一种基于多算法融合的系统及方法与流程

本申请涉及识别算法技术领域，尤其涉及一种基于多算法融合的系统及方法。

背景技术：

在当下信息化的时代，如何快速准确地辨别和辨认一个人的身份，成为了保护信息安全和社会公共安全的一个关键问题。传统的身份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足现有的需求。生物特征识别技术的出现，成为了满足该需求的最为便捷和安全的解决方案。

生物特征识别技术是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特性来进行个人身份的鉴定。

生物特征识别系统是对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组合而成的特征模板。个人与生物特征识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与其注册过的样本的特征进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。

已广泛被用于生物特征识别的生理特性有指纹、声纹、人脸、虹膜和静脉等，行为特性有签字、步态等。

然而，目前市场上，某一种生物特征识别算法系统或某一种生物特征识别算法系统针对某个特殊场景的识别准确率普遍无法达到实战要求。

技术实现要素：

本申请提供了一种基于多算法融合的系统及方法，通过对市场上已有的生物特征识别算法系统进行多算法融合，通过科学合理的算法规则整合多个算法系统的输出结果，提高整体的识别准确率以达到实战的要求。

本申请第一方面提供一种基于多算法融合的系统，包括：接入层和存储层；

所述存储层包括源数据数据库、算法系统、生物特征数据库；

所述算法系统包括至少一个生物特征识别算法系统和调度中心；

所述接入层用于接收数据并对数据进行标准化操作；

所述源数据数据库用于接收所述接入层的数据并存储；

所述调度中心用于通过所述生物特征识别算法系统提取所述源数据数据库中的数据的生物特征信息，并生成存储所述生物特征信息的所述生物特征数据库；

所述调度中心还用于将所述生物特征识别算法系统输出的识别结果进行整合，输出综合结果。

优选地，所述调度中心具体用于获取所述生物特征识别算法系统输出的识别结果；根据识别结果中出现次数进行排序。

优选地，所述调度中心还用于在出现次数最多的结果中，根据所述生物特征识别算法系统排名总和进行从小到大排序。

优选地，所述调度中心还用于在所述生物特征识别算法系统排名总和相同的结果中，根据所述生物特征识别算法系统排名的最小排名进行排序。

优选地，所述调度中心还用于在所述生物特征识别算法系统排名的最小排名相同的结果中，进行随机排序。

还包括应用层和服务层；

服务层包括系统服务、数据服务、应用服务、消息队列服务和数据存储服务等服务，为应用层服务。

应用层提供各种业务应用，供客户使用。

本申请第二方面提供一种基于多算法融合的系统，包括：接入层和存储层；

所述存储层包括源数据数据库、算法系统、生物特征数据库；

所述算法系统包括至少一个生物特征识别算法系统和调度中心；

所述接入层用于接收数据并对数据进行标准化操作；

所述源数据数据库用于接收所述接入层的数据并存储；

所述调度中心用于通过所述生物特征识别算法系统提取所述源数据数据库中的数据的生物特征信息，并生成存储所述生物特征信息的所述生物特征数据库；

所述调度中心具体用于获取所述生物特征识别算法系统输出的识别结果；根据所述生物特征识别算法系统的当前排名结果积分和所述生物特征识别算法系统的权重计算获得权重积分；根据权重积分之和从大到小进行排序。

