CN108446387A - 用于更新人脸注册库的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于更新人脸注册库的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别的人脸图像；将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。该实施方式通过更新人脸注册库中的注册人脸图像，提高了人脸识别的准确率。

Description

用于更新人脸注册库的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于更新人脸注册库的方法和装置。

背景技术

自动识别人脸的技术或设备，在公共安全、智能监控、数字身份认证、电子商务、多媒体和数字娱乐等多领域都具有巨大的应用价值和广泛的应用市场。经过长时间的研究，人脸识别已经取得了长足的发展与进步，以“人脸”为对象的计算机视觉研究已经成为一个及其重要、研究方向众多并有着广泛应用于前景的学术和科技领域。

现有的人脸识别系统，用户在首次使用前通常需要进行人脸注册，将用户的人脸图像作为注册人脸图像录入人脸注册库。在录入之后，通过匹配注册人脸图像和采集到的脸部图像识别对应的人脸。但是，现有技术中的人脸识别系统在首次录入注册图像之后，并不对人脸注册库中的注册人脸图像进行更新。而在人脸识别系统使用的过程中，用户是否化妆、是否戴眼镜、年龄的增长、胖瘦程度的变化等因素都有可能使得用户的脸部特征发生变化，这种变化可能会导致人脸识别的准确率下降。

发明内容

本申请实施例提出了用于更新人脸注册库的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于更新人脸注册库的方法，该方法包括：获取待识别的人脸图像；将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

在一些实施例中，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，包括：将待识别的人脸图像添加至目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

在一些实施例中，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，包括：响应于确定出人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，将待识别的人脸图像添加到目标已注册对象的注册人脸图像集合中；响应于确定出人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于第二预设阈值，基于预置的替换策略，采用待识别的人脸图像替换目标已注册对象的注册人脸图像。

在一些实施例中，基于预置的替换策略，采用待识别的人脸图像替换目标已注册对象的注册人脸图像，包括：获取人脸注册库中目标已注册对象的各注册人脸图像的存储时间，从中确定出存储时间最长的注册人脸图像；采用待识别的人脸图像替换所确定出的注册人脸图像。

在一些实施例中，方法还包括：评估待识别的人脸图像的图像质量；利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，包括：响应于确定出人脸图像的图像质量满足预设条件，确定待识别的人脸图像为目标已注册对象的注册人脸图像集合的更新图像；利用更新图像更新目标已注册对象的注册人脸图像集合。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于更新人脸注册库的装置，装置包括：获取单元，配置用于获取待识别的人脸图像；确定单元，配置用于将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；更新单元，配置用于响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

在一些实施例中，更新单元进一步配置用于按照如下方式更新人脸注册库：将待识别的人脸图像添加至目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

在一些实施例中，对象更新单元进一步配置用于按照如下方式更新对象人脸注册库：响应于确定出对象人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，将对象待识别的人脸图像添加到对象目标已注册对象的注册人脸图像集合中；响应于确定出对象人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于对象第二预设阈值，基于预置的替换策略，采用对象待识别的人脸图像替换对象目标已注册对象的注册人脸图像。

在一些实施例中，对象更新单元进一步配置用于按照如下方式替换对象人脸注册库中的注册人脸图像：获取人脸注册库中目标已注册对象的各注册人脸图像的存储时间，从中确定出存储时间最长的注册人脸图像；采用待识别的人脸图像替换所确定出的注册人脸图像。

在一些实施例中，装置还包括：评估单元，配置用于评估待识别的人脸图像的图像质量；更新单元进一步配置用于按照如下方式更新人脸注册库：响应于确定出人脸图像的图像质量满足预设条件，确定待识别的人脸图像为目标已注册对象的注册人脸图像集合的更新图像；利用更新图像更新目标已注册对象的注册人脸图像集合。

本申请实施例提供的用于更新人脸注册库的方法和装置，获取待识别的人脸图像，而后将所获取的待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像进行匹配，从而确定出待识别的人脸图像对应的目标已注册对象和待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数，最后响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，则可以利用该待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，从而实现了对人脸注册库的更新，提高了人脸识别的准确率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于更新人脸注册库的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于更新人脸注册库的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于更新人脸注册库的方法的另一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于更新人脸注册库的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于更新人脸注册库的方法或用于更新人脸注册库的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如摄影摄像类应用、图像处理类应用、搜索类应用等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持网络通信的各种电子设备，包括但不限于图像采集器、智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上传的待识别的人脸图像提供支持的后台服务器。后台服务器可以对待识别的人脸图像等进行分析等处理。该后台服务器还可以将处理结果(例如人脸识别结果)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于更新人脸注册库的方法一般由服务器105执行，相应地，用于更新人脸注册库的装置一般设置于服务器105中。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

