CN111858982A - 图像搜索方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种图像搜索方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定目标模板图像特征的目标模板图像标识；其中，模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征；待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同；获取预设图库中各图像的图像标识，根据各图像标识确定预设图库中与目标模板图像标识相对应的目标图像，将目标图像作为认假图像；其中，图像标识包括图像的唯一编码；目标图像的图像标识与目标模板图像标识相同。本发明可以从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，从而可以在一定程度上避免指纹认假问题。

Description

图像搜索方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像搜索方法、装置及电子设备。

背景技术

随着AI生物技术的发展和成熟，指纹识别已经被大部分大厂集成移动设备成为移动解锁和安全管理的首要选择，随着指纹应用领域的扩展，对指纹的安全性能要求越来越高。然而，由于识别设备的不同、识别算法的不同以及不同人指纹之间可能存在一定的相似性等原因，导致无法完全避免指纹认假(即将假的指纹误识别为真的指纹)。因此，现有的指纹识别技术中仍然存在指纹认假问题，且发生指纹认假问题后难以还原认假现场找出指纹图库中的认假图像，如何避免指纹认假问题成为需要考虑的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像搜索方法、装置及电子设备，能够从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，从而可以在一定程度上避免指纹认假问题。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像搜索方法，包括：从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定所述目标模板图像特征的目标模板图像标识；其中，所述模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征；所述待识别图像所属的对象与所述目标模板图像特征所属的对象不同；获取预设图库中各图像的图像标识，根据各所述图像标识确定所述预设图库中与所述目标模板图像标识相对应的目标图像，将所述目标图像作为认假图像；其中，所述图像标识包括图像的唯一编码；所述目标图像的图像标识与所述目标模板图像标识相同。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征的步骤，包括：接收用户输入的待识别图像，并将所述待识别图像放入所述预设图库中；获取所述待识别图像的待识别图像特征，从所述模板特征库中获取与所述待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：获取所述待识别图像特征的待识别图像标识，并根据各所述待识别图像标识确定所述预设图库中与所述待识别图像标识相对应的待识别图像；将所述预设图库中的所述目标图像及所述待识别图像确定为互为认假图像。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述根据各所述图像标识确定所述预设图库中与所述目标模板图像标识相对应的目标图像的步骤，包括：将所述目标模板图像标识与所述预设图库中各图像的图像标识进行逐一比对，直至得到具有与所述目标模板图像标识相同的图像标识的目标图像。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述模板特征库的建立过程包括：获取预设数量的模板图像，并提取各模板图像的图像特征；根据各所述模板图像的图像特征建立模板特征库。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述从所述模板特征库中获取与所述待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征的步骤，包括：分别计算所述待识别图像特征与所述模板特征库中各模板图像的图像特征之间的相似度；将满足预设阈值的相似度作为候选相似度，从所述候选相似度中获取最大相似度；将所述最大相似度对应的模板图像的图像特征作为目标模板图像特征。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：当所述待识别图像所属的对象与所述目标模板图像特征所属的对象相同时，根据所述待识别图像特征更新所述模板特征库。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述根据所述待识别图像特征更新所述模板特征库的步骤，包括：当所述模板特征库中的模板数量小于预设模板数量时，将所述待识别图像特征作为模板图像的图像特征加入所述模板特征库中；当所述模板特征库中的模板数量大于所述预设模板数量，且所述待识别图像特征的特征点数量多于所述目标模板图像特征的特征点数量时，将所述目标模板图像特征从所述模板特征库中删除，并将所述待识别图像特征作为新的目标模板图像特征加入所述模板特征库中。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，所述图像为指纹图像，所述图像特征为指纹特征，所述图像标识包括图像的SUM值或哈希编码。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图像搜索装置，包括：标识获取模块，用于从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定所述目标模板图像特征的目标模板图像标识；其中，所述模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征；所述待识别图像所属的对象与所述目标模板图像特征所属的对象不同；图像获取模块，用于获取预设图库中各图像的图像标识，根据各所述图像标识确定所述预设图库中与所述目标模板图像标识相对应的目标图像，将所述目标图像作为认假图像；其中，所述图像标识包括图像的唯一编码；所述目标图像的图像标识与所述目标模板图像标识相同。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：处理器和存储装置；所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面任一项所述的方法的步骤。

