CN109816543B - 一种图像查找方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种图像查找方法及装置，其中，该方法包括：获取第一请求及第一人脸图像，第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；第一人脸图像为预设的正面人脸图像；获取第一人脸图像中预设的人脸五官，计算第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，计算第一人脸图像中的预设的人脸五官与多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；向第一用户推荐目标注册用户。本发明实施例能够解决现有技术中交友平台上个人信息的安全性低的问题。

Description

一种图像查找方法及装置

【技术领域】

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像查找方法及装置。

【背景技术】

目前，因个人交际圈有限，为了寻找更多的朋友，增加自己交友及脱单机会，往往通过各种交友平台来查找好友，然而目前的交友平台往往通过一些查询限制条件来获取查询结果，比如年龄、住址、职业、收入水平等，很容易在查询过程中泄露用户的个人信息，使得交友的安全性降低，同时降低用户对于平台的信任度。

因此，如何保障平台上个人信息的安全性成为目前亟待解决的技术问题。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图像查找方法及装置，用以解决现有技术中交友平台上个人信息安全性低的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种图像查找方法，所述方法包括：获取第一请求及第一人脸图像，所述第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；所述第一人脸图像为预设的正面人脸图像；获取所述第一人脸图像中预设的人脸五官，所述人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种；计算所述第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，所述第二人脸图像为所述注册用户的正面人脸图像；计算所述第一人脸图像中的预设的人脸五官与所述多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；依据所述第一相似度、所述第二相似度及所述第一相似度的权重、所述第二相似度的权重计算相似度绝对值，从所述多个注册用户中筛选出所述相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；向所述第一用户推荐所述目标注册用户。

进一步地，所述获取第一请求及第一人脸图像之前，所述方法还包括：获取所述第一用户的注册请求；获取所述第一用户的身份证件上的人脸图像及所述第一用户上传的正面人脸图像；计算所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；根据所述第三相似度判断所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。

进一步地，在所述依据所述第一相似度、所述第二相似度及所述第一相似度的权重、所述第二相似度的权重计算相似度绝对值之后，所述方法还包括：根据所述第三相似度生成所述第一用户的可信度；基于所述可信度修正所述相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为所述第一相似度，B为所述第二相似度；基于所述修正后的相似度绝对值，从所述多个注册用户中筛选出所述修正后的相似度绝对值大于所述预设值的目标注册用户。

进一步地，所述计算所述第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，包括：提取所述第一人脸图像的特征数据及每个所述第二人脸图像的特征数据；根据所述第一人脸图像的特征数据与每个所述第二人脸图像的特征数据计算所述第一人脸图像与每个所述第二人脸图像的所述第一相似度。

进一步地，所述向所述第一用户推荐所述目标注册用户的方法，包括：在所述目标注册用户头像旁标示所述相似度绝对值；根据所述相似度绝对值降序排列所述目标注册用户，并依次输出所述目标注册用户。

进一步地，所述向所述第一用户推荐所述目标注册用户的方法，包括：向所述第一用户推送采用非对称加密处理的所述目标注册用户的账号信息。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种图像查找装置，所述装置包括：第一获取单元，用于获取第一请求及第一人脸图像，所述第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；所述第一人脸图像为预设的正面人脸图像；第二获取单元，用于获取所述第一人脸图像中预设的人脸五官，所述人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种；第一计算单元，用于计算所述第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，所述第二人脸图像为所述注册用户的正面人脸图像；第二计算单元，用于计算所述第一人脸图像中的预设的人脸五官与所述多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；第一筛选单元，用于依据所述第一相似度、所述第二相似度及所述第一相似度的权重、所述第二相似度的权重计算相似度绝对值，从所述多个注册用户中筛选出所述相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；输出单元，用于向所述第一用户推荐所述目标注册用户。

