[发明专利]向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法

说明书

本公开提供了一种向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法，涉及人工智能领域，尤其涉及人脸识别、视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下。具体实现方案为：获取第一向量数据库中的人脸图像的图像特征向量；第一向量数据库为与初始模型对应的向量数据库；第一向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量；对图像特征向量进行向量转换处理，得到与图像特征向量对应的第一向量；根据第一向量，更新第二向量数据库，得到更新后的第二向量数据库；第二向量数据库为与修改后的初始模型对应的向量数据库，修改后的初始模型为对初始模型进行参数调整后得到的模型。通过进行向量转换，提高向量数据库的更新效率。

技术领域

本公开涉及人工智能领域中的人脸识别和视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下，尤其涉及一种向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法。

背景技术

人像搜索技术，是指利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，在生产生活的各个领域都有着广泛的应用。

现有技术中，通过构建神经网络模型对应的向量数据库对人脸进行快速搜索。但是向量数据库更新迭代的速度较快，若不及时更新数据库，会导致人脸识别出现错误。因此，如何对向量数据库进行高效更新，成为亟待解决的问题。

发明内容

本公开提供了一种向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法。

根据本公开的第一方面，提供了一种向量数据库的更新方法，包括：

获取第一向量数据库中的人脸图像的图像特征向量；其中，所述第一向量数据库为与初始模型对应的向量数据库；所述第一向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量；

对所述图像特征向量进行向量转换处理，得到与所述图像特征向量对应的第一向量；

根据所述第一向量，更新第二向量数据库，得到更新后的第二向量数据库；其中，所述第二向量数据库为与修改后的初始模型对应的向量数据库，所述修改后的初始模型为对初始模型进行参数调整后得到的模型；所述第二向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量。

根据本公开的第二方面，提供了一种基于向量数据库的人脸识别方法，包括：

获取待识别人脸图像，确定所述待识别人脸图像的人脸特征向量；

基于权利要求1-11中任一项所述方法中的更新后的第二向量数据库，确定所述人脸特征向量与所述第二向量数据库中的特征向量之间的相似度；

若所述相似度满足预设的相似度对比条件，则将所述相似度对应的所述第二向量数据库中的特征向量，确定为目标特征向量；

输出所述目标特征向量所对应的人脸图像。

根据本公开的第三方面，提供了一种向量数据库的更新装置，包括：

向量获取单元，用于获取第一向量数据库中的人脸图像的图像特征向量；其中，所述第一向量数据库为与初始模型对应的向量数据库；所述第一向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量；

向量转换单元，用于对所述图像特征向量进行向量转换处理，得到与所述图像特征向量对应的第一向量；

数据库更新单元，用于根据所述第一向量，更新第二向量数据库，得到更新后的第二向量数据库；其中，所述第二向量数据库为与修改后的初始模型对应的向量数据库，所述修改后的初始模型为对初始模型进行参数调整后得到的模型；所述第二向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量。

根据本公开的第四方面，提供了一种基于向量数据库的人脸识别装置，包括：

图像获取单元，用于获取待识别人脸图像，确定所述待识别人脸图像的人脸特征向量；