CN114942942A - 特征数据的查询及其用户注册查询方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种特征数据的查询及其用户注册查询方法和装置，用于提高数据查询效率。本方案包括：创建多线程任务以将待检索的目标特征数据分别与所述多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，所述比对结果包括与所述目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个特征数据集合中包括多个特征数据；基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

Description

特征数据的查询及其用户注册查询方法和装置

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种特征数据的查询及其用户注册查询方法和装置。

背景技术

近年来，随着人工智能领域技术不断的发展，能够用于身份验证的特征类别也越来越多，比如人脸特征、指纹特征、声纹特征、虹膜特征、以及用户设置的数字密码、手势密码等都可以作为识别用户身份的特征。而当这些特征类别越来越多时，用于保存用户这些特征的注册特征池中的特征数量也越来越多。

那么，在这种情况下，如何提高从注册特征池中查询得到与待检索特征相匹配的特征的效率，进而提高验证用户身份的效率，则需要提供进一步的解决方案。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种特征数据的查询及其用户注册查询方法和装置，用于提高数据查询效率。

第一方面，提供了一种特征数据的查询方法，包括：

创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括与所述目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个所述特征数据集合中包括多个特征数据；

基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

第二方面，提供了一种用户注册查询方法，包括：

获取目标用户的注册数据；

创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

得到所述目标用户的注册查询结果。

第三方面，一种特征数据的查询装置，包括：

特征比对单元，用于创建多线程任务将待检索的目标特征数据与所述多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括与所述目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个所述特征数据集合中包括多个特征数据；

数据查询单元，用于基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

第四方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第六方面，一种用户注册查询装置，包括：

数据获取单元，用于获取目标用户的注册数据；

特征比对单元，用于创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

数据查询单元，用于得到所述目标用户的注册查询结果。

第七方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第二方面的方法的步骤。

第八方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第二方面的方法的步骤。

采用本申请实施例的方案，能够预先将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有特征数据检索需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标特征数据与最接近的特征数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标特征数据的查询结果。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行并发比对，能够极大地提高特征比对效率，进而能够提高特征数据的查询效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请的一个实施例提供的一种特征数据的查询方法的流程示意图。

图2是本申请的一个实施例提供的特征数据的查询方法的应用的一种实际场景的示例图。

图3是本申请的一个实施例提供的一种用户注册查询方法的流程示意图。

图4是本申请的一个实施例提供的一种特征数据的查询装置的结构示意图。

图5是本申请的一个实施例提供的一种用户注册查询装置的结构示意图。

图6是本申请的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

图7是本申请的一个实施例提供的又一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。

如背景技术中所述，当注册特征池中的特征数据越来越多时，在进行特征数据查询时，往往需要将一个待查询特征数据与注册特征池中数量级较大的多个特征数据逐个进行比对，并得到多个比对结果，最后从这多个比对结果中确定比分最高的一个特征数据，这就使得特征数据的查询效率较低。

针对此，本申请实施例提供一种特征数据的查询方法，能够预先将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有特征数据检索需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标特征数据与最接近的特征数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标特征数据的查询结果。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行并发比对，能够极大地提高特征比对效率，进而能够提高特征数据的查询效率。

如图1所示，本申请实施例提供的方案包括：

S110，创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，比对结果包括与目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分。

其中，多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个特征数据集合中包括至少一个特征数据。

需要说明的是，在本实施例中，创建的多线程任务与多个特征数据集合的数量是相对应的。在对目标特征数据进行特征比对时，每个线程任务完成一个特征数据集合与目标特征数据的比对。

可选地，为了充分利用线程池的线程核心数，避免浪费线程池中的线程核资源，可基于线程池的线程核心数，将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合。具体地，对注册特征池中的特征数据进行划分的方法包括：

在注册特征池中的特征数据的第一数量大于线程池的线程核心数的情况下，基于线程核心数，将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，该多个特征数据集合的数量与线程核心数一致；

在注册特征池中的特征数据的第一数量小于等于线程池的线程核心数的情况下，基于第一数量，将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，多个特征数据集合的数量与第一数量一致，也即，多个特征数据集合的数量与特征数据的数量一致。

