对象识别方法、装置及系统与流程

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种对象识别方法、装置及系统。

背景技术：

在诸如人脸识别等图像识别技术中，通常需要存储有大量图像的图像总库(又可称为底库)进行比对，从而确定待识别对象的身份。然而，当图像总库中所存储的图像较多时，容易出现误识别或漏识别。图像总库越大，识别准确率越低，越难以直接确定身份。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种对象识别方法、装置及系统，以改善现有技术中存在的图像总库越大，识别准确率越低，越难以直接确定身份的问题。

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对象识别方法，包括：获取待识别对象的图像；通过临时库对所述待识别对象的图像进行识别，以确定所述待识别对象的身份；其中，所述临时库包含从总库提取出的符合预设约束条件的底库图像信息。

进一步，所述总库存储有多个备选对象的底库图像信息，所述方法还包括：监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件；如果是，将所述总库中存储的所述备选对象的底库图像信息同步至所述临时库。

进一步，所述预设约束条件包括多种约束条件；所述监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件的步骤，包括：监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件中的至少一种约束条件，如果是，确定所述备选对象符合所述预设约束条件；或者，监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件中的全部约束条件，如果是，确定所述备选对象符合所述预设约束条件。

进一步，所述预设约束条件包括地理位置约束条件，所述监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件的步骤，包括：通过所述备选对象的移动终端采集所述备选对象的地理位置信息；判断所述地理位置信息是否在预设的地理位置范围内，如果是，确定所述备选对象符合所述地理位置约束条件。

进一步，所述预设约束条件包括时间约束条件；所述监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件的步骤，包括：判断所述备选对象对应的时间信息是否位于预设的时间段内；如果是，确定所述备选对象符合所述时间约束条件。

进一步，所述预设约束条件包括对象信息约束条件；所述监测所述备选对象是否符合所述预设约束条件的步骤，包括：判断所述备选对象的关联信息是否与预设信息匹配；所述关联信息包括身份信息、属性信息或待服务信息中的一种或多种；如果是，确定所述备选对象符合所述对象信息约束条件。

进一步，所述通过临时库对所述待识别对象的图像进行识别的步骤，包括：将所述待识别对象的图像与所述临时库中的各个底库图像进行比对，得到所述待识别对象与所述临时库中的各个底库图像的相似度；判断所述相似度的最高值是否高于预设阈值；如果是，确定所述相似度的最高值对应的对象为所述待识别对象。

进一步，所述方法还包括；如果所述相似度的最高值低于所述预设阈值，切换至所述总库对所述待识别对象的图像进行识别。

进一步，所述方法还包括：定期更新所述临时库。

进一步，所述定期更新所述临时库的步骤，包括：定期将所述总库中存储的在更新时刻符合所述预设约束条件的备选对象的底库图像信息同步至所述临时库；和/或，定期将所述临时库存储的在所述更新时刻不符合所述预设约束条件的对象的底库图像信息删除。

第二方面，本发明实施例还提供一种对象识别装置，包括：获取模块，用于获取待识别对象的图像；识别模块，用于通过临时库对所述待识别对象的图像进行识别，以确定所述待识别对象的身份；其中，所述临时库包含从总库提取出的符合预设约束条件的底库图像信息。

第三方面，本发明实施例提供了一种对象识别系统，所述系统包括：图像采集装置、处理器和存储装置；所述图像采集装置，用于采集待识别对象的图像；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对象识别方法、装置及系统，能够通过临时库对获取的待识别对象的图像进行识别，确定待识别对象的身份。与现有技术中直接应用图像存储量较大的总库进行识别相比，本实施例新增了临时库，将总库中筛选出的符合条件的对象的底库图像信息存储于临时库中，利用图像存储量较小的临时库对待识别对象进行识别，能够有效提升识别准确率，便于直接确定待识别对象的身份。

本公开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，或者通过实施本公开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对象识别方法流程图；

图3示出了本发明实施例所提供的一种对象识别装置的结构框图；

图4示出了本发明实施例所提供的另一种对象识别装置的结构框图。

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清楚、完整地描述，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前人脸识别技术已开始逐步应用于诸如安防领域、消费领域、交通领域等各行各业，通过预先存储有n个图像信息的底库对人脸进行1：n比对识别，以确定人脸身份。在诸如拥有众多用户的消费平台、人流量巨大的机场等场合，在人脸识别中所用的底库往往包含有几万、几十万甚至百万级以上的用户图像信息，也即，n值数量往往巨大。可以理解的是，当n值数量较大时，不便于确定用户身份，容易出现漏识别、误识别等问题，识别准确率不高，更难以达到当n值仅为诸如百个、千个等较小数值时可以实现的“识别即弹出”的精准识别效果。针对此类问题，当前安防领域大多采取人工干预介入的方式，进行人工确定。但是对于消费领域，消费者数量众多，很难以通过人工介入的方式实现，更何况人工介入的方式耗时耗力，可靠性也很难保证。因此亟需合理的解决策略来应对大底库难以直接确定用户身份，识别准确率不高的问题，为此，本发明实施例提供的一种对象识别方法、装置及系统，该技术可应用于需人脸识别的场合，采用相应的软件和硬件实现，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对象识别方法、装置及系统的示例电子设备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可以是中央处理单元(cpu)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，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对象识别方法、装置及系统的示例电子设备可以被实现为诸如智能手机、平板电脑等移动终端上。