进一步地，所述装置还包括：第三获取单元，用于获取所述第一用户的注册请求；第四获取单元，用于获取所述第一用户的身份证件上的人脸图像及所述第一用户上传的正面人脸图像；第三计算单元，用于计算所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；第一判断单元，用于根据所述第三相似度判断所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。

进一步地，所述装置还包括：生成单元，用于根据所述第三相似度生成所述第一用户的可信度；修正单元，用于基于所述可信度修正所述相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为所述第一相似度，B为所述第二相似度；第二筛选单元，用于基于所述修正后的相似度绝对值，从所述多个注册用户中筛选出所述修正后的相似度绝对值大于所述预设值的目标注册用户。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述的图像查找方法的步骤。

在本方案中，通过第一人脸图像与数据库中的注册用户的第二人脸图像来计算第一相似度，并通过用户设定的五官来计算第二相似度，根据第一相似度、第二相似度及权重比例计算最终的相似度绝对值，避免了用户使用年龄、住址、职业、收入水平等作为查询条件来筛选其他用户，避免了泄露用户个人隐私，从而保证了平台上个人信息的安全性。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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是根据本发明实施例的一种图像查找方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种图像查找装置的示意图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种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：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述终端，但这些终端不应限于这些术语。这些术语仅用来将终端彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一获取单元也可以被称为第二获取单元，类似地，第二获取单元也可以被称为第一获取单元。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

图1是根据本发明实施例的一种图像查找方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤S10，获取第一请求及第一人脸图像，第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；第一人脸图像为预设的正面人脸图像。

步骤S20，获取第一人脸图像中预设的人脸五官，人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种。

步骤S30，计算第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，第二人脸图像为注册用户的正面人脸图像。

步骤S40，计算第一人脸图像中的预设的人脸五官与多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度。

步骤S50，依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。

步骤S60，向第一用户推荐目标注册用户。

在本方案中，通过第一人脸图像与数据库中的注册用户的第二人脸图像来计算第一相似度，并通过用户设定的五官来计算第二相似度，根据第一相似度、第二相似度及权重比例计算最终的相似度绝对值，避免了用户使用年龄、住址、职业、收入水平等作为查询条件来筛选其他用户，避免了泄露用户个人隐私，从而保证了平台上个人信息的安全性。

可选地，获取第一请求及第一人脸图像之前，方法还包括：

获取第一用户的注册请求；获取第一用户的身份证件上的人脸图像及第一用户上传的正面人脸图像；计算身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；根据第三相似度判断身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。例如当第三相似度大于95％时，即确认匹配成功。通过注册并身份认证后，能够有效校验用户信息的真实性，保证交友的安全性。同时，避免出现“照骗”情况。

可选地，注册成功之后，该方法还包括：获取第一用户输入的银行卡账号及与银行卡账号绑定的手机号；发送用于银行卡鉴权的验证码至手机号；获取第一用户输入的校验码；判断校验码与验证码是否一致，如是，确认第一用户的注册信息为真实的。通过银行卡鉴权进一步核查注册用户的身份信息，进一步保障注册用户的身份信息的真实可靠性。

可选地，计算第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，包括：提取第一人脸图像的特征数据及每个第二人脸图像的特征数据；根据第一人脸图像的特征数据与每个第二人脸图像的特征数据计算第一人脸图像与每个第二人脸图像的第一相似度。具体地，可以通过人脸识别技术进行特征数据提取，人脸识别技术为以下任意一种：2D人脸识别技术、红外人脸识别技术、或3D结构光人脸识别技术。

可选地，第一人脸图像为通过手机、ipad等电子设备拍摄的第一用户自己的正面人脸图像，这样可以方便第一用户查找与自己容貌相近的人交朋友，结成兄弟或者姐妹。在另一实施例中，第一人脸图像为第一用户上传的理想型的正面人脸图像，比如第一用户喜欢的某个女明星或者男明星的正面人脸图像，又或者用户心仪的人的正面人脸图像。