作为一种示例，在从数仓中获取注册特征池中的特征数据之后，可确定注册特征池中的特征数据的第一数量N和线程池的线程核心数corePoolSize，并比较N和corePoolSize之间的大小。如果N＞corePoolSize，则将注册特征池中的特征数据划分为corePoolSize个特征数据集合；而如果N≤corePoolSize，则将注册特征池中的特征数据划分为N个特征数据集合，一个特征数据集合中有一个特征数据。

其中，当N＞corePoolSize时，可对i∈[0,corePoolSize-1]循环执行以下操作：将N个特征数据中的第N/corePoolSize×i个特征作为第i个特征数据集合中的第一个特征数据，将N个特征数据中的第N/corePoolSize×(i+1)个特征作为第i个特征数据集合中的最后一个特征数据，直到为每个线程池分配完成对应的特征数据集合中的特征数据。

可选地，为避免部署注册特征池的服务节点出现宕机等故障，导致注册特征池中的特征数据不可查询的情况，本申请实施例中的注册特征池可部署在服务器集群的多个服务节点上，每个服务节点包括至少一个服务器。具体地，在注册特征池部署在服务器集群的多个服务节点上的情况下，所述创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，包括：

根据预设规则从所述服务器集群的多个服务节点中确定目标服务节点；

创建多线程任务将目标特征数据与目标服务节点的多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果。

所述预设规则可以为轮询机制；在注册特征池部署在服务器集群的多个服务节点上的情况下，由于每个服务节点上部署的注册特征池一样，为避免计算资源的浪费，可通过轮询机制从服务器集群的多个服务节点上确定一个服务节点，来执行特征数据的比对操作。其中，轮询机制可按照预先设定的顺序来决定用服务器集群中多个服务节点中的哪个服务节点作为上述的目标服务节点。比如预先设定的顺序为服务节点A、服务节点B、服务节点C……，假设上次特征比对操作中使用了服务节点A作为目标服务节点进行特征比对操作，那么在下次特征比对操作时，则可依据该轮询机制，将服务节点B作为目标服务节点。

可选地，为了提高特征数据的查询效率，上述多线程任务中的一个线程任务可对应于多个特征数据集合中的一个特征数据集合。也就是说，每个线程任务对应于一个特征数据集合，即一个线程任务执行一个特征数据集合与待检索的目标特征数据之间的比对操作。

作为一种示例，为了提高比对效率，可将各特征数据集合转换为特征矩阵，并将目标特征数据转换为目标特征矩阵，再进行特征矩阵之间的比对。具体地，创建多线程任务以将待检索的目标特征数据分别与多个特征数据集合进行特征比对，包括：

将多个特征数据集合中各特征数据集合转换为特征矩阵；

将目标特征数据转换为目标特征矩阵；

创建多线程任务以将目标特征矩阵分别与多个特征数据集合对应的特征矩阵进行特征比对。

其中，创建多线程任务以将目标特征矩阵分别与多个特征数据集合对应的特征矩阵进行特征比对，可得到目标特征矩阵分别与多个特征数据集合对应的特征矩阵之间的多个比对结果，每个比对结果中包含有目标特征数据与各特征数据集合中的多个特征数据之间的相似度评分，可依次从各比对结果中确定出相似度评分最高的特征数据，再从多个比对结果的相似度评分最高的特征数据中，确定出相似度评分最高的特征数据，并在该相似度评分大于预设相似度阈值时，确定目标特征数据已注册在注册特征池中。

S120，基于相似度评分确定目标特征数据的查询结果。

应理解，可设定一个预设相似度阈值，当相似度评分大于或等于该预设相似度阈值时，可确定目标特征数据已注册在注册特征池中，而当相似度评分小于该预设相似度阈值时，可确定目标特征数据未注册在注册特征池中。