本发明实施例提供了一种图像搜索方法、装置及电子设备，从预先建立的模板特征库(存储有多张模板图像的图像特征)中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征(待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同)，并确定目标模板图像特征的目标模板图像标识；获取预设图库中各图像的图像标识，根据各图像标识(包括图像的唯一编码)确定预设图库中与目标模板图像标识相对应的目标图像(该目标图像的图像标识与目标模板图像标识相同)，将目标图像作为认假图像。在该方法中，通过获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并根据目标模板图像特征的目标模板图像标识，可以从预设图库中搜索出与目标模板图像标识对应的目标图像，由于待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同，根据目标模板图像特征对应的目标模板图像标识可以从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，从而可以在一定程度上避免指纹认假问题。

本发明实施例的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明实施例的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；

图2示出了本发明实施例所提供的一种图像搜索方法流程图；

图3示出了本发明实施例所提供的一种指纹特征序列示意图；

图4示出了本发明实施例所提供的一种模板特征库更新示意图；

图5示出了本发明实施例所提供的一种模板特征库更新示意图；

图6示出了本发明实施例所提供的一种指纹特征识别示意图；

图7示出了本发明实施例所提供的一种图像搜索装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

目前，考虑到现有的指纹识别技术中仍然存在指纹认假问题，且发生指纹认假问题后难以还原认假现场找出指纹图库中的认假图像，如何避免指纹认假问题成为需要考虑的问题，为改善此问题，本发明实施例提供的一种图像搜索方法、装置及电子设备，该技术可以应用于从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，从而避免指纹认假问题。以下对本发明实施例进行详细介绍。

实施例一：

首先，参照图1来描述用于实现本发明实施例的一种图像搜索方法、装置及电子设备的示例电子设备100。

如图1所示的一种电子设备的结构示意图，电子设备100包括一个或多个处理器102、一个或多个存储装置104、输入装置106、输出装置108以及图像采集装置110，这些组件通过总线系统112和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备也可以具有其他组件和结构。

所述处理器102可以采用数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)中的至少一种硬件形式来实现，所述处理器102可以是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元中的一种或几种的组合，并且可以控制所述电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。

所述存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令，以实现下文所述的本发明实施例中(由处理器实现)的客户端功能以及/或者其它期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。

所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。

所述输出装置108可以向外部(例如，用户)输出各种信息(例如，图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。

所述图像采集装置110可以拍摄用户期望的图像(例如照片、视频等)，并且将所拍摄的图像存储在所述存储装置104中以供其它组件使用。

示例性地，用于实现根据本发明实施例的图像搜索方法、装置及电子设备的示例电子设备可以被实现为诸如智能手机、平板电脑、计算机等智能终端。

实施例二：

本实施例提供了一种图像搜索方法，该方法可以由诸如前述电子设备执行，参见图2所示的图像搜索方法流程图，该方法主要包括以下步骤S202～步骤S204：

步骤S202，从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定目标模板图像特征的目标模板图像标识。

上述模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征，由于图像特征是不可逆的，即图像特征无法逆向转换为图像。当模板特征库中存在与待识别图像相匹配的目标模板图像特征时，即模板特征库中存在与待识别图像的图像特征相似度较高的目标模板图像特征，为了从预设图库中获取到目标模板图像特征对应的图像，可以获取目标模板图像特征的目标模板图像标识，以便于根据目标模板图像标识从预设图库中搜索出目标图像。

