CN114090817A - 一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质 - Google Patents

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CN114090817A CN202111409289.9A CN202111409289A CN114090817A CN 114090817 A CN114090817 A CN 114090817A CN 202111409289 A CN202111409289 A CN 202111409289A CN 114090817 A CN114090817 A CN 114090817A
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王昊
余辰
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Ezhou Institute of Industrial Technology Huazhong University of Science and Technology
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Huazhong University of Science and Technology
Ezhou Institute of Industrial Technology Huazhong University of Science and Technology
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Abstract

一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质，所述方法包括步骤：获取基础人脸特征库；获取第一人脸图片；根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；获取第二人脸图片；根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。本申请提供的一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质，满足了当前移动互联环境下对人脸特征数据库构建的新要求，减轻了不同输入设备和输入环境中人物图片输入带来的影响，提高了人脸识别模型的识别准确度，对人脸识别功能进一步工程化落地提供了支撑。

Description

一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质
技术领域
本发明属于人脸特征数据库技术领域，具体涉及一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质。
背景技术
当前大部分人脸特征库根据单张人脸正脸图像生成人物特征，这会导致在进行人脸数据库信息录入时对人物正脸图像的要求会非常高，并且受到录入设备和录入环境的影响会比较大。过去的人脸特征库的构建对于录入人物图片的选取首先需要保证图片的分辨率和编解码方式统一的前提下，选取能够表现人物个体差异的图片，这样不同的人物构造的特征向量可以尽可能不重叠，从而提高人脸特征的区分度。
保证录入设备和环境的统一往往能够提供比较好的录入效果，但是随着移动设备的发展，摄像头技术发展迅速，在移动设备上直接部署高清摄像头设备已经成为主流的发展方向。移动设备逐渐具备了录入人脸信息的硬件能力，人脸特征信息的录入从过去的统一录入变为自主录入。通过使用移动设备的摄像头和一些软件的引导即可完成人脸信息的录入，一方面简化方便了录入工作，另一方面保证了用户信息的隐私安全。
不同的录入设备导致了录入图像的分辨率、质量、编解码方式不同，不同的录入环境导致了录入的环境亮度、角度、遮挡程度不同。过去的人脸特征库的构造依赖于单一类似图片信息的输入，在不断变化的移动互联场景中无法处理产生的图片标准和信息。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种人脸特征数据库动态构建方法，所述方法包括步骤：
获取基础人脸特征库；
获取第一人脸图片；
根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；
根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；
获取第二人脸图片；
根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；
根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。
优选地，所述获取基础人脸特征库包括步骤：
创建一个空置数据库；
对所述数据库进行初始化；
获取身份地址和人脸图片数据；
创建所述身份地址和所述人脸图片数据的映射；
将所述映射存储至所述控制数据库中并得到所述基础人脸特征库。
优选地，所述根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量包括步骤：
获取所述第一人脸图片中的空间维度人脸图片；
提取所述空间维度人脸图片的空间维度特征向量；
汇总所有所述空间维度特征向量并得到空间维度特征向量集合；
评估所有所述空间维度特征向量并确定对应的空间维度权重；
组合同一第一身份地址对应的所有所述空间维度特征向量并得到空间维度融合特征向量。
优选地，所述根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量包括步骤：
获取所述第一人脸图片中的时间维度人脸图片；
提取所述时间维度人脸图片的时间维度特征向量；
汇总所有所述时间维度特征向量并得到时间维度特征向量集合；
评估所有所述时间维度特征向量并确定对应的时间维度权重；
组合同一第一身份地址对应的所有所述时间维度特征向量并得到时间维度融合特征向量。
优选地，所述根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库包括步骤：
获取所述第一融合特征向量中的空间维度融合特征向量；
获取所述基础人脸特征库；
使用所述空间维度融合特征向量优化所述基础人脸特征库并得到空间维度人脸特征数据库；
获取所述第一融合特征向量中的时间维度融合特征向量；
获取所述空间维度人脸特征数据库；
使用所述时间维度融合特征向量优化所述空间维度人脸特征数据库并得到第一动态人脸特征数据库。
优选地，所述根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量包括步骤：
获取所述第二人脸图片；
提取所述第二人脸图片的第二人脸特征向量；
汇总所有所述第二人脸特征向量并得到第二人脸特征向量集合；
评估所有所述第二人脸特征向量并确定对应的第二人脸权重；
组合同一第二身份地址对应的所有所述第二人脸特征向量并得到第二人脸融合特征向量。