可选地，在目标特征数据未注册且目标特征数据有注册需求时，所述方法还包括：

在基于相似度评分确定目标特征数据的查询结果为不存在的情况下，利用待检索的目标数据更新注册特征池。

可选地，在注册特征池有更新的情况时，为了提高服务器集群的各服务节点更新其部署的注册特征池的效率，可在各服务节点上设置两个定义参数，每个定义参数设置有开关状态，每次仅将更新后的注册特征池的数据赋值给参数状态为关的定义参数，即参数值为空的定义参数，并将该参数状态更改为开，同时将另一个参数状态为开的定义参数进行清空，并将其参数状态更改为关。所述多个服务节点的各服务节点包含两个定义参数，所述两个定义参数的参数状态设置有开关，且两个定义参数的参数状态不同，则利用待检索的目标数据更新所述注册特征池，包括：

基于待检索的目标数据，更新注册特征池，得到更新后的注册特征池；

从多个服务节点的各服务节点的两个定义参数中，确定参数状态为关的目标定义参数；

将更新后的注册特征池赋值给多个服务节点的各服务节点的目标定义参数，并将目标定义参数的参数状态设置为开；

将多个服务节点的各服务节点中除目标定义参数以外的定义参数的状态设置为关，并将多个服务节点的各服务节点中除目标定义参数以外的定义参数的值清空。

作为一种示例，假设服务器集群中各服务节点的两个参数为param1和param2，服务器集群中的各服务节点的参数状态一致，且内存数据一致。当注册特征池有更新时，可发送一个请求网关路由，网关将请求广播到各个服务节点，每个服务节点接收到请求后，从数仓中拉取最新的注册特征池的数据，通过判断各服务节点中两个定义参数param1和param2对应的开关，确定将注册特征池更新数据到各服务节点的哪个定义参数上。

具体地，假设各服务节点的定义参数param1的参数状态为开，定义参数param2的参数状态为关，可先从多个服务节点的各服务节点的两个定义参数param1和param2中，确定参数状态为关的目标定义参数param2；再将更新后的注册特征池赋值给多个服务节点的各服务节点的目标定义参数param2，并将目标定义参数param2的参数状态更改为开；最后，将多个服务节点的各服务节点中定义参数param1的状态更改为关，并将多个服务节点的各服务节点中定义参数param1的值清空。这样能够保证，每次在更新注册特征池时，都是将更新后的注册特征池赋值给参数值为空的定义参数，能够提高各服务节点的数据更新效率。

可选地，在注册特征池相邻两次的变更时间差较小的情况下，为避免注册特征池的更新对上一次的特征数据查询产生影响，可在将更新后的注册特征池赋值给多个服务节点的各服务节点的目标定义参数过程中，将目标定义参数进行加锁操作，以使得目标定义参数在加锁期间不被其他线程操作。

应理解，在对目标定义参数进行加锁操作时，只有更新线程可对该目标定义参数进行操作，其他线程不能对定义参数进行操作。

可选地，在上述服务节点包含两个定义参数的前提下，在加载注册特征池的数据时，由于参数状态为关的定义参数的值为空，因此要加载服务节点中参数状态为开的定义参数的值。具体地，对注册特征池中的特征数据进行划分的方法包括：

获取目标服务节点中参数状态为开的定义参数的值对应的注册特征池，该目标服务节点为服务器集群中的多个服务节点中的任意一个服务节点；

将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合。

图2是本申请的一个实施例提供的特征数据的查询方法的应用的一种实际场景的示例图，包括：

S21，从数仓中获取注册特征池中的N个特征数据。

S22，注册特征池中的N个特征数据存在增/删/改等更新操作。

S23，向服务器集群的各服务节点发送数据更新请求。

S24，判断服务器集群的各服务节点中的参数状态。

S25，将更新后的注册特征池赋值给各服务节点中参数状态为关的定义参数，并将该定义参数的参数状态更改为开。

在将更新后的注册特征池赋值给各服务节点中参数状态为关的定义参数的同时，对该定义参数进行加锁。

S26，将各服务节点中参数状态为开的定义参数的参数值清空，并将该定义参数的参数状态更改为关。

S27，加载服务节点中参数状态为开的定义参数值对应的注册特征池。

S28，将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合。

S29，将每个特征数据集合转换为特征矩阵。

S210，将待检索的目标特征数据转换为目标特征矩阵。

S211，创建多线程任务以将目标特征矩阵分别与多个特征矩阵进行特征比对，并得到比对结果。

S212，基于相似度评分确定目标特征数据是否注册。

采用本申请实施例的提供的特征数据的查询方法，能够预先将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有特征数据检索需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标特征数据与最接近的特征数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标特征数据的查询结果。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行并发比对，能够极大地提高特征比对效率，进而能够提高特征数据的查询效率。