上述待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同，诸如，待识别图像为人物m的指纹图像，目标模板图像特征为人物n的指纹图像的图像特征，则待识别图像所属的对象为人物m，目标模板图像特征所属的对象为人物n。为了从预设图库中搜索出存在认假问题的图像，可以将待识别图像所属的对象设置为与模板特征库中的目标模板图像特征所属对象不同的对象，动态变化待识别图像(将目标模板图像特征所属对象之外的多个对象的图像依次作为待识别图像)，直至出现与模板特征库中的目标模板图像特征相匹配的待识别图像，根据该目标模板图像特征可以从预设图库中搜索出存在认假问题的目标图像。

步骤S204，获取预设图库中各图像的图像标识，根据各图像标识确定预设图库中与目标模板图像标识相对应的目标图像，将目标图像作为认假图像。

上述图像标识包括图像的唯一编码；目标图像的图像标识与目标模板图像标识相同。上述图像标识可以是实时获取到的图像标识，也可以是预先获取到预设图库中各图像的图像标识，并使用图像标识对各图像进行标记。在需要搜索与待识别图像相匹配的图像时，由于模板特征库仅中存储有模板图像的图像特征，可以根据各图像特征获取各图像标识，每个图像的图像标识是图像的唯一编码，基于图像标识可以从预设图库中搜索出对应的图像。上述待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同，但是上述待识别图像却与目标模板图像特征相匹配，即发生了将假的图像(待识别图像)判断为真(待识别图像与目标模板图像特征相匹配)的问题，通过获取目标模板图像特征对应的目标模板图像标识，可以基于目标模板图像标识从预设图库中获取到存在认假问题的认假图像。

本实施例提供的上述图像搜索方法，通过获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并根据目标模板图像特征的目标模板图像标识，可以从预设图库中搜索出与目标模板图像标识对应的目标图像，由于待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同，根据目标模板图像特征对应的目标模板图像标识可以从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，从而可以在一定程度上避免指纹认假问题。

为了准确获取到目标模板图像特征，本实施例提供了从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征的实施方式，具体可参照如下步骤(1)～步骤(2)执行：

步骤(1)：接收用户输入的待识别图像，并将待识别图像放入预设图库中。

上述待识别图像可以根据用户的实际需求输入，当需要确定预设图库中存在认假问题的图像时，可以将假的指纹图像作为待识别图像输入；当需要进行相似图像搜索时，可以将待搜索图像作为待识别图像输入，从而可以从预设图库中搜索出与待搜索图像相匹配的目标图像。为了可以追溯到上述待识别图像，当用户输入待识别图像后，可以将上述待识别图像放入预设图库中。

步骤(2)：获取待识别图像的待识别图像特征，从模板特征库中获取与待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征。

上述待识别图像特征是从待识别图像中获取的特征点集，上述目标模板图像特征也是各个模板图像对应的特征点集。在确定模板特征库中与待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征时，可以分别计算待识别图像特征与模板特征库中各模板图像的图像特征之间的相似度；将满足预设阈值的相似度作为候选相似度，从候选相似度中获取最大相似度；将最大相似度对应的模板图像的图像特征作为目标模板图像特征。将待识别图像特征与模板特征库中各模板图像的图像特征进行一一比对，计算待识别图像特征与模板特征库中各模板图像的图像特征之间的相似度，该相似度的大小可以用欧拉距离、欧式距离、汉明距离和余弦相似度等度量方式中的任意一种方式表示，将相似度中的最大相似度(该最大相似度大于预设阈值)所对应的模板图像的图像特征作为目标模板图像特征。