优选地，所述调度中心还用于所述生物特征识别算法系统的权重等于所述生物特征识别算法系统的积分除以所有所述生物特征识别算法系统的积分之和。

优选地，所述调度中心还用于获取正确结果，通过将正确结果对应的当前排名结果积分加上所述生物特征识别算法系统的积分得到更新后的所述生物特征识别算法系统的积分。

还包括应用层和服务层；

服务层包括系统服务、数据服务、应用服务、消息队列服务和数据存储服务等服务，为应用层服务。

应用层提供各种业务应用，供客户使用。

本申请第三方面提供一种基于多算法融合的方法，基于如第一方面的一种基于多算法融合的系统进行计算或基于如第二方面的一种基于多算法融合的系统进行计算，包括：

导入检材数据；

接入层对数据进行标准化操作后，将数据存储到源数据数据库；

调度中心从源数据数据库中获得检材，下发到至少一个生物特征识别算法系统，并且提交比对请求；

生物特征识别算法系统将检材与样本库中样本进行比对，返回识别结果；

调度中心搜集生物特征识别算法系统返回的识别结果，通过融合算法对所有结果整合后进行显示。

优选地，导入检材数据之前还包括：

导入样本数据；

接入层对数据进行标准化操作后，将数据存储到源数据数据库；

调度中心从源数据数据库中获得样本，下发到至少一个生物特征识别算法系统，并且提交注册请求；

生物特征识别算法系统提取样本的生物特征数据；

调度中心将生成的生物特征数据存储到与生物特征识别算法系统对应的生物特征数据库中，并关联样本的身份信息。

从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：

本申请提供一种基于多算法融合的系统，包括：接入层和存储层；所述存储层包括源数据数据库、算法系统、生物特征数据库；所述算法系统包括至少一个生物特征识别算法系统和调度中心；所述接入层用于接收数据并对数据进行标准化操作；所述源数据数据库用于接收所述接入层的数据并存储；所述调度中心用于通过所述生物特征识别算法系统提取所述源数据数据库中的数据的生物特征信息，并生成存储所述生物特征信息的所述生物特征数据库；所述调度中心还用于将所述生物特征识别算法系统输出的识别结果进行整合，输出综合结果。本申请利用多算法融合有效解决市场上单个生物特征识别算法系统从无法达到实战要求到满足实战要求这一个过渡期的技术难题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请提供一种基于多算法融合的系统的一个实施例的示意图；

图2为本申请提供一种基于多算法融合的方法的一个实施例的示意图；

图3为本申请提供一种基于多算法融合的方法的另一个实施例的示意图。

具体实施方式

本申请提供了一种基于多算法融合的系统及方法，通过对市场上已有的生物特征识别算法系统进行多算法融合，通过科学合理的算法规则整合多个算法系统的输出结果，提高整体的识别准确率以达到实战的要求。

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

请参阅图1，本申请提供一种基于多算法融合的系统的一个实施例，包括：接入层12和存储层13；

存储层13包括源数据数据库16、算法系统17、生物特征数据库19；

算法系统17包括至少一个生物特征识别算法系统和调度中心；

接入层12用于接收数据并对数据进行标准化操作；

源数据数据库16用于接收接入层12的数据并存储；

调度中心用于通过生物特征识别算法系统提取源数据数据库16中的数据的生物特征信息，并生成存储生物特征信息的生物特征数据库19；

调度中心还用于将生物特征识别算法系统输出的识别结果进行整合，输出综合结果。

生物特征识别算法系统与生物特征数据库19对应。

本申请提供了一种基于多算法融合的系统及方法，通过对市场上已有的生物特征识别算法系统进行多算法融合，通过科学合理的算法规则整合多个算法系统17的输出结果，提高整体的识别准确率以达到实战的要求。

算法系统17融合了多个生物特征识别算法系统。系统在软件架构上分为接入层12，存储层13，服务层14和应用层15。在存储层包含了源数据数据库16，算法系统17，其它数据库18和生物特征数据库19。另外还有外部数据源11。

外部数据源11是指含有生物特征信息的数据，例如音频、含有人脸的图片和视频等。接入层12主要由数据管理总线组成，负责统一接入数据，对数据进行标准化操作，为系统后续使用做好准备。存储层13包含源数据数据库16、算法系统17(由相同种类的生物特征识别算法系统组成，例如都是声纹识别算法系统或人脸识别算法系统)、生物特征数据库19和其它数据库18。数据经过接入层12处理后，进入存储层13，存储在源数据数据库16，形成例如音频库、人脸图片库等数据库。算法系统17通过调度中心对各个生物特征识别算法系统进行调度，提取源数据数据库16中的数据的生物特征信息，存储到生物特征数据库19中，形成例如声纹库、人脸库等数据库。其中包含了各个生物特征识别算法系统生成的对应的生物特征数据库，例如生物特征识别算法系统a对应生成生物特征数据库a。在用户提交比对请求时，算法系统17会通过调度中心将请求下发到各个生物特征识别算法系统，然后基于某种融合算法(基于次数统计的融合算法、基于积分统计的融合算法或其它融合算法)，将多个生物特征识别算法系统输出的结果进行整合，输出综合结果。

其它数据库18包含消息队列和系统文件等系统常用的基础数据库。存储层13存储了系统所有的数据，提供给服务层14进行使用。服务层14包含系统服务、数据服务、应用服务、消息队列服务和数据存储服务等服务，为应用层服务。应用层15提供了各种业务应用，供客户使用。