为了解决现有技术中存在的问题，如图3所示，本申请实施例还提供一种用户注册查询方法，包括：

S310，获取目标用户的注册数据；

S320，创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

其中，多个特征数据集合为对目标应用的注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个特征数据集合中包括多个特征数据。

其中，获取目标用户的注册数据，可以通过目标应用获取得到；目标应用可以是任意一个需要用户注册后拥有自己的个人账号才能使用的应用，比如聊天应用、购物应用、支付应用、购票应用。

应当理解的，步骤S320的具体实现方式与图1实施例中步骤S110的实施方式相同，在此不再赘述。

S330，得到所述目标用户的注册查询结果。

应当理解的，步骤S330的具体实现方式与图1实施例中步骤S120的实施方式相同，在此不再赘述。

图3所示实施例相关步骤的具体实现可参考图1～图2所示实施例中对应的步骤的具体实现，本说明书在此不再赘述。

采用本申请实施例的提供的用户注册查询方法，能够预先将目标应用的注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有目标用户的注册查询需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将目标用户的注册数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标用户的注册数据与最接近的注册数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标用户是否注册目标应用。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将目标用户的注册数据同时与多个注册数据集合进行并发比对，能够极大地提高注册数据比对效率，进而能够极大地提高目标用户的注册查询效率。

为了解决现有技术中存在的问题，如图4所示，本申请实施例还提供一种特征数据的查询装置400，包括：

特征比对单元401，用于创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括与所述目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个所述特征数据集合中包括多个特征数据；

数据查询单元402，用于基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

采用本申请实施例的提供的特征数据的查询装置，能够预先将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有特征数据检索需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标特征数据与最接近的特征数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标特征数据的查询结果。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行并发比对，能够极大地提高特征比对效率，进而能够提高特征数据的查询效率。

可选地，在一种实施方式中，所述装置还包括数据划分单元，所述数据划分单元在对注册特征池中的特征数据进行划分时，具体执行：

在所述注册特征池中的特征数据的第一数量大于线程池的线程核心数的情况下，基于所述线程核心数，将所述注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，所述多个特征数据集合的数量与所述线程核心数一致；

在所述注册特征池中的特征数据的第一数量小于等于线程池的线程核心数的情况下，基于所述第一数量，将所述注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，所述多个特征数据集合的数量与所述第一数量一致。

可选地，在一种实施方式中，所述注册特征池部署在服务器集群的多个服务节点上；

所述特征比对单元401在创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果时，具体执行：

根据预设规则从所述服务器集群的多个服务节点中确定目标服务节点；

创建所述多线程任务将所述目标特征数据与所述目标服务节点的多个特征数据集合进行特征比对，得到所述比对结果。

可选地，在一种实施方式中，所述装置还包括：

更新单元，用于在基于所述相似度评分确定所述目标特征数据为未注册的情况下，利用所述待检索的目标数据更新所述注册特征池。

可选地，在一种实施方式中，所述多个服务节点的各服务节点包含两个定义参数，所述两个定义参数的参数状态设置有开关，且所述两个定义参数的参数状态不同，所述更新单元在利用所述待检索的目标数据更新所述注册特征池时，具体执行：

