[发明专利]目标数据更新方法和相关装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种目标数据更新方法和相关装置、设备及存储介质。该目标数据更新方法包括：读取已存数据集中预设目标的第一特征和新增数据集中新增目标的第一特征；获取预设目标的第一特征与新增目标的第一特征之间的第一匹配程度；基于第一匹配程度，利用新增目标的第一特征更新已存数据集；其中，已存数据集中预设目标的其他特征、新增数据集中新增目标的其他特征中的至少之一，是在确定第一匹配程度之后读取，以用于更新已存数据集。上述方案，能够在获取第一匹配程度时候再对其他特征的读取及相关操作，相比在获取第一特征时同时获取其他特征来讲，能够降低获取第一匹配程度时的内存开销。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种目标数据更新方法和相关装置、设备及存储介质。

背景技术

随着科技的不断发展，越来越多的信息处理是通过各种类型数据库来进行实现。例如，通过建立并不断更新关于人脸档案的数据库，利用与该数据库中的人脸档案进行对比，实现人脸识别功能。通常，在进行更新时，需要将数据库中的所有数据进行读取再实现更新处理。然而，这些数据库一般都相当庞大，将其数据全部读取后实现更新，容易导致内存极大开销。

发明内容

本申请至少提供一种目标数据更新方法和相关装置、设备及存储介质。

本申请第一方面提供了一种目标数据更新方法，包括：读取已存数据集中预设目标的第一特征和新增数据集中新增目标的第一特征；获取预设目标的第一特征与新增目标的第一特征之间的第一匹配程度；基于第一匹配程度，利用新增目标的第一特征更新已存数据集；其中，已存数据集中预设目标的其他特征、新增数据集中新增目标的其他特征中的至少之一，是在确定第一匹配程度之后读取，以用于更新已存数据集。

因此，通过先获取数据中的预设目标的第一特征和新增数据集中的新增目标的第一特征的第一匹配程度，在确定第一匹配程度之后才对已存数据集中和/或新增数据集中的其他特征进行读取，以对已存数据集进行更新，即数据集中与获取第一匹配程度无关的其他特征可在执行获取第一匹配程度之后读取，避免其他特征占用内存，故减少了在计算第一匹配程度的过程中内存的开销。

其中，在获取预设目标的第一特征与新增目标的第一特征之间的第一匹配程度之前，方法还包括：获取原始数据集中的原始特征与已存数据集中预设目标的第一特征之间的第二匹配程度；其中，新增目标的第一特征是对原始数据集中的原始特征进行聚类并基于对应聚类簇中的原始特征确定的；查找出第二匹配程度满足第一预设条件的原始特征和预设目标；利用查找出的原始特征更新已存数据集中相应预设目标的第一特征，并删除新增数据集中与查找出的原始特征对应新增目标的第一特征。

因此，通过在计算第一匹配程度之前，先利用原始数据集对已存数据集进行第一次更新，利用新增数据集对经过更新之后的已存数据集进行更新，增加了原始数据集中原始特征能够加入已存数据集的概率。

其中，在删除新增数据集中与查找出的原始特征对应新增目标的第一特征之后，方法还包括：记录删除第一特征的新增目标为待删除目标，以在后续读取新增目标的第二特征之后删除待删除目标的第二特征。

因此，并不是在删除第一特征数据时，同时删除新增目标的第二特征，而是记录下对已删除第一特征的新增目标，在需要使用到第二特征时，才读取第二特征并执行对新增目标的第二特征的删除操作，减少了对第二特征读写操作的内存开销。

其中，在获取预设目标的第一特征与新增目标的第一特征之间的第一匹配程度之前，方法还包括：读取待定数据集中待定目标的第一特征，并获取新增目标的第一特征与待定目标的第一特征之间的第三匹配程度；基于第三匹配程度，对新增数据集进行更新。

因此，通过利用待定数据集对新增数据集进行更新，增加了新增数据集的数据量，使得更多的数据能够有机会加入到已存数据集中，加大了已存数据集的更新概率。