可选地，计算第一相似度之后，计算第二相似度之前，该方法还包括：预筛选出第一相似度大于预设的相似度阈值的多个注册用户，并将预筛选出的多个注册用户的第二人脸图像用于计算第二相似度。可以理解地，根据第一用户提供的第一人脸图像预筛选出面部特征相似的多个注册用户，例如第一相似度大于50％(相似度阈值)的注册用户。

可选地，计算第一人脸图像中的预设的人脸五官与多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度，包括：提取第一人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据及每个第二人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据；根据第一人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据与每个第二人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据计算第一人脸图像与每个第二人脸图像的第二相似度。

可选地，依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值，相似度绝对值＝A*权重系数+B*(1-权重系数)，其中，A为第一相似度，B为第二相似度。具体地，第一相似度与第二相似度的权重可以通过第一用户自主设置，也可以通过预设的比例分配。

例如某两个注册用户与第一相似度A分别为70％与85％，第一用户预设的人脸五官为眼睛，而眼睛的第二相似度B分别为90％与50％，第一相似度A与第二相似度B的权重系数皆为50％，则两个注册用户的相似度绝对值分别为80％与67.5％。比如用户喜欢浓眉大眼的女孩，或瓜子脸型的女孩，使得查询到图像结果更加准确，更容易贴合用户的理想型。

可选地，在依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值之后，方法还包括：根据第三相似度生成第一用户的可信度；基于可信度修正相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为第一相似度，B为第二相似度；基于修正后的相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出修正后的相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。例如，当用户注册时，用户的身份证件上的人脸图像与用户上传的正面人脸图像之间的第三相似度为80％，表明用户的正面人脸图像和身份证件上的有稍微的偏差，因此，其用户的可信度为0.8。从而，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*0.8。可以理解地，通过注册用户注册时的身份证件上的人脸图像和注册用的正面人脸图像的相似度生成的可信度，并用可信度来修正相似度绝对值，避免一些化妆过度的人脸图像使得计算相似度绝对值出现误差。

可选地，向第一用户推荐目标注册用户的方法，包括：在目标注册用户头像旁标示相似度绝对值；根据相似度绝对值降序排列目标注册用户，并依次输出目标注册用户。

可选地，输出目标注册用户之后，该方法还包括：向第一用户推送采用非对称加密处理的目标注册用户的账号信息。具体地，账号信息通过系统预先配置的第一公钥进行加密处理；第一公钥与系统预先配置的第一私钥为一对密钥；第一用户通过利用第一私钥对被第一公钥加密的账号信息进行解密，得到目标注册用户的账号。以方便第一用户添加目标注册用户为好友。其中，第一私钥例如可以是用户的注册账号等。

当双方加为好友成功后，双方则可以查阅彼此的详细信息，详细信息包括年龄、职业、居住地址、户籍地址、联系方式、薪资收入、资产配置等。可以理解地，从而更加深入了解彼此，增进彼此好感。同时，避免了用户在查找时就泄露注册用户的个人信息，从而保证了平台上个人信息的安全性。

本发明实施例提供了一种图像查找装置，该图像查找装置用于执行上述图像查找方法，如图2所示，该装置包括：第一获取单元10、第二获取单元20、第一计算单元30、第二计算单元40、筛选单元50及输出单元60。

第一获取单元10，用于获取第一请求及第一人脸图像，第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；第一人脸图像为预设的正面人脸图像。

第二获取单元20，用于获取第一人脸图像中预设的人脸五官，人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种。

第一计算单元30，用于计算第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，第二人脸图像为注册用户的正面人脸图像。

第二计算单元40，用于计算第一人脸图像中的预设的人脸五官与多个第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度。

