定出特征识别算法更新时，利用更新后的特征识别算法对保存的生理特征图像数据进行计算并保存计算结果，从而可以实现自学习特征识别，在特征鉴权时，可实时获取到比对结果，提高识别效率，更好的实现数据的识别和管理；同时，可通过噪点处理方式对保存生理特征图像进行处理，合成不同效果的图像，以在特征鉴权时提高特征识别率。
[0099]第五实施例
[0100]请参阅图5，图5为本发明实施例提供的生理特征数据处理装置的结构示意图，其中所述生理特征数据处理装置包括:第一获取模块501、处理存储模块502、计算存储模块503以及计算更新模块504，其中，该实施例中上述各功能模块的功能作用可对应参考第四实施例中的所述第一获取模块401、处理存储模块402、计算存储模块403以及计算更新模块404的相关描述，此处不作赘述。
[0101]优选的，所述装置还可以包括:第二获取模块505、第一确定模块506以及上传保存模块507，用于建立原始的生理特征图像数据库；其中，所述第二获取模块505用于获取生理特征视频流；所述第一确定模块506，用于从所述生理特征视频流中抽取特征图像确定为第一特征图像；所述上传保存模块507，用于将所述第一特征图像上传至所述原始的生理特征图像数据库并保存。
[0102]以特征图像为人脸图像为例，首先利用摄像头获取一段人脸视频流，然后在该人脸视频流中抽取出一张图像，并将该图像上传到生理特征图像数据库保存起来。
[0103]进一步的，所述第一确定模块506包括:第一确定单元和第二确定单元，其中所述第一确定单元，用于接收用户触发的选择指令，根据所述选择指令，从所述生理特征视频流中抽取特征图像确定为第一特征图像；所述第二确定单元，用于根据预设时间间隔，从所述生理特征视频流中抽取特征图像确定为第一特征图像。
[0104]优选的，所述处理存储模块502可以包括调节单元5021以及第三确定单元5022，用于利用预置的噪点处理方式对所述第一特征图像进行处理；其中所述调节单元5021，用于通过噪点滤镜，调节所述第一特征图像的色度和/或饱和度和/或亮度；所述第三确定单元5022，用于将通过调节处理的第一特征图像确定为第二特征图像。
[0105]从原始的生理特征图像数据库中获取第一特征图像后，后台系统利用各种噪点处理方式，如各种滤镜对其进行美化处理，例如Hsb Noise (噪点滤镜)调节色度和/或饱和度和/或亮度，生成一张或多张新的特征图像，即第二特征图像，并将其存储至多图特征数据库。
[0106]更进一步的，所述装置还可以包括接收模块508、第三获取模块509、生成模块510以及匹配模块511，用于对特征信息进行鉴权；可具体的，所述接收模块508，用于接收特征鉴权请求；所述第三获取模块509，用于根据所述特征鉴权请求，获取待识别特征图像；所述生成模块510，用于利用所述特征识别算法对所述待识别特征图像进行计算，生成第二计算结果；所述匹配模块511，用于当确定出所述第二计算结果与所述多图特征数据库中的任一第一计算结果匹配时，确定所述待识别图像鉴权成功。
[0107]可以理解的是，在特征识别算法进行更新时，所述计算更新模块504可以包括:监控单元，用于对所述特征识别算法进行监控；获取单元，用于根据监控结果确定出所述特征识别算法更新时，获取更新后的特征识别算法以及所述第二特征图像；处理更新单元，用于利用所述更新后的特征识别算法对所述第二特征图像进行计算，并更新所述第一计算结果O
[0108]即后台系统实时的对所述特征识别算法进行监控，当根据监控结果确定出所述特征识别算法有更新时，利用更新后的特征识别算法自动重新的对多图特征数据库里面的第二特征图像进行计算，并更新所述第一计算结果。以在特征鉴权时，无需重新计算并建立对比库，可实时获取到比对结果，提高识别效率。
[0109]在该实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对生理特征数据处理方法的详细描述，此处不再赘述。
[0110]由上述可知，本实施例提供的生理特征数据处理装置，利用预先保存生理特征图像数据的方式，当确定出特征识别算法更新时，利用更新后的特征识别算法对保存的生理特征图像数据进行计算并保存计算结果，从而可以实现自学习特征识别，在特征鉴权时，可实时获取到比对结果，提高识别效率，更好的实现数据的识别和管理；同时，可通过噪点处理方式对保存生理特征图像进行处理，合成不同效果的图像，以在特征鉴权时提高特征识别率。
[0111]第六实施例
[0112]本发明实施例还提供一种服务器，其中可以集成本发明实施例的生理特征数据处理装置，所述服务器可基于一终端后台系统上运行，如图6所示，其示出了本发明实施例所涉及的服务器的结构示意图，具体来讲:
[0113]该服务器可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器601、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器602、射频(Rad1 Frequency，RF)电路603、电源604、输入单元605、以及显示单元606等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的服务器结构并不构成对服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中:
[0114]处理器601是该服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个服务器的各个部分，通过运行或执行存储在存储器602内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器602内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据，从而对服务器进行整体监控。可选的，处理器601可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器601可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器601中。
[0115]存储器602可用于存储软件程序以及模块，处理器601通过运行存储在存储器602的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器602可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器602还可以包括存储器控制器，以提供处理器601对存储器602的访问。
[0116]RF电路603可用于收发信息过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器601处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路603包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SM)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(LNA，Low Noise Amplifier)、双工器等。此外，RF电路603还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(GSM，Global System of Mobilecommunicat1n)、通用分组无线服务(GPRS，General Packet Rad1 Service)、码分多址(CDMA, Code Divis1n Multiple Access)、宽带码分多址(WCDMA，Wideband Code Divis1nMultiple Access)、长期演进(LTE，Long Term Evolut1n)、电子邮件、短消息服务(SMS，Short Messaging Service)等。
[0117]服务器还包括给各个部件供电的电源604 (比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器601逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源604还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0118]该服务器还可包括输入单元605，该输入单元605可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
[0119]该服务器还可包括显示单元606，该显示单元606可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及服务器的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元608可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显不器(LCD，Liquid Crystal Display)、有机发光二极管(0LED，Organic Light-EmittingD1de)等形式来配置显示面板。
[0120]具体在本实施例中，服务器中的处理器601会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器602中，并由处理器601来运行存储在存储器602中的应用程序，从而实现各种功能，如下:
[0121]从原始的生理特征图像数据库中获取第一特征图像；利用预置的噪点处理方式对所述第一特征图像进行处理，生成至少一个第二特征图像，并存储至多图特征数据库；通过特征识别算法对所述第二特征图像进行计算，对应生成第一计算结果，并将所述第一计算结果存储至所述多图特征数据库；当确定出所述特征识别算法更新时，利用更新后的特征识别算法对所述多第二特征图像进行计算，并更新所述第一计算结果。
[0122]优选的，所述处理器601还可以用于:获取生理特征视频流；从所述生理特征视频流中抽取特征图像确定为第一特征图像；将所述第