优选地，所述根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库包括步骤：
获取所述第一动态人脸特征数据库的第一身份地址；
获取所述第二融合特征向量对应的第二身份地址；
判断所述第一身份地址和所述第二身份地址是否相同；
若是，使用所述第一身份地址对应的第一融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库；
若是，使用所述第二融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库。
本申请还提供了一种人脸特征数据库动态构建装置，所述装置包括：
基础人脸特征库获取模块，用于获取基础人脸特征库；
第一人脸图片获取模块，用于获取第一人脸图片；
第一融合特征向量生成模块，用于根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；
第一动态人脸特征数据库生成模块，用于根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；
第二人脸图片获取模块，用于获取第二人脸图片；
第二融合特征向量生成模块，用于根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；
第二动态人脸特征数据库生成模块，用于根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。
本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述任一所述人脸特征数据库动态构建方法。
本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述任一所述人脸特征数据库动态构建方法。
本发明实施例中的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请提供的一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质，满足了当前移动互联环境下对人脸特征数据库构建的新要求，减轻了不同输入设备和输入环境中人物图片输入带来的影响，提高了人脸识别模型的识别准确度，对人脸识别功能进一步工程化落地提供了支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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它的附图。
图1是本发明提供的一种人脸特征数据库动态构建方法的流程示意图；
图2是本发明提供的一种人脸特征数据库动态构建装置的结构示意图；
图3是本发明提供的一种电子设备的结构示意图；
图4是本发明提供的一种非暂态计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下文将结合具体实施方式和实施例，具体阐述本发明，本发明的优点和各种效果将由此更加清楚地呈现。本领域技术人员应理解，这些具体实施方式和实施例是用于说明本发明，而非限制本发明。
在整个说明书中，除非另有特别说明，本文使用的术语应理解为如本领域中通常所使用的含义。因此，除非另有定义，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域技术人员的一般理解相同的含义。若存在矛盾，本说明书优先。
除非另有特别说明，本发明中用到的各种原材料、试剂、仪器和设备等，均可通过市场购买得到或者可通过现有方法制备得到。
如图1，在本申请实施例中，本发明提供了一种人脸特征数据库动态构建方法，所述方法包括步骤：
S1：获取基础人脸特征库；
在本申请实施例中，所述获取基础人脸特征库包括步骤：
创建一个空置数据库；
对所述数据库进行初始化；
获取身份地址和人脸图片数据；
创建所述身份地址和所述人脸图片数据的映射；
将所述映射存储至所述控制数据库中并得到所述基础人脸特征库。
在本申请实施例中，基础人脸特征库可以通过如下步骤创建：先创建一个空置数据库，然后对数据库进行清零初始化，接着获取身份地址和人脸图片数据。身份地址(ID)表示相应的人脸图片数据在基础人脸数据库中的位置，且与对应的人脸图片数据为一一对应映射，通过身份地址(ID)可以直接在基础人脸数据库中搜索到对应的人脸图片数据。比如A的身份地址为ID(A)，其对应的人脸图片数据为Face(A)。
S2：获取第一人脸图片；
在本申请实施例中，
S3：根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；
在本申请实施例中，所述根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量包括步骤：
获取所述第一人脸图片中的空间维度人脸图片；
提取所述空间维度人脸图片的空间维度特征向量；
汇总所有所述空间维度特征向量并得到空间维度特征向量集合；
评估所有所述空间维度特征向量并确定对应的空间维度权重；
组合同一第一身份地址对应的所有所述空间维度特征向量并得到空间维度融合特征向量。
在本申请实施例中，可根据第一人脸图片在空间维度上生成第一融合特征向量。具体地，首先获取第一人脸图片中的空间维度人脸图片(比如不同输入设备、输入环境等空间维度下的空间维度人脸图片)，然后提取空间维度人脸图片的空间维度特征向量(比如输入设备对应的设备特征向量、输入环境对应的环境特征向量)，然后汇总所有空间维度特征向量并得到空间维度特征向量集合，接着对这些空间维度特征向量进行评价和挑选，评估所有所述空间维度特征向量并确定对应的空间维度权重，在保证不丢失不同特征向量所携带的特征信息的情况下，对这些特征信息进行融合构建，从而构建出对应人物的人脸特征数据内容，组合同一第一身份地址对应的所有所述空间维度特征向量并得到空间维度融合特征向量。
在本申请实施例中，所述根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量包括步骤：
获取所述第一人脸图片中的时间维度人脸图片；
提取所述时间维度人脸图片的时间维度特征向量；
汇总所有所述时间维度特征向量并得到时间维度特征向量集合；
评估所有所述时间维度特征向量并确定对应的时间维度权重；
组合同一第一身份地址对应的所有所述时间维度特征向量并得到时间维度融合特征向量。
在本申请实施例中，可根据第一人脸图片在时间维度上生成第一融合特征向量。具体地，首先获取第一人脸图片中的时间维度人脸图片(比如不同输入时间等时间维度下的时间维度人脸图片)，然后提取时间维度人脸图片的时间维度特征向量(比如输入时间对应的时间特征向量)，然后汇总所有时间维度特征向量并得到时间维度特征向量集合，接着对这些时间维度特征向量进行评价和挑选，评估所有所述时间维度特征向量并确定对应的时间维度权重，动态地构建出当前最符合用户特征的人脸特征信息，从而组合同一第一身份地址对应的所有所述时间维度特征向量并得到时间维度融合特征向量。
S4：根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；