在一种具体的实施方式中，上述模板特征库的建立过程包括：获取预设数量的模板图像，并提取各模板图像的图像特征；根据各模板图像的图像特征建立模板特征库。上述模板图像可以是目标对象某个手指的指纹图，由于指纹图像一般比较小，每张指纹图像为手指的局部图像，为了提升指纹识别的准确率，可以采集多张指纹图像描述同一个手指，获取各个指纹图像中的指纹特征点，将各个指纹图像的特征点保存至模板特征库中。诸如，上述预设数量为20时，采集人物A某个手指的20张指纹图像，对每张指纹图像进行特征点提取，得到上述20张指纹图像的指纹特征序列，参见如图3所示的指纹特征序列示意图，将上述20张指纹图像的指纹特征保存至模板特征库中，如图3所示，该指纹特征序列中包括每张指纹图像的指纹特征，该指纹特征为指纹图像中的特征点集，图3中第一个指纹特征中的各个小圆圈为特征点，第二个至第二十个指纹特征中也包括各个指纹图像的特征点(图中未示出)。

考虑到上述认假问题是基于待识别图像搜索得到的，为了进一步避免认假问题的发生，本实施例提供的图像搜索方法还包括以下步骤1)～步骤2)：

步骤1)：获取待识别图像特征的待识别图像标识，并根据待识别图像标识确定预设图库中与待识别图像标识相对应的待识别图像。

上述目标对象可以是人物的某个手指，诸如，上述待识别图像特征为人物B的指纹特征，上述目标模板图像特征为人物A某个手指的指纹特征，当上述人物B的指纹图像特征与上述模板特征库中人物A的指纹特征匹配成功时，由于匹配成功的两个指纹特征不属于同一个目标对象的指纹特征，上述待识别图像特征对应的图像和上述目标模板图像特征对应的图像会共同导致认假问题的发生，为了避免指纹认假问题的发生，获取待识别图像特征的待识别图像标识，从预设图库中搜索出与待识别图像标识相对应的待识别图像。

步骤2)：将预设图库中的目标图像及待识别图像确定为互为认假图像。

由于预设图库中的图像数量一般较多，且上述图像特征无法逆转换为图像，通过获取图像标识搜索图像，无需扩展预设图库中的图像数量，从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，可以回溯确定某两张具体指纹图像互相认假，此种标注技术可以复现认假问题，并满足小内存存储问题，提高了认假(FA)问题的可分析性。

在实际应用中，上述模板特征库还可以进行图像特征学习，当上述待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象相同时，根据待识别图像特征更新模板特征库。当上述待识别图像特征与模板特征库中的目标模板图像特征匹配成功，且目标模板图像特征与待识别图像特征为相同目标对象的图像所对应的特征时，上述待识别图像识别成功。诸如，上述待识别图像特征为人物A右手第二个手指的指纹特征，上述目标模板图像特征为人物A右手第二个手指的指纹特征，当上述待识别图像特征与上述模板特征库中人物A的某个指纹特征匹配成功时，由于匹配成功的两个指纹特征属于同一个目标对象(人物A右手第二个手指)的指纹特征，上述待识别图像识别成功。当上述待识别图像识别成功后，为了更好地适应环境，使模板特征库学习待识别图像的图像特征。

为了使模板特征库更加优秀(使模板特征库中的模板图像特征具有较多的特征点)，本实施例提供了根据待识别图像特征更新模板特征库的实施方式，具体可参照如下方式一和方式二执行：

方式一：当模板特征库中的模板数量小于预设模板数量时，将待识别图像特征作为模板图像的图像特征加入模板特征库中。上述预设模板数量大于建立模板特征库时模板图像的预设数量，即建立模板特征库后，还可以向模板特征库中添加模板图像的图像特征，上述预设模板数量可以根据实际情况设定，诸如当上述预设数量为20时，上述预设模板数量可以设置为40，参见如图4所示的模板特征库更新示意图，当上述模板特征库中的模板数量小于预设模板数量时，可以将识别成功的待识别图像对应的待识别图像特征作为模板图像的图像特征加入模板特征库中，直至模板特征库中的模板数量达到预设模板数量。