还需要指出的是，终端设备101、102、103中也可以安装有图像处理类应用，人脸注册库可以直接存储在终端设备101、102、103的本地。因此，终端设备101、102、103也可以基于图像处理类应用对获取的人脸图像进行处理，并对人脸注册库进行更新。此时，用于更新人脸注册库的方法也可以由终端设备101、102、103执行，相应地，用于更新人脸注册库的装置也可以设置于终端设备101、102、103中。此时，示例性系统架构100可以不存在服务器105和网络104。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于更新人脸注册库的方法的一个实施例的流程200。该用于更新人脸注册库的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取待识别的人脸图像。

在本实施例中，用于更新人脸注册库的方法的执行主体可以首先获取待识别的人脸图像。这里，待识别的人脸图像可以是对目标对象的人脸区域现场拍摄得到的人脸图像。或者，待识别的人脸图像还可以是预先存储的包含目标对象的人脸区域的人脸图像。

需要说明的是，上述待识别的人脸图像可以直接存储在上述执行主体所在的电子设备的本地，此时，上述执行主体可以直接从本地获取上述待识别的人脸图像。此外，上述待识别的人脸图像也可以是与上述执行主体相连接的其余电子设备通过有线连接方式或者无线连接方式发送给上述执行主体的。其中，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

步骤202，将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。

在本实施例中，预先建立人脸注册库。该人脸注册库中可以包括多个注册人脸图像集合，并且，每个注册人脸图像集合可以包括至少一张注册人脸图像。需要说明的是，每个注册人脸集合中的注册人脸图像可以是同一个已注册对象的人脸图像。基于步骤201获取到的待识别的人脸图像，上述执行主体可以将该待识别的人脸图像和人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，其可以获取该待识别对象与每个已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。上述执行主体可以根据匹配分数从各已注册对象中确定出与该待识别的人脸图像对应的已注册对象，并确定该已注册对象为目标已注册对象。即，上述执行主体可以确定待识别的人脸图像中的人脸对象为上述目标已注册对象。上述待识别的人脸图像与已注册对象的注册人脸图像的匹配分数可以用于表征待识别的人脸图像与注册人脸图像之间的相似程度。可以理解的是，待识别的人脸图像与已注册对象的注册人脸图像的匹配分数越高，则可以表示待识别的人脸图像中的人脸对象与该已注册对象为同一用户的概率越大。同时，上述执行主体还可以确定出待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。作为示例，待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数可以为该待识别的人脸图像与目标已注册对象的各注册人脸图像中相似度最高的注册人脸图像的匹配分数。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述人脸注册库可以通过如下方式建立：对待注册对象进行人脸图像采集；而后，对所采集到的人脸图像进行图像归一化处理；之后，利用图像归一化后的人脸图像构成多个注册人脸图像集合，以使每个注册人脸集合可以与一个待注册对象相对应；最后，将各注册人脸图像集合存储到人脸注册库中。这里，可以通过为注册人脸集合设置不同的标识来使得各注册人脸图像集合与不同的已注册对象相对应。上述图像归一化可以是对采集到的不同人脸图像进行了一系列标准的处理变换，从而使得各人脸图像可以变换为一固定标准形式的图像。例如可以是将图像的尺寸和/或分辨率转换至标准化的尺寸和/或分辨率。

在本实施例的一些可选的实现方式中，可以采用已训练的人脸识别模型对待识别的人脸图像进行识别。在人脸识别的过程中，人脸识别模型可以将待识别的人脸图像与各已注册对象的人脸图像进行匹配，输出的识别结果可以包括识别出的目标已注册用户以及匹配分数。上述人脸识别模型可以通过如下方式训练得到：获取已标记用户身份的样本人脸图像，将样本人脸图像输入待训练CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)模型，预测各样本人脸图像是否为同一用户的人脸图像，然后根据预测结果与标记结果之间的差异调整优化CNN模型的参数，使得预测结果与标记结果趋于一致。

可以理解的是，本领域技术人员还可以采用其它适当的方式得到待识别的人脸图像与注册人脸图像之间的匹配分数，这里没有具体的限定。例如，直接从待识别的人脸图像和人脸注册库中的各注册人脸图像中采用特征点提取算法提取出特征点，而后利用所提取的特征点计算待识别的人脸图像和注册人脸图像之间的欧氏距离或余弦相似度等，从而可以得到两者的匹配分数。