进一步地，调度中心具体用于获取生物特征识别算法系统输出的识别结果；根据识别结果中出现次数进行排序。

进一步地，调度中心还用于在出现次数最多的结果中，根据生物特征识别算法系统排名总和进行从小到大排序。

进一步地，调度中心还用于在生物特征识别算法系统排名总和相同的结果中，根据生物特征识别算法系统排名的最小排名进行排序。

进一步地，调度中心还用于在生物特征识别算法系统排名的最小排名相同的结果中，进行随机排序。

还包括应用层15和服务层14；

服务层14包括系统服务、数据服务、应用服务、消息队列服务和数据存储服务等服务，为应用层15服务。

应用层15提供各种业务应用，供客户使用。

本实施例的调度中心根据基于次数统计的融合算法将生物特征识别算法系统输出的识别结果进行整合，输出综合结果，该融合算法由调度中心执行，具体为：

每个生物特征识别算法系统每次比对都会返回n个结果，结果会根据top1到topn的顺序进行排序输出。举个例子，本次参与融合的生物特征识别算法系统数量为3，分别为算法系统a、算法系统b、算法系统c。输出结果数量n为10的时候，如表1所示。

表1

这些结果会输出到多算法融合系统，融合系统会根据设定的规则对这些结果进行整合输出。

多算法融合系统基于出现次数对多个生物特征识别算法系统输出的结果进行统计，按照规则计算出综合排名后输出。

统计表格如表2所示；

表2

综合排名按照如下规则进行重新排序：

1.按照出现次数从大到小进行排序。若相同，则到2；

2.若出现次数相同，则结果按照在多个算法系统的排名总和从小到大进行排序；例如人员_1和人员_10,在三个算法系统中的结果分别为top1+top1+top2和top4+top5+top7，则排名总和分别为4和16，所以人员_1排在人员_10前面。若排名总和相同，则到3；

3.若多个算法系统的排名总和相同，则以在各个算法系统中的排名的最小项为依据，从小到大进行排名。例如：人员_26和人员_9，出现次数、算法系统中排名总和都相同，但是在各个算法系统中的排名分别是top3+top10和top6+top7，人员_26在算法系统中获得的最小排名为top3,人员_9在算法系统中获得的最小排名为top6，所以人员_26排在人员_9前面(如果第1个最小排名相同，则取第2个，以此类推遍历所有结果进行比较)。若算法系统中的排名都相同，则到4；

4.若上述出现次数、算法系统中排名总和、在各个算法系统中的排名均相同，则随机排序。

调度中心输出的结果为排序结果，也可以增加算法设定一个阈值，如排名前x名的结果为输出结果。亦可人工从排序结果中挑选。

以上是对本申请提供的一种基于多算法融合的系统的一个实施例进行详细的描述，以下将对本申请提供的一种基于多算法融合的系统的另一个实施例进行详细的描述。

请参阅图1，本申请提供的一种基于多算法融合的系统的另一个实施例，包括：接入层12和存储层13；

存储层13包括源数据数据库16、算法系统17、生物特征数据库19；

算法系统17包括至少一个生物特征识别算法系统和调度中心；

接入层12用于接收数据并对数据进行标准化操作；

源数据数据库16用于接收接入层12的数据并存储；

调度中心用于通过生物特征识别算法系统提取源数据数据库16中的数据的生物特征信息，并生成存储生物特征信息的生物特征数据库19；

调度中心具体用于获取生物特征识别算法系统输出的识别结果；根据生物特征识别算法系统的当前排名结果积分和生物特征识别算法系统的权重计算获得权重积分；根据权重积分之和从大到小进行排序。

进一步地，调度中心还用于生物特征识别算法系统的权重等于生物特征识别算法系统的积分除以所有生物特征识别算法系统的积分之和。

进一步地，调度中心还用于获取正确结果，通过将正确结果对应的当前排名结果积分加上生物特征识别算法系统的积分得到更新后的生物特征识别算法系统的积分。

还包括应用层15和服务层14；

服务层14包括系统服务、数据服务、应用服务、消息队列服务和数据存储服务等服务，为应用层15服务。

应用层15提供各种业务应用，供客户使用。

每个生物特征识别算法系统每次比对都会返回n个结果，结果会根据top1到topn的顺序进行排序输出。举个例子，本次参与融合的生物特征识别算法系统数量为3，分别为算法系统a、算法系统b、算法系统c。输出结果数量n为10的时候，如表1所示。

本实施例中，调度中心执行基于积分统计的融合算法，如表3所示，根据算法系统的积分(积分通过用户对算法系统的评价获得，积分计算的方式后面会提到)获得各算法系统的权重。生物特征识别算法系统的权重等于生物特征识别算法系统的积分除以所有生物特征识别算法系统的积分之和。比如生物特征识别算法系统a的权重等于2600/6400＝0.40625。