第一筛选单元50，用于依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。

输出单元60，用于向第一用户推荐目标注册用户。

在本方案中，通过第一人脸图像与数据库中的注册用户的第二人脸图像来计算第一相似度，并通过用户设定的五官来计算第二相似度，根据第一相似度、第二相似度及权重比例计算最终的相似度绝对值，避免了用户使用年龄、住址、职业、收入水平等作为查询条件来筛选其他用户，避免了泄露用户个人隐私，从而保证了平台上个人信息的安全性。

可选地，装置还包括：第三获取单元，用于获取第一用户的注册请求；第四获取单元，用于获取第一用户的身份证件上的人脸图像及第一用户上传的正面人脸图像；第三计算单元，用于计算身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；第一判断单元，用于根据第三相似度判断身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。例如当第三相似度大于95％时，即确认匹配成功。通过注册并身份认证后，能够有效校验用户信息的真实性，保证交友的安全性。同时，避免出现“照骗”情况。

可选地，装置还包括：第五获取单元，用于在注册成功之后获取第一用户输入的银行卡账号及与银行卡账号绑定的手机号；发送单元，用于发送用于银行卡鉴权的验证码至手机号；第六获取单元，用于获取第一用户输入的校验码；第二判断单元，用于判断校验码与验证码是否一致，如是，确认第一用户的注册信息为真实的。

可选地，第一计算单元30包括第一提取子单元及第一计算子单元。

第一提取子单元，用于提取第一人脸图像的特征数据及多个注册用户的第二人脸图像的特征数据；第一计算子单元，用于根据第一人脸图像的特征数据与每个第二人脸图像的特征数据计算第一人脸图像与每个第二人脸图像的第一相似度。具体地，可以通过人脸识别技术进行特征数据提取，人脸识别技术为以下任意一种：2D人脸识别技术、红外人脸识别技术、或3D结构光人脸识别技术。

可选地，第一人脸图像为通过手机、ipad等电子设备拍摄的第一用户自己的正面人脸图像，这样可以方便第一用户查找与自己容貌相近的人交朋友，结成兄弟或者姐妹。在另一实施例中，第一人脸图像为第一用户上传的理想型的正面人脸图像，比如第一用户喜欢的某个女明星或者男明星的正面人脸图像，又或者用户心仪的人的正面人脸图像。

可选地，该装置还包括预筛选单元，用于在计算第一相似度之后并在计算第二相似度之前，预筛选出第一相似度大于预设的相似度阈值的多个注册用户，并将预筛选出的多个注册用户的第二人脸图像用于计算第二相似度。可以理解地，根据第一用户提供的第一人脸图像预筛选出面部特征相似的多个注册用户，例如第一相似度大于50％(相似度阈值)的注册用户。

可选地，第二计算单元40包括第二提取子单元及第二计算子单元。

第二提取子单元，用于提取第一人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据及每个第二人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据；第二计算子单元，用于根据第一人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据与每个第二人脸图像中的预设的人脸五官的特征数据计算第一人脸图像与每个第二人脸图像的第二相似度。

可选地，第一筛选单元50包括第三计算子单元及筛选子单元。

第三计算子单元，用于依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值。筛选子单元，用于从多个注册用户中筛选出相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。

其中，相似度绝对值＝A*权重系数+B*(1-权重系数)，其中，A为第一相似度，B为第二相似度。具体地，第一相似度与第二相似度的权重可以通过第一用户自主设置，也可以通过预设的比例分配。

例如某两个注册用户与第一相似度A分别为70％与85％，第一用户预设的人脸五官为眼睛，而眼睛的第二相似度B分别为90％与50％，第一相似度A与第二相似度B的权重系数皆为50％，则两个注册用户的相似度绝对值分别为80％与67.5％。比如用户喜欢浓眉大眼的女孩，或瓜子脸型的女孩，使得查询到图像结果更加准确，更容易贴合用户的理想型。