方式二：当模板特征库中的模板数量大于预设模板数量，且待识别图像特征的特征点数量多于目标模板图像特征的特征点数量时，将目标模板图像特征从模板特征库中删除，并将待识别图像特征作为新的目标模板图像特征加入模板特征库中。当模板特征库中的模板数量大于预设模板数量时，如果待识别图像识别成功，判断待识别图像特征是否比模板特征库中的目标模板图像特征更加优秀，即当待识别图像特征的特征点数量多于目标模板图像特征的特征点数量时，参见如图5所示的模板特征库更新示意图，将模板特征库中特征点数量较少的目标模板图像21特征替换为特征点数量较多的待识别图像特征41，即将模板特征库中特征点数量较少的目标模板图像21删除，将特征点数量较多的待识别图像特征41添加到模板特征库中。

为了从预设图库中搜索到目标图像，本实施例提供了根据各图像标识确定预设图库中与目标模板图像标识相对应的目标图像的具体实施方式：将目标模板图像标识与预设图库中各图像的图像标识进行逐一比对，直至得到具有与目标模板图像标识相同的图像标识的目标图像。上述图像标识包括图像的SUM值或哈希编码，可以利用SUM求和函数实时计算图像的SUM值，或者利用哈希算法确定图像的哈希编码，上述SUM值或哈希编码并非是绝对地唯一，但是每个图像之间的SUM值或哈希编码重复的可能性极低，即使发生重复，也不影响整个流程与分析复杂度，在实际使用过程中，可以认为SUM值或哈希编码具有唯一性。

在实际应用中，上述图像可以是指纹图像，还可以是其他存在认假问题的图像，当上述图像为指纹图像时，上述图像特征为指纹特征。诸如，上述待识别图像特征为人物B的指纹特征，上述目标模板图像特征为人物A的指纹特征，提取待识别图像的待识别图像特征，参见如图6所示的指纹特征识别示意图，将待识别图像特征与模板特征库中各个模板图像的图像特征进行依次匹配，依据以下算式计算模板特征库中各个模板图像的图像特征与待识别图像特征的欧拉距离：

其中，待识别图像特征的特征向量为B(b1,b2,.....b300)，模板特征库中各个模板图像的图像特征的特征向量为A(a1,a2,.....a300)，上述欧拉距离可以表示模板特征库中各个模板图像的图像特征与待识别图像特征的相似度大小，当上述欧拉距离大于预设阈值时，认为与待识别图像特征相匹配，将模板特征库中与待识别图像特征的相似度最大的图像特征，作为与待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征，当模板特征库中存在与待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征，且待识别图像特征和目标模板图像特征为不同目标对象的图像所对应的特征时(待识别图像特征为人物B的指纹特征，目标模板图像特征为人物A的指纹特征)，分别计算待识别图像特征的SUM-B值和目标模板图像特征的SUM-A值，从预设图库中搜索SUM值与SUM-B值相同的待识别图像以及与SUM-A值相同的目标图像，将预设图库中的目标图像及待识别图像确定为互为认假图像。

本实施例提供的上述图像搜索方法，由于每张图像的SUM值或哈希编码是唯一的，通过计算图像特征的SUM值或哈希编码确定图像的唯一标识，然后基于图像特征的SUM值或哈希编码可以从预设图库中搜索出对应图像，无需扩展指纹图库即可搜索出图库中的认假图像，解决了指纹特征与指纹图像之间不可逆的问题，获取到的认假问题不仅可以提升认假问题的可分析性，同时对指纹特征提取的参数最优解提供精准数据集。

实施例三：

在前述实施例的基础上，本实施例提供了一种应用前述图像搜索方法进行指纹认假图像搜索的示例，具体可参照如下步骤a～步骤f执行：

步骤a：采集预设数量的指纹图像，根据采集的预设数量的指纹图像注册指纹模板特征库。

使用移动指纹模组采集用户的指纹图像，将采集的预设数量的指纹图像作为模板图像，分别从各个模板图像中提取图像特征点，将各个模板图像的图像特征加入指纹模板特征库，并将各个模板图像加入到指纹图库中。在实际应用中，还可以对每个模板图像的图像特征进行标记，诸如，当上述预设数量为20时，使用1～20的数值对各个模板图像的图像特征进行标记。