基于所述待检索的目标数据，更新所述注册特征池，得到更新后的注册特征池；

从所述多个服务节点的各服务节点的两个定义参数中，确定参数状态为关的目标定义参数；

将所述更新后的注册特征池赋值给所述多个服务节点的各服务节点的目标定义参数，并将所述目标定义参数的参数状态设置为开；

将所述多个服务节点的各服务节点中除所述目标定义参数以外的定义参数的状态设置为关，并将所述多个服务节点的各服务节点中除所述目标定义参数以外的定义参数的值清空。

可选地，在一种实施方式中，所述装置还包括：

参数加锁单元，用于将所述更新后的注册特征池赋值给所述多个服务节点的各服务节点的目标定义参数过程中，将所述目标定义参数进行加锁操作，以使得所述目标定义参数在加锁期间不被其他线程操作。

可选地，在一种实施方式中，所述数据划分单元在对注册特征池中的特征数据进行划分时，具体执行：

获取目标服务节点中参数状态为开的定义参数的值对应的注册特征池，所述目标服务节点为所述服务器集群中的多个服务节点中的任意一个服务节点；

将所述注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合。

其中，本申请实施例提供的特征数据的查询装置中的上述模块还可以实现上述特征数据的查询方法实施例提供的特征数据的查询方法步骤。或者，本申请实施例提供的装置还可以包括除上述模块以外的其他模块，用以实现上述方法实施例提供的特征数据的查询方法步骤。且本申请实施例提供的装置能够实现上述特征数据的查询方法实施例所能达到的技术效果。

为了解决现有技术中存在的问题，如图5所示，本申请实施例还提供一种用户注册查询装置500，包括：

数据获取单元501，用于获取目标用户的注册数据；

特征比对单元502，用于创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

数据查询单元503，用于得到所述目标用户的注册查询结果。

采用本申请实施例的提供的用户注册查询装置，能够预先将目标应用的注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有目标用户的注册查询需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将目标用户的注册数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标用户的注册数据与最接近的注册数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标用户是否注册目标应用。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将目标用户的注册数据同时与多个注册数据集合进行并发比对，能够极大地提高注册数据比对效率，进而能够极大地提高目标用户的注册查询效率。

其中，本申请实施例提供的用户注册查询装置中的上述模块还可以实现上述用户注册查询方法实施例提供的用户注册查询方法步骤。或者，本申请实施例提供的装置还可以包括除上述模块以外的其他模块，用以实现上述方法实施例提供的用户注册查询方法步骤。且本申请实施例提供的装置能够实现上述用户注册查询方法实施例所能达到的技术效果。

图6是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图6，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成特征数据的查询装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个所述特征数据集合中包括多个特征数据；

基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

本申请实施例提供的电子设备，能够预先将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有特征数据检索需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标特征数据与最接近的特征数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标特征数据的查询结果。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行并发比对，能够极大地提高特征比对效率，进而能够提高特征数据的查询效率。

上述如本说明书图1～图2所示实施例揭示的特征数据的查询装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

该电子设备还可执行图1～图2的方法，并实现特征数据的查询装置在图1～图2所示实施例的功能，本说明书实施例在此不再赘述。

本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1～图2所示实施例的方法，并具体用于执行以下操作：

创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个所述特征数据集合中包括多个特征数据；

基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

本说申请实施例提供的计算机可读存储介质，能够预先将注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有特征数据检索需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标特征数据与最接近的特征数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标特征数据的查询结果。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将待检索的目标特征数据同时与多个特征数据集合进行并发比对，能够极大地提高特征比对效率，进而能够提高特征数据的查询效率。

图7是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图7，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成特征数据的用户注册查询装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

获取目标用户的注册数据；

创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

得到所述目标用户的注册查询结果。

本申请实施例提供的电子设备，能够预先将目标应用的注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有目标用户的注册查询需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将目标用户的注册数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标用户的注册数据与最接近的注册数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标用户是否注册目标应用。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将目标用户的注册数据同时与多个注册数据集合进行并发比对，能够极大地提高注册数据比对效率，进而能够极大地提高目标用户的注册查询效率。

上述如本说明书图3所示实施例揭示的特征数据的用户注册查询装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