可选地，装置还包括：生成单元、修正单元、第二筛选单元。

生成单元，用于根据第三相似度生成第一用户的可信度；修正单元，用于基于可信度修正相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为第一相似度，B为第二相似度；第二筛选单元，用于基于修正后的相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出修正后的相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。例如，当用户注册时，用户的身份证件上的人脸图像与用户上传的正面人脸图像之间的第三相似度为80％，表明用户的正面人脸图像和身份证件上的有稍微的偏差，因此，其用户的可信度为0.8。从而，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*0.8。可以理解地，通过注册用户注册时的身份证件上的人脸图像和注册用的正面人脸图像的相似度生成的可信度，并用可信度来修正相似度绝对值，避免一些化妆过度的人脸图像使得计算相似度绝对值出现误差。

可选地，输出单元包括标示子单元及输出子单元。

标示子单元，用于在目标注册用户头像旁标示相似度绝对值；输出子单元，用于根据相似度绝对值降序排列目标注册用户，并依次输出目标注册用户。

可选地，该装置还包括推送单元，推送单元，用于向第一用户推送采用非对称加密处理的目标注册用户的账号信息。具体地，账号信息通过系统预先配置的第一公钥进行加密处理；第一公钥与系统预先配置的第一私钥为一对密钥；第一用户通过利用第一私钥对被第一公钥加密的账号信息进行解密，得到目标注册用户的账号。以方便第一用户添加目标注册用户为好友。其中，第一私钥例如可以是用户的注册账号等。

当双方加为好友成功后，双方则可以查阅彼此的详细信息，详细信息包括年龄、职业、居住地址、户籍地址、联系方式、薪资收入、资产配置等。可以理解地，从而更加深入了解彼此，增进彼此好感。同时，避免了用户在查找时就泄露注册用户的个人信息，从而保证了平台上个人信息的安全性。

本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下步骤：

获取第一请求及第一人脸图像，第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；第一人脸图像为预设的正面人脸图像；获取第一人脸图像中预设的人脸五官，人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种；计算第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，第二人脸图像为注册用户的正面人脸图像；计算第一人脸图像中的预设的人脸五官与多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；向第一用户推荐目标注册用户。

可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤：获取第一用户的注册请求；获取第一用户的身份证件上的人脸图像及第一用户上传的正面人脸图像；计算身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；根据第三相似度判断身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。

可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤：根据第三相似度生成第一用户的可信度；基于可信度修正相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为第一相似度，B为第二相似度；基于修正后的相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出修正后的相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。

可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤：提取第一人脸图像的特征数据及每个第二人脸图像的特征数据；根据第一人脸图像的特征数据与每个第二人脸图像的特征数据计算第一人脸图像与每个第二人脸图像的第一相似度。

可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤：向第一用户推送采用非对称加密处理的目标注册用户的账号信息。

本发明实施例提供了一种服务器，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现以下步骤：

获取第一请求及第一人脸图像，第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；第一人脸图像为预设的正面人脸图像；获取第一人脸图像中预设的人脸五官，人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种；计算第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，第二人脸图像为注册用户的正面人脸图像；计算第一人脸图像中的预设的人脸五官与多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；依据第一相似度、第二相似度及第一相似度的权重、第二相似度的权重计算相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；向第一用户推荐目标注册用户。

可选地，程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤：获取第一用户的注册请求；获取第一用户的身份证件上的人脸图像及第一用户上传的正面人脸图像；计算身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；根据第三相似度判断身份证件上的人脸图像与第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。

可选地，程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤：根据第三相似度生成第一用户的可信度；基于可信度修正相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为第一相似度，B为第二相似度；基于修正后的相似度绝对值，从多个注册用户中筛选出修正后的相似度绝对值大于预设值的目标注册用户。

可选地，程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤：提取第一人脸图像的特征数据及每个第二人脸图像的特征数据；根据第一人脸图像的特征数据与每个第二人脸图像的特征数据计算第一人脸图像与每个第二人脸图像的第一相似度。

可选地，程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤：向第一用户推送采用非对称加密处理的目标注册用户的账号信息。