表3

如表4所示，多算法融合系统会根据各算法系统的积分计算出结果的权重积分。权重积分＝当前排名结果积分*算法系统权重，当前排名结果积分由结果排名决定，假如每个算法系统只输出10个结果，则从top1的10分递减到top10的1分。假如每个算法系统只输出100个结果，则从top1的100分递减到top100的1分。当前排名结果积分可根据实战使用的情况进行设定，可选择跨度较小的递减或者跨度较大的递减。

表4

如表5所示，计算出各个算法系统中每个结果的权重积分以后，对相同结果的权重积分进行相加得出权重积分之和。综合排名按照权重积分之和从大到小对所有的结果重新排序，获得融合后的结果。

表5

如表6所示，用户经过核实(人工核实或者电脑智能核实)后发现，人员_1与检材就是同一个人，即人员_1就是正确结果，多算法融合系统提供了接受用户反馈的功能，获得反馈后根据当前排名算法积分给各个算法系统进行打分。假如每个算法系统只输出10个结果，则当前排名算法积分从top1的10分递减到top10的1分。假如每个算法系统只输出100个结果，则从top1的100分递减到top100的1分。当前排名算法积分可根据实战使用的情况进行设定，可选择跨度较小的递减或者跨度较大的递减。

表6

如表7所示，多算法融合系统给各个算法系统打分后，会对各个算法系统的积分进行更新。每个算法系统的初始积分可设。

表7

调度中心输出的结果为排序结果，也可以增加算法设定一个阈值，如权重积分之和大于y的结果为输出结果。亦可人工从排序结果中挑选。

以上是对本申请提供的一种基于多算法融合的系统的另一个实施例进行详细的描述，以下将对本申请提供的一种基于多算法融合的方法的一个实施例进行详细的描述。

请参阅图2，本申请提供一种基于多算法融合的方法的一个实施例，基于如上述实施例的一种基于多算法融合的系统进行计算，包括：

201、导入样本数据；

202、接入层对数据进行标准化操作后，将数据存储到源数据数据库；

203、调度中心从源数据数据库中获得样本，下发到至少一个生物特征识别算法系统，并且提交注册请求；

204、生物特征识别算法系统提取样本的生物特征数据；

205、调度中心将生成的生物特征数据存储到与生物特征识别算法系统对应的生物特征数据库中，并关联样本的身份信息。

以上是对本申请提供的一种基于多算法融合的方法的一个实施例进行详细的描述，以下将对本申请提供的一种基于多算法融合的方法的另一个实施例进行详细的描述。

请参阅图3，本申请提供的一种基于多算法融合的方法的另一个实施例，基于如上述实施例的一种基于多算法融合的系统进行计算，包括：

301、导入检材数据；

302、接入层对数据进行标准化操作后，将数据存储到源数据数据库；

303、调度中心从源数据数据库中获得检材，下发到至少一个生物特征识别算法系统，并且提交比对请求；

304、生物特征识别算法系统将检材与样本库中样本进行比对，返回识别结果；

305、调度中心搜集生物特征识别算法系统返回的识别结果，通过融合算法对所有结果整合后进行显示。

以上是对本申请提供的一种基于多算法融合的方法的另一个实施例进行详细的描述，以下将对本申请提供的一种基于多算法融合的方法的另一个实施例进行详细的描述。

本申请提供的一种基于多算法融合的方法的另一个实施例，基于如上述实施例的一种基于多算法融合的系统进行计算，包括：

导入样本数据；

接入层对数据进行标准化操作后，将数据存储到源数据数据库；

调度中心从源数据数据库中获得样本，下发到至少一个生物特征识别算法系统，并且提交注册请求；

生物特征识别算法系统提取样本的生物特征数据；

调度中心将生成的生物特征数据存储到与生物特征识别算法系统对应的生物特征数据库中，并关联样本的身份信息；

导入检材数据；

接入层对数据进行标准化操作后，将数据存储到源数据数据库；

调度中心从源数据数据库中获得检材，下发到至少一个生物特征识别算法系统，并且提交比对请求；

生物特征识别算法系统将检材与样本库中样本进行比对，返回识别结果；

调度中心搜集生物特征识别算法系统返回的识别结果，通过融合算法对所有结果整合后进行显示。

本实施例结合了样本注册和检材比对的步骤，实现系统的训练与运行，解决了目前识别算法无法识别准确率较低的问题。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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各实施例技术方案的精神和范围。