步骤203，响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

在本实施例中，上述执行主体可以预先设置第一预设阈值。基于步骤202确定出的待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数，上述执行主体可以将所确定出的匹配分数与第一预设阈值进行比较。在确定出匹配分数大于第一预设阈值的情况下，上述执行主体可以利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。上述第一设定阈值的设定可以由本领域技术人员采用任意适当方式进行设定，如可以采用人工经验设定阈值，或者针对历史数据的差异值设定阈值，本申请对此不作限制。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在确定出待识别的人脸图像大于第一预设阈值的情况下，上述执行主体可以确定该待识别图像可以用于更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。此时，上述执行主体可以将该待识别的人脸图像作为更新图像直接添加到目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

可以理解的是，通常人脸注册库中存储的注册人脸图像的数量是有限的，其存储的注册人脸图像是在注册时存储的图像，但是已注册对象的面部特征会随着时间发生变化。例如，化妆、戴眼镜、年龄的增长、胖瘦程度的变化等都会使得已注册用户的面部特征发生变化。此种情况下，利用人脸注册库中的注册人脸图像与待识别的人脸图像中的人脸对象进行匹配时，得到的匹配分数会降低，影响利用人脸注册库进行人脸识别的准确性。本申请实施例公开的用于更新人脸注册库的方法，在人脸识别系统利用人脸注册库对待识别的人脸图像进行人脸识别时，可以实现对人脸注册库中已注册对象的注册人脸图像集合的更新，使得用户的面部特征变化可以被记录在人脸注册库中，丰富了人脸注册库中所包含的人脸信息，从而有利于提升人脸识别的准确度。例如，已注册对象A在最初注册时并未化妆，但是用于与人脸注册库中的注册人脸图像进行匹配的待识别的人脸图像为已注册对象A的化妆后的人脸图像，因此在确定出待识别人脸图像中人脸对象为已注册对象A且匹配分数大于第一预设阈值时，则可以利用已注册对象A的化妆后的人脸图像更新人脸注册库，从而使得人脸注册库中已注册对象A的注册人脸图像集合中可以既包括已注册对象A未化妆的注册人脸图像，又包括化妆后的注册人脸图像，扩展了人脸注册库中保存的人脸特征信息。

继续参考图3，图3示出了根据本实施的用于更新人脸注册库的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，利用该用于更新人脸注册库的方法可以更新用于手机解锁的人脸识别的人脸注册库。首先，手机的摄像头可以采集用户A的人脸图像作为待识别的人脸图像。而后，后台服务器可以将该待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，从而确定用户A为目标已注册对象以及待识别的人脸图像与用户A的注册人脸图像的匹配分数。最后，后台服务器在确定出匹配分数大于第一预设阈值的情况下，可以确定该待识别的人脸图像满足条件，此时可以利用该待识别的人脸图像更新人脸注册库中用户A的注册人脸图像集合，如图3所示。

本申请的上述实施例提供的用于更新人脸注册库的方法，获取待识别的人脸图像，而后将所获取的待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像进行匹配，从而确定出待识别的人脸图像对应的目标已注册对象和待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数，最后响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，则可以利用该待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，从而实现了对人脸注册库的更新，有利于提高人脸识别的准确率。

在一些实施例中，上述执行主体还可以对待识别的人脸图像进行图像质量的评估，从而得到图像的评估结果。而后，可以判断待识别的人脸图像的评估结果是否满足预设条件，并在确定出待识别的人脸图像的评估结果满足预设条件的情况下，才确定待识别的人脸图像为目标已注册对象的注册人脸图像集合的更新图像。上述执行主体可以利用该更新图像更新目标已注册对象的注册人脸图像集合。该方法可以保证人脸注册库中的注册人脸图像的图像质量。这里的图像质量可以包括图像的清晰度、图像的亮度、图像的完整程度等。

接下来请参考图4，其示出了用于更新人脸注册库的方法的另一个实施例的流程400。该用于更新人脸注册库的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取待识别的人脸图像。

在本实施例中，用于更新人脸注册库的方法的执行主体可以首先获取待识别的人脸图像。这里，待识别的人脸图像可以是对目标对象的人脸区域现场拍摄得到的人脸图像。或者，待识别的人脸图像还可以是预先存储的包含目标对象的人脸区域的人脸图像。