在本申请实施例中，所述根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库包括步骤：
获取所述第一融合特征向量中的空间维度融合特征向量；
获取所述基础人脸特征库；
使用所述空间维度融合特征向量优化所述基础人脸特征库并得到空间维度人脸特征数据库；
获取所述第一融合特征向量中的时间维度融合特征向量；
获取所述空间维度人脸特征数据库；
使用所述时间维度融合特征向量优化所述空间维度人脸特征数据库并得到第一动态人脸特征数据库。
在本申请实施例中，当根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库时，首先获取步骤S1中得到的基础人脸特征库，然后依次使用空间维度融合特征向量和时间维度融合特征向量对基础人脸特征库进行优化，最终可以得到第一动态人脸特征数据库。
S5：获取第二人脸图片；
S6：根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；
在本申请实施例中，所述根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量包括步骤：
获取所述第二人脸图片；
提取所述第二人脸图片的第二人脸特征向量；
汇总所有所述第二人脸特征向量并得到第二人脸特征向量集合；
评估所有所述第二人脸特征向量并确定对应的第二人脸权重；
组合同一第二身份地址对应的所有所述第二人脸特征向量并得到第二人脸融合特征向量。
在本申请实施例中，根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量的步骤具体可以参照步骤S3，此处不再赘述。
S7：根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。
在本申请实施例中，所述根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库包括步骤：
获取所述第一动态人脸特征数据库的第一身份地址；
获取所述第二融合特征向量对应的第二身份地址；
判断所述第一身份地址和所述第二身份地址是否相同；
若是，使用所述第一身份地址对应的第一融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库；
若是，使用所述第二融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库。
在本申请实施例中，第一动态人脸特征数据库中存储的第一人脸图片对应的为第一身份地址，而第二融合特征向量对应的第二人脸图片对应的为第二身份地址，当第一身份地址与第二身份地址相同时，此时可以分析得到第二人脸图片在第一动态人脸特征数据库中预先存储过，此时直接使用所述第一身份地址对应的第一融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库，优化结果即为第二动态人脸特征数据库；当第一身份地址与第二身份地址不相同时，此时可以分析得到第二人脸图片在第一动态人脸特征数据库中未预先存储过，此时使用所述第二融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库，优化结果即为第二动态人脸特征数据库。
如图2，本申请还提供了一种人脸特征数据库动态构建装置，所述装置包括：
基础人脸特征库获取模块10，用于获取基础人脸特征库；
第一人脸图片获取模块20，用于获取第一人脸图片；
第一融合特征向量生成模块30，用于根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；
第一动态人脸特征数据库生成模块40，用于根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；
第二人脸图片获取模块50，用于获取第二人脸图片；
第二融合特征向量生成模块60，用于根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；
第二动态人脸特征数据库生成模块70，用于根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。
本申请提供的一种人脸特征数据库动态构建装置可以执行上述步骤提供的一种人脸特征数据库动态构建方法。
下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备100的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备100可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)101，其可以根据存储在只读存储器(ROM)102中的程序或者从存储装置108加载到随机访问存储器(RAM)103中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 103中，还存储有电子设备100操作所需的各种程序和数据。处理装置101、ROM 102以及RAM 103通过总线104彼此相连。输入/输出(I/O)接口105也连接至总线104。
通常，以下装置可以连接至I/O接口105：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置106；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置107；包括例如磁带、硬盘等的存储装置108；以及通信装置109。通信装置109可以允许电子设备100与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备100，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
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装置109从网络上被下载和安装，或者从存储装置108被安装，或者从ROM102被安装。在该计算机程序被处理装置101执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的计算机可读存储介质的结构示意图，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如上述中任一所述的人脸特征数据库动态构建方法。
需要说明的是，本公开上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。在本公开中，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。而在本公开中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