步骤b：采集用户输入的待识别指纹图像，并判断指纹模板特征库中是否存在与待识别指纹图像相匹配的目标指纹图像特征。

提取待识别指纹图像的待识别指纹图像特征，计算待识别指纹图像特征与指纹模板特征库中各个图像特征之间的相似度，如果指纹模板特征库中存在指纹图像特征与待识别指纹图像特征之间的相似度大于预设阈值，将与待识别指纹图像特征之间的相似度最大的指纹图像特征确定为目标指纹图像特征。如果指纹模板特征库中不存在指纹图像特征与待识别指纹图像特征之间的相似度大于预设阈值，确定待识别指纹图像识别失败。

步骤c：如果是，判断待识别指纹图像是否为指纹认假图像。

如果指纹模板特征库中存在指纹图像特征与待识别指纹图像特征之间的相似度大于预设阈值，则指纹模板特征库中存在模板图像的图像特征使待识别指纹图像指纹识别成功。当待识别指纹图像指纹识别成功时，根据待识别指纹图像和模板图像的图像特征是否为同一个人的指纹，判断待识别指纹图像是否为指纹认假图像，当待识别指纹图像特征与目标指纹图像特征不属于同一个人的指纹特征，且待识别指纹图像指纹识别成功时(即使用假的指纹图像识别成功)，确定待识别指纹图像为指纹认假图像。

当待识别指纹图像不是指纹认假图像时，确定待识别指纹图像指纹识别成功。在确定指纹识别成功后，可以使指纹模板特征库对待识别指纹图像进行特征学习，当指纹模板特征库中的模板数量小于预设最大模板数量时，若上述指纹模板特征库中不具备待识别指纹图像特征中的指纹特征时，将待识别指纹图像特征加入指纹模板特征库中；或者，当指纹模板特征库中的模板数量大于预设最大模板数量时，随着环境，时间，气温，手指不同状态情况下，指纹特征发生一些改变，为了更好的适应环境，将更为优秀的指纹特征替换进入指纹模板，即当待识别指纹图像特征中提取到的特征点数量多于目标指纹图像特征时，将指纹模板特征库中的目标指纹图像特征替换为目标指纹图像特征。

步骤d：如果待识别指纹图像是认假图像，分别计算待识别指纹图像特征和目标指纹图像特征的SUM值。

当待识别指纹图像与目标指纹图像特征不属于同一个人的指纹特征时，即将假的指纹图像判断为识别成功的真指纹，为了避免指纹识别的认假率，根据待识别指纹图像特征和目标指纹图像特征从指纹图库中搜索出存在认假问题的图像，由于每个图像的SUM值存在差异，在一种具体的实施方式中，可以将待识别指纹图像特征和目标指纹图像特征的SUM值作为图像的标识。

步骤e：遍历指纹图库，确定指纹图库中与待识别指纹图像特征的SUM值相同的待识别指纹图像，及与目标指纹图像特征的SUM值相同的目标图像。

获取指纹图库中各个图像的SUM值，依次判断指纹图库中各个图像的SUM值是否与待识别指纹图像特征的SUM值相同，以及依次判断指纹图库中各个图像的SUM值是否与目标指纹图像特征的SUM值相同，获取指纹图库中SUM值与待识别指纹图像特征的SUM值相同的待识别指纹图像，获取指纹图库中SUM值与目标指纹图像特征的SUM值相同的目标图像。