步骤402，将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。

在本实施例中，预先建立人脸注册库。该人脸注册库中可以包括多个注册人脸图像集合，并且，每个注册人脸图像集合可以包括至少一张注册人脸图像。需要说明的是，每个注册人脸集合中的注册人脸图像可以是同一个已注册对象的人脸图像。基于步骤201获取到的待识别的人脸图像，上述执行主体可以将该待识别的人脸图像和人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，其可以获取该待识别对象与每个已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。上述执行主体可以根据匹配分数从各已注册对象中确定出与该待识别的人脸图像对应的已注册对象，并确定该已注册对象为目标已注册对象。即，上述执行主体可以确定待识别的人脸图像中的人脸对象为上述目标已注册对象。上述待识别的人脸图像与已注册对象的注册人脸图像的匹配分数可以用于表征待识别的人脸图像与注册人脸图像之间的相似程度。可以理解的是，待识别的人脸图像与已注册对象的注册人脸图像的匹配分数越高，则可以表示待识别的人脸图像中的人脸对象与该已注册对象为同一用户的概率越大。同时，上述执行主体还可以确定出待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。

步骤403，响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，判断人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目是否小于第二预设阈值。

在本实施例中，基于步骤402确定出的待识别的人脸图像和目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数，上述执行主体可以判断该匹配分数是否大于第一阈值。若所确定出的匹配分数大于第一预设阈值，则可以获取人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目。而后，上述执行主体可以继续判断人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目是否小于第二预设阈值。若确定出人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，则可以转到步骤404。第二预设阈值可以是允许保存的每个注册对象的人脸图像数量。若确定出人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于第二预设阈值，则可以转到步骤405。

步骤404，响应于确定出人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，将待识别的人脸图像添加到目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

在本实施例中，基于步骤403确定出的人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，上述执行主体可以直接将该待识别的人脸图像添加到目标已注册对象的注册人脸图像集合中。该待识别的人脸图像可以作为更新后的人脸注册库中的注册人脸图像。

步骤405，响应于确定出人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于第二预设阈值，基于预置的替换策略，采用待识别的人脸图像替换目标已注册对象的注册人脸图像。

在本实施例中，如果步骤403确定出的人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于第二预设阈值，上述执行主体可以按照预置的替换策略从目标已注册对象的人脸注册图像集合中确定出待替换的注册人脸图像。而后，可以采用待识别的人脸图像替换待替换的注册人脸图像，从而实现对人脸注册库的更新。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述预置的替换策略可以为替换目标已注册对象的注册人脸图像集合中的存在时间最长的图像。具体地，上述执行主体可以从人脸注册库中获取目标已注册对象的各注册人脸图像的存储时间，并从中确定出存储时间最长的注册人脸图像；而后，采用上述待识别的人脸图像替换所确定出的存储时间最长的注册人脸图像。该实现方式可以避免人脸识别的过程中出现因目标已注册对象随着年龄的增长造成人脸注册库中的注册人脸图像与目标注册对象现阶段拍摄的人脸图像的匹配度降低的问题。作为示例，对于已注册对象A，人脸注册库中保存的时间最长的人脸图像1为已注册对象A在10岁时的人脸图像，而可以用于更新人脸注册库的待识别的人脸图像为已注册对象A在12岁的人脸图像，可以理解的是，已注册对象A在12岁的人脸图像中的人脸明显与已注册对象A当前的人脸长相更相似，此时可以用该待识别的人脸图像替换上述人脸图像1。本领域技术人员还可以根据实际的需求，设定其它合适的替换策略，来更新人脸注册库，这里没有唯一的要求。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于更新人脸注册库的方法的流程400可以通过对目标已注册对象的注册人脸图像数目的控制来控制注册人脸图像的数量，从而在更新人脸注册库时避免了人脸注册库中注册人脸图像的数据量过大造成存储资源浪费的问题。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于更新人脸注册库的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于更新人脸注册库的装置500包括：获取单元501、确定单元502和更新单元503。其中，获取单元，配置用于获取待识别的人脸图像；确定单元，配置用于将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；更新单元，配置用于响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

在本实施例中，上述获取单元501可以用于利用图像采集等方式获取待识别的人脸图像。确定单元502可以利用各种图像匹配的方式将获取单元501所获取的待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像进行匹配，从而可以确定出待识别的人脸图像对应的目标已注册对象和待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，上述更新单元503可以利用该待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，更新单元503进一步配置用于按照如下方式更新人脸注册库：将待识别的人脸图像添加至目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对象更新单元进一步配置用于按照如下方式更新对象人脸注册库：响应于确定出对象人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，将对象待识别的人脸图像添加到对象目标已注册对象的注册人脸图像集合中；响应于确定出对象人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于对象第二预设阈值，基于预置的替换策略，采用对象待识别的人脸图像替换对象目标已注册对象的注册人脸图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，更新单元503可以进一步配置用于按照如下方式替换人脸注册库中的注册人脸图像：获取人脸注册库中目标已注册对象的各注册人脸图像的存储时间，从中确定出存储时间最长的注册人脸图像；采用待识别的人脸图像替换所确定出的注册人脸图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于更新人脸注册库的装置500还可以包括：评估单元(未示出)，配置用于评估待识别的人脸图像的图像质量；更新单元503进一步配置用于按照如下方式更新人脸注册库：响应于确定出人脸图像的图像质量满足预设条件，确定待识别的人脸图像为目标已注册对象的注册人脸图像集合的更新图像；利用更新图像更新目标已注册对象的注册人脸图像集合。

