602在获取两个对象各身份信息之间的相似度时，用于：

若两个对象的姓名信息的文字一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为1；或者

若两个对象的姓名信息的文字不一致，且两个对象的姓名信息的拼音一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第一预设数值；或者

若两个对象的姓名信息的文字不一致，两个对象的姓名信息的拼音不一致，且两个对象的姓名信息的拼音声母缩写一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第二预设数值；或者

若两个对象的姓名信息的文字不一致，两个对象的姓名信息的拼音不一致，且两个对象的姓名信息的拼音忽略平翘舌音和/或鼻音后一致，则确定为两个对象的姓名信息的相似度为第三预设数值。

在本申请的一个或多个实施例中，所述匹配模块602在获取两个对象人脸图像之间的相似度时，用于：

根据预设人脸识别算法，获取两个对象人脸图像之间的相似度。

本申请实施例的信息处理设备可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图7示出了本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。如图7所示，该电子设备700，用于实现上述任一方法实施例中对应于电子设备的操作，本实施例的电子设备700可以包括：存储器701，处理器702和通讯接口703。

存储器701，用于存储计算机程序。该存储器701可能包含高速随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），也可能还包括非易失性存储（Non-Volatile Memory，NVM），例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

处理器702，用于执行存储器存储的计算机程序，以实现上述实施例中的方法，具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。该处理器702可以是中央处理单元（CentralProcessing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital SignalProcessor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

可选的，存储器701既可以是独立的，也可以跟处理器702集成在一起。当存储器701是独立于处理器702之外的器件时，电子设备700还可以包括总线。该总线用于连接存储器701和处理器702。该总线可以是工业标准体系结构（Industry Standard Architecture，ISA）总线、外部设备互连（Peripheral Component Interconnect，PCI）总线或扩展工业标准体系结构（Extended Industry Standard Architecture，EISA）总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

通讯接口703，用于接收或发送信息和/或数据。

本实施例提供的电子设备可用于执行上述实施例中的方法，其实现方式和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

另外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述实施例所述的方法。

另外，本实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述实施例所述的方法。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请实施例各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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）或处理器（processor）执行本申请实施例各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上各实施例仅用以说明本申请实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例各实施例技术方案的范围。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。