步骤f：将指纹图库中的待识别指纹图像和目标图像确定为认假图像。

由于指纹图库中的目标图像会导致将待识别指纹图像(假的指纹图像)误识别为真的指纹图像而出现指纹认假问题，将指纹图库中的待识别指纹图像和目标图像确定为认假图像，为了避免后续的指纹认假问题，可以将互为认假图像的待识别指纹图像和目标图像从指纹图库中删除，以及将指纹模板特征库中的目标指纹图像特征删除，上述互为认假图像的待识别指纹图像和目标图像还可以作为指纹认假问题的研究对象，以避免指纹认假问题的发生。

本实施例提供的上述指纹认假图像搜索方法，当发生指纹认假问题时，可以回溯确定互为认假图像的两张指纹图像，无需扩展指纹图库即可搜索出图库中的认假图像，解决了指纹特征与指纹图像之间不可逆的问题，获取到的认假问题不仅可以提升认假问题的可分析性，同时对指纹特征提取的参数最优解提供精准数据集。

实施例四：

对于实施例二中所提供的图像搜索方法，本发明实施例提供了一种图像搜索装置，参见图7所示的一种图像搜索装置结构示意图，该装置包括以下模块：

标识获取模块71，用于从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定目标模板图像特征的目标模板图像标识；其中，模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征，待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同。

图像获取模块72，用于获取预设图库中各图像的图像标识，根据各图像标识确定预设图库中与目标模板图像标识相对应的目标图像，将目标图像作为认假图像；其中，图像标识包括图像的唯一编码；目标图像的图像标识与目标模板图像标识相同。

本实施例提供的上述图像搜索装置，通过获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并根据目标模板图像特征的目标模板图像标识，可以从预设图库中搜索出与目标模板图像标识对应的目标图像，由于待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象不同，根据目标模板图像特征对应的目标模板图像标识可以从预设图库中搜索出会导致认假问题的认假图像，从而可以在一定程度上避免指纹认假问题。

在一种实施方式中，上述标识获取模块71，进一步用于接收用户输入的待识别图像，并将待识别图像放入预设图库中；获取待识别图像的待识别图像特征，从模板特征库中获取与待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征。

在一种实施方式中，上述装置还包括：

第二获取模块，用于获取待识别图像特征的待识别图像标识，并根据各待识别图像标识确定预设图库中与待识别图像标识相对应的待识别图像。

认假图像确定模块，用于将预设图库中的目标图像及待识别图像确定为互为认假图像。

在一种实施方式中，上述图像获取模块72，进一步用于将目标模板图像标识与预设图库中各图像的图像标识进行逐一比对，直至得到具有与目标模板图像标识相同的图像标识的目标图像。

在一种实施方式中，上述模板特征库的建立过程包括：获取预设数量的模板图像，并提取各模板图像的图像特征；根据各模板图像的图像特征建立模板特征库。

在一种实施方式中，上述标识获取模块71，进一步用于分别计算待识别图像特征与模板特征库中各模板图像的图像特征之间的相似度；将满足预设阈值的相似度作为候选相似度，从候选相似度中获取最大相似度；将最大相似度对应的模板图像的图像特征作为目标模板图像特征。

在一种实施方式中，上述装置还包括：

特征库更新模块，用于在待识别图像所属的对象与目标模板图像特征所属的对象相同时，根据待识别图像特征更新模板特征库。

在一种实施方式中，上述特征库更新模块，进一步用于当模板特征库中的模板数量小于预设模板数量时，将待识别图像特征作为模板图像的图像特征加入模板特征库中；当模板特征库中的模板数量大于预设模板数量，且待识别图像特征的特征点数量多于目标模板图像特征的特征点数量时，将目标模板图像特征从模板特征库中删除，并将待识别图像特征作为新的目标模板图像特征加入模板特征库中。