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电子设备执行时，使得该电子设备：获取至少两个网际协议地址；向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求，其中，所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址并返回；接收所述节点评价设备返回的网际协议地址；其中，所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
或者，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电子设备执行时，使得该电子设备：接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求；从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址；返回选取出的网际协议地址；其中，接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
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公开的操作的计算机程序代码，上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，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。
描述于本公开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。其中，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，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
本申请提供的一种人脸特征数据库动态构建方法、装置及存储介质，满足了当前移动互联环境下对人脸特征数据库构建的新要求，减轻了不同输入设备和输入环境中人物图片输入带来的影响，提高了人脸识别模型的识别准确度，对人脸识别功能进一步工程化落地提供了支撑。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (10)

1.一种人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
获取基础人脸特征库；
获取第一人脸图片；
根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；
根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；
获取第二人脸图片；
根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；
根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。
2.根据权利要求1所述的人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述获取基础人脸特征库包括步骤：
创建一个空置数据库；
对所述数据库进行初始化；
获取身份地址和人脸图片数据；
创建所述身份地址和所述人脸图片数据的映射；
将所述映射存储至所述控制数据库中并得到所述基础人脸特征库。
3.根据权利要求1所述的人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量包括步骤：
获取所述第一人脸图片中的空间维度人脸图片；
提取所述空间维度人脸图片的空间维度特征向量；
汇总所有所述空间维度特征向量并得到空间维度特征向量集合；
评估所有所述空间维度特征向量并确定对应的空间维度权重；
组合同一第一身份地址对应的所有所述空间维度特征向量并得到空间维度融合特征向量。
4.根据权利要求1所述的人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量包括步骤：
获取所述第一人脸图片中的时间维度人脸图片；
提取所述时间维度人脸图片的时间维度特征向量；
汇总所有所述时间维度特征向量并得到时间维度特征向量集合；
评估所有所述时间维度特征向量并确定对应的时间维度权重；
组合同一第一身份地址对应的所有所述时间维度特征向量并得到时间维度融合特征向量。
5.根据权利要求1所述的人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库包括步骤：
获取所述第一融合特征向量中的空间维度融合特征向量；
获取所述基础人脸特征库；
使用所述空间维度融合特征向量优化所述基础人脸特征库并得到空间维度人脸特征数据库；
获取所述第一融合特征向量中的时间维度融合特征向量；
获取所述空间维度人脸特征数据库；
使用所述时间维度融合特征向量优化所述空间维度人脸特征数据库并得到第一动态人脸特征数据库。
6.根据权利要求1所述的人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量包括步骤：
获取所述第二人脸图片；
提取所述第二人脸图片的第二人脸特征向量；
汇总所有所述第二人脸特征向量并得到第二人脸特征向量集合；
评估所有所述第二人脸特征向量并确定对应的第二人脸权重；
组合同一第二身份地址对应的所有所述第二人脸特征向量并得到第二人脸融合特征向量。
7.根据权利要求1所述的人脸特征数据库动态构建方法，其特征在于，所述根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库包括步骤：
获取所述第一动态人脸特征数据库的第一身份地址；
获取所述第二融合特征向量对应的第二身份地址；
判断所述第一身份地址和所述第二身份地址是否相同；
若是，使用所述第一身份地址对应的第一融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库；
若是，使用所述第二融合特征向量优化所述第一动态人脸特征数据库。
8.一种人脸特征数据库动态构建装置，其特征在于，所述装置包括：
基础人脸特征库获取模块，用于获取基础人脸特征库；
第一人脸图片获取模块，用于获取第一人脸图片；
第一融合特征向量生成模块，用于根据所述第一人脸图片生成第一融合特征向量；
第一动态人脸特征数据库生成模块，用于根据所述基础人脸特征库和所述第一融合特征向量生成第一动态人脸特征数据库；
第二人脸图片获取模块，用于获取第二人脸图片；
第二融合特征向量生成模块，用于根据所述第二人脸图片生成第二融合特征向量；
第二动态人脸特征数据库生成模块，用于根据所述第一动态人脸特征数据库和所述第二融合特征向量生成第二动态人脸特征数据库。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述任一权利要求1-7所述人脸特征数据库动态构建方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述任一权利要求1-7所述人脸特征数据库动态构建方法。
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