装置500中记载的诸单元与参考图2和图4描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

本申请实施例提供的用于更新人脸注册库的装置，上述获取单元501可以获取待识别的人脸图像、而后确定单元502可以将获取单元501所获取的待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像进行匹配，从而使得确定单元502可以确定出待识别的人脸图像对应的目标已注册对象和待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数。响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，上述更新单元503可以利用该待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。从而使得本实施例中的用于更新人脸注册库的装置实现了对人脸注册库的更新，提高了人脸识别的准确率。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、确定单元和更新单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取待识别的人脸图像的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取待识别的人脸图像；将待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及待识别的人脸图像与目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；响应于确定出匹配分数大于第一预设阈值，利用待识别的人脸图像更新人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种用于更新人脸注册库的方法，包括：

获取待识别的人脸图像；

将所述待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与所述待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及所述待识别的人脸图像与所述目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；

响应于确定出所述匹配分数大于第一预设阈值，利用所述待识别的人脸图像更新所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述待识别的人脸图像更新所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，包括：

将所述待识别的人脸图像添加至所述目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述待识别的人脸图像更新所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，包括：

响应于确定出所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，将所述待识别的人脸图像添加到所述目标已注册对象的注册人脸图像集合中；

响应于确定出所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于所述第二预设阈值，基于预置的替换策略，采用所述待识别的人脸图像替换所述目标已注册对象的注册人脸图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于预置的替换策略，采用所述待识别的人脸图像替换所述目标已注册对象的注册人脸图像，包括：

获取所述人脸注册库中目标已注册对象的各注册人脸图像的存储时间，从中确定出存储时间最长的注册人脸图像；

采用所述待识别的人脸图像替换所确定出的注册人脸图像。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

评估所述待识别的人脸图像的图像质量；

所述利用所述待识别的人脸图像更新所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合，包括：

响应于确定出所述人脸图像的图像质量满足预设条件，确定所述待识别的人脸图像为所述目标已注册对象的注册人脸图像集合的更新图像；

利用所述更新图像更新所述目标已注册对象的注册人脸图像集合。

6.一种用于更新人脸注册库的装置，包括：

获取单元，配置用于获取待识别的人脸图像；

确定单元，配置用于将所述待识别的人脸图像与人脸注册库中的已注册对象的注册人脸图像集合进行匹配，确定出与所述待识别的人脸图像对应的目标已注册对象以及所述待识别的人脸图像与所述目标已注册对象的注册人脸图像的匹配分数；

更新单元，配置用于响应于确定出所述匹配分数大于第一预设阈值，利用所述待识别的人脸图像更新所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像集合。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述更新单元进一步配置用于按照如下方式更新所述人脸注册库：

将所述待识别的人脸图像添加至所述目标已注册对象的注册人脸图像集合中。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述更新单元进一步配置用于按照如下方式更新所述人脸注册库：

响应于确定出所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目小于第二预设阈值，将所述待识别的人脸图像添加到所述目标已注册对象的注册人脸图像集合中；

响应于确定出所述人脸注册库中目标已注册对象的注册人脸图像的数目大于或等于所述第二预设阈值，基于预置的替换策略，采用所述待识别的人脸图像替换所述目标已注册对象的注册人脸图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述更新单元进一步配置用于按照如下方式替换所述人脸注册库中的注册人脸图像：

获取所述人脸注册库中目标已注册对象的各注册人脸图像的存储时间，从中确定出存储时间最长的注册人脸图像；

采用所述待识别的人脸图像替换所确定出的注册人脸图像。

10.根据权利要求6-9之一所述的装置，其中，所述装置还包括：

评估单元，配置用于评估所述待识别的人脸图像的图像质量；

所述更新单元进一步配置用于按照如下方式更新所述人脸注册库：

响应于确定出所述人脸图像的图像质量满足预设条件，确定所述待识别的人脸图像为所述目标已注册对象的注册人脸图像集合的更新图像；

利用所述更新图像更新所述目标已注册对象的注册人脸图像集合。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。