在一种实施方式中，上述图像为指纹图像，图像特征为指纹特征，图像标识包括图像的SUM值或哈希编码。

本实施例提供的上述图像搜索装置，由于每张图像的SUM值或哈希编码是唯一的，通过计算图像特征的SUM值或哈希编码确定图像的唯一标识，然后基于图像特征的SUM值或哈希编码可以从预设图库中搜索出对应图像，无需扩展指纹图库即可搜索出图库中的认假图像，解决了指纹特征与指纹图像之间不可逆的问题，获取到的认假问题不仅可以提升认假问题的可分析性，同时对指纹特征提取的参数最优解提供精准数据集。

本实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

实施例五：

本发明实施例提供了一种计算机可读介质，其中，所述计算机可读介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使所述处理器实现上述实施例所述的图像搜索方法。

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，上述描述的系统具体工作过程，可以参考前述实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的图像搜索方法、装置及电子设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能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，本发明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)执行本发明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-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种图像搜索方法，其特征在于，包括：

从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定所述目标模板图像特征的目标模板图像标识；其中，所述模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征；所述待识别图像所属的对象与所述目标模板图像特征所属的对象不同；

获取预设图库中各图像的图像标识，根据各所述图像标识确定所述预设图库中与所述目标模板图像标识相对应的目标图像，将所述目标图像作为认假图像；其中，所述图像标识包括图像的唯一编码；所述目标图像的图像标识与所述目标模板图像标识相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征的步骤，包括：

接收用户输入的待识别图像，并将所述待识别图像放入所述预设图库中；

获取所述待识别图像的待识别图像特征，从所述模板特征库中获取与所述待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述待识别图像特征的待识别图像标识，并根据各所述待识别图像标识确定所述预设图库中与所述待识别图像标识相对应的待识别图像；

将所述预设图库中的所述目标图像及所述待识别图像确定为互为认假图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述图像标识确定所述预设图库中与所述目标模板图像标识相对应的目标图像的步骤，包括：

将所述目标模板图像标识与所述预设图库中各图像的图像标识进行逐一比对，直至得到具有与所述目标模板图像标识相同的图像标识的目标图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模板特征库的建立过程包括：

获取预设数量的模板图像，并提取各模板图像的图像特征；

根据各所述模板图像的图像特征建立模板特征库。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述模板特征库中获取与所述待识别图像特征相匹配的目标模板图像特征的步骤，包括：

分别计算所述待识别图像特征与所述模板特征库中各模板图像的图像特征之间的相似度；

将满足预设阈值的相似度作为候选相似度，从所述候选相似度中获取最大相似度；

将所述最大相似度对应的模板图像的图像特征作为目标模板图像特征。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述待识别图像所属的对象与所述目标模板图像特征所属的对象相同时，根据所述待识别图像特征更新所述模板特征库。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别图像特征更新所述模板特征库的步骤，包括：

当所述模板特征库中的模板数量小于预设模板数量时，将所述待识别图像特征作为模板图像的图像特征加入所述模板特征库中；

当所述模板特征库中的模板数量大于所述预设模板数量，且所述待识别图像特征的特征点数量多于所述目标模板图像特征的特征点数量时，将所述目标模板图像特征从所述模板特征库中删除，并将所述待识别图像特征作为新的目标模板图像特征加入所述模板特征库中。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述图像为指纹图像，所述图像特征为指纹特征，所述图像标识包括图像的SUM值或哈希编码。

10.一种图像搜索装置，其特征在于，包括：

标识获取模块，用于从预先建立的模板特征库中获取与待识别图像相匹配的目标模板图像特征，并确定所述目标模板图像特征的目标模板图像标识；其中，所述模板特征库中存储有多张模板图像的图像特征；所述待识别图像所属的对象与所述目标模板图像特征所属的对象不同；

图像获取模块，用于获取预设图库中各图像的图像标识，根据各所述图像标识确定所述预设图库中与所述目标模板图像标识相对应的目标图像，将所述目标图像作为认假图像；其中，所述图像标识包括图像的唯一编码；所述目标图像的图像标识与所述目标模板图像标识相同。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储装置；

所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至9任一项所述的方法的步骤。

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