可以理解的是，应用可以是安装在终端上的应用程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本发明实施例对此不进行限定。

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。

在本发明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，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。

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，在本发明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装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，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。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种图像查找方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一请求及第一人脸图像，所述第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；所述第一人脸图像为预设的正面人脸图像；

获取所述第一人脸图像中预设的人脸五官，所述人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种；

计算所述第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，所述第二人脸图像为所述注册用户的正面人脸图像；

计算所述第一人脸图像中的预设的人脸五官与所述多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；

计算所述第一用户注册时上传的身份证件上的人脸图像与所述第一用户注册时上传的正面人脸图像的第三相似度；

依据所述第一相似度、所述第二相似度及所述第一相似度的权重、所述第二相似度的权重计算相似度绝对值，并根据所述第三相似度生成所述第一用户的可信度；

基于所述可信度修正所述相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为所述第一相似度，B为所述第二相似度；

基于所述修正后的相似度绝对值，从所述多个注册用户中筛选出所述相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；

向所述第一用户推荐所述目标注册用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一请求及第一人脸

图像之前，所述方法还包括：

获取所述第一用户的注册请求；

获取所述第一用户的身份证件上的人脸图像及所述第一用户上传的正面人脸图像；

计算所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像的第三相似度；

根据所述第三相似度判断所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，包括：

提取所述第一人脸图像的特征数据及每个所述第二人脸图像的特征数据；

根据所述第一人脸图像的特征数据与每个所述第二人脸图像的特征数据计算所述第一人脸图像与每个所述第二人脸图像的所述第一相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述第一用户推荐所述目标注册用户的方法，包括：

在所述目标注册用户头像旁标示所述相似度绝对值；

根据所述相似度绝对值降序排列所述目标注册用户，并依次输出所述目标注册用户。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述第一用户推荐所述目标注册用户的方法，包括：

向所述第一用户推送采用非对称加密处理的所述目标注册用户的账号信息。

6.一种图像查找装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取第一请求及第一人脸图像，所述第一请求为第一用户发出的用于指示查找好友的请求；所述第一人脸图像为预设的正面人脸图像；

第二获取单元，用于获取所述第一人脸图像中预设的人脸五官，所述人脸五官包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、耳朵中的至少一种；

第一计算单元，用于计算所述第一人脸图像与数据库中多个注册用户的第二人脸图像的第一相似度，所述第二人脸图像为所述注册用户的正面人脸图像；

第二计算单元，用于计算所述第一人脸图像中的预设的人脸五官与所述多个注册用户的第二人脸图像中的预设的人脸五官的第二相似度；

第三计算单元，用于计算所述第一用户注册时上传的身份证件上的人脸图像与所述第一用户注册时上传的正面人脸图像的第三相似度；

第一筛选单元，用于依据所述第一相似度、所述第二相似度及所述第一相似度的权重、所述第二相似度的权重计算相似度绝对值，并根据所述第三相似度生成所述第一用户的可信度；基于所述可信度修正所述相似度绝对值；其中，修正后的相似度绝对值＝[A*权重系数+B*(1-权重系数)]*可信度，A为所述第一相似度，B为所述第二相似度；基于所述修正后的相似度绝对值，从所述多个注册用户中筛选出所述相似度绝对值大于预设值的目标注册用户；

输出单元，用于向所述第一用户推荐所述目标注册用户。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三获取单元，用于获取所述第一用户的注册请求；

第四获取单元，用于获取所述第一用户的身份证件上的人脸图像及所述第一用户上传的正面人脸图像；

第三计算单元，用于计算所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的

正面人脸图像的第三相似度；

第一判断单元，用于根据所述第三相似度判断所述身份证件上的人脸图像与所述第一用户上传的正面人脸图像是否匹配成功，如是，注册成功。

8.一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于：所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至5任意一项所述的图像查找方法的步骤。

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