该电子设备还可执行图3的方法，并实现特征数据的用户注册查询装置在图3所示实施例的功能，本说明书实施例在此不再赘述。

本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图5所示实施例的方法，并具体用于执行以下操作：

获取目标用户的注册数据；

创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

得到所述目标用户的注册查询结果。

本说申请实施例提供的计算机可读存储介质，能够预先将目标应用的注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，每个特征数据集合中包含有多个特征数据，这样在有目标用户的注册查询需求时，能够创建多线程任务，通过多线程并发任务，将目标用户的注册数据同时与多个特征数据集合进行特征比对，得到目标用户的注册数据与最接近的注册数据对应的相似度评分，最后，基于相似度评分即可确定目标用户是否注册目标应用。由于注册特征池中的特征数据在被划分为多个特征数据集合后，每个特征数据集合相对于原来的注册特征池中的所有的特征数据的数量级小了很多，因此在执行多线程任务时，将目标用户的注册数据同时与多个注册数据集合进行并发比对，能够极大地提高注册数据比对效率，进而能够极大地提高目标用户的注册查询效率。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

总之，以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的保护范围之内。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

Claims (12)

1.一种特征数据的查询方法，其特征在于，包括：

创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括与所述目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，所述特征数据集合包括至少一个特征数据；

基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对注册特征池中的特征数据进行划分的方法包括：

在所述注册特征池中的特征数据的第一数量大于线程池的线程核心数的情况下，基于所述线程核心数，将所述注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，所述多个特征数据集合的数量与所述线程核心数一致；

在所述注册特征池中的特征数据的第一数量小于等于线程池的线程核心数的情况下，基于所述第一数量，将所述注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合，所述多个特征数据集合的数量与所述第一数量一致。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注册特征池部署在服务器集群的多个服务节点上；

所述创建多线程任务将待检索的目标特征数据与多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，包括：

根据预设规则从所述服务器集群的多个服务节点中确定目标服务节点；

创建所述多线程任务将所述目标特征数据与所述目标服务节点的多个特征数据集合进行特征比对，得到所述比对结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果为不存在的情况下，利用所述待检索的目标数据更新所述注册特征池。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个服务节点中的各服务节点包含两个定义参数，所述两个定义参数的参数状态包括开和关，且所述两个定义参数的参数状态不同，利用所述待检索的目标数据更新所述注册特征池，包括：

基于所述待检索的目标数据，更新所述注册特征池，得到更新后的注册特征池；

从所述多个服务节点的各服务节点的两个定义参数中，确定参数状态为关的目标定义参数；

将所述更新后的注册特征池赋值给所述多个服务节点的各服务节点的目标定义参数，并将所述目标定义参数的参数状态设置为开；

将所述多个服务节点的各服务节点中除所述目标定义参数以外的定义参数的状态设置为关，并将所述多个服务节点的各服务节点中除所述目标定义参数以外的定义参数的值清空。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述更新后的注册特征池赋值给所述多个服务节点的各服务节点的目标定义参数的过程中，将所述目标定义参数进行加锁操作，以使得所述目标定义参数在加锁期间不被其他线程操作。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述对注册特征池中的特征数据进行划分的方法包括：

获取目标服务节点中定义参数的参数状态为开的定义参数的值对应的注册特征池，所述目标服务节点为所述服务器集群中的多个服务节点中的任意一个服务节点；

将所述注册特征池中的特征数据划分为多个特征数据集合。

8.一种用户注册查询方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的注册数据；

创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

得到所述目标用户的注册查询结果。

9.一种特征数据的查询装置，其特征在于，包括：

特征比对单元，用于创建多线程任务将待检索的目标特征数据与所述多个特征数据集合进行特征比对，得到比对结果，所述比对结果包括与所述目标特征数据最接近的特征数据对应的相似度评分；所述多个特征数据集合为对注册特征池中的特征数据进行划分得到的，每个所述特征数据集合中包括多个特征数据；

数据查询单元，用于基于所述相似度评分确定所述目标特征数据的查询结果。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

12.一种用户注册查询装置，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获取目标用户的注册数据；

特征比对单元，用于创建多线程任务将所述目标用户的注册数据与多个特征数据集合进行特征比对，并得到比对结果，该比对结果包括与所述目标用户的注册数据最接近的特征数据对应的相似度评分；

数据查询单元，用于得到所述目标用户的注册查询结果。

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