实施例二：

参照图2所示的一种对象识别方法流程图，该方法包括如下步骤：

步骤s202，获取待识别对象的图像。在一种实施方式中，可以通过摄像头、相机等通过拍照方式采集待识别对象的人脸图像。

步骤s204，通过临时库对待识别对象的图像进行识别，以确定待识别对象的身份。其中，该临时库包含从总库提取出的符合预设约束条件的底库图像信息。

具体的，上述临时库是从总库提取的子库，总库存储有多个备选对象的底库图像信息，临时库存储有至少一个优选对象的底库图像信息；优选对象是从多个备选对象中筛选出的符合预设约束条件的对象；底库图像信息包括对象的底库图像，以及底库图像与对象身份的对应关系。其中，识别过程中的图像比对可采取特征值比对方式，图像特征值可直接从图像中提取。此外，底库图像信息还可以包括对象的关联信息，诸如身份信息(诸如手机号码、证件号码、名称、个人标识等)、属性信息(诸如会员等级、性别、年龄类别、购物频率等)、待服务信息(诸如待登机门号、待乘车次号、预约服务等)，当然，以上仅为示意性列举，关联信息还可以包括其它信息，在此不再赘述。

可以理解为，总库为包含所有对象的大底库，诸如在该大底库中包括有百万数量级及以上的底库图像信息，而临时库为用于识别的临时小底库，诸如只包括有千数量级及以下的底库图像信息。通过预设约束条件的筛选，可判别存储在总库中的对象是否可能需要被识别，也即，预设约束条件的满足与否决定了总库中的备选对象是否同步于临时库。上述方法将总库内可能需要识别的对象的信息都同步至临时库，通过包含较少对象的临时库进行识别，可以较好地提升识别的精准性，便于直接确定待识别对象的身份。

本发明实施例提供的上述对象识别方法，能够通过临时库对获取的待识别对象的图像进行识别，确定待识别对象的身份。与现有技术中直接应用图像存储量较大的总库进行识别相比，本实施例新增了临时库，将总库中筛选出的符合条件的对象的底库图像信息存储于临时库中，利用图像存储量较小的临时库对待识别对象进行识别，能够有效提升识别准确率，便于直接确定待识别对象的身份。

本实施例给出了一种临时库的预先构建过程，具体的，上述方法还包括：监测备选对象是否符合预设约束条件；如果是，将总库中存储的备选对象的图像信息同步至临时库。其中，总库存储有多个备选对象的底库图像信息。也即，对总库中的各个备选对象进行监测，将满足预设约束条件的备选对象同步至临时库。如果该备选对象符合预设约束条件，则确定该备选对象为优选对象，将其底库图像信息同步推送至临时库。通过这种筛选的方式，将总库中可能要识别的对象信息都先放置于临时库中，首先通过存储量较少的临时库对待识别对象进行识别，可以较好地保证识别准确率。

上述预设约束条件可以根据实际需求而灵活设置，预设约束条件可以设置一种，也可以设置多种，在一种实施方式中，上述预设约束条件包括诸如地理位置约束条件、时间约束条件和对象信息约束条件等多种约束条件。

监测备选对象是否符合预设约束条件的步骤，可以采用以下两种实施方式：

方式一：监测备选对象是否符合预设约束条件中的至少一种约束条件，如果是，确定备选对象符合预设约束条件。在该方式中，预设约束条件有多种时，只要总库内的备选对象满足其中一种条件，即可认为该备选对象是可以同步至临时库的优选对象。

方式二：监测备选对象是否符合预设约束条件中的全部约束条件，如果是，确定备选对象符合预设约束条件。在该方式中，预设约束条件有多种时，需要总库内的备选对象满足全部约束条件，才可以认为该备选对象是可以同步至临时库的优选对象，也即通过多维度对备选对象进行判别。

在实际应用中，可以根据需要而灵活选用上述方式之一判断备选对象是否符合预设约束条件。

基于上述预设约束条件可以包括地理位置约束条件、时间约束条件和对象信息约束条件等，为了便于理解，本实施例分别给出了如下判断是否符合各约束条件的示例：

示例一：判断是否符合地理位置约束条件：

预设约束条件包括地理位置约束条件，监测备选对象是否符合预设约束条件的步骤，包括：通过备选对象的移动终端采集备选对象的地理位置信息；判断地理位置信息是否在预设的地理位置范围内，如果是，确定备选对象符合地理位置约束条件。通常备选对象的移动终端利用gps定位技术可以确定备选对象的地理位置信息，移动终端可以与执行本实施例提供的对象识别方法的终端或服务器相连接，将备选对象的地理位置实时上传，并在总库中进行更新。诸如，在实体店铺中的会员库(也即，总库)内存储有全部会员(也即，备选对象)信息，实体店铺对应的服务器也会实时接收并记录各会员手机上传的地理位置信息，当监测到会员a在该实体店铺附近500米范围内时，确定会员a满足预设约束条件，将会员a作为可能需要识别的会员(也即，优选对象)，将会员a的信息同步推送至识别库(也即，临时库)，以便于会员a进店识别时，可以直接利用识别库识别会员a的身份。

示例二：判断是否符合时间约束条件：

预设约束条件包括时间约束条件，监测备选对象是否符合预设约束条件的步骤，包括：判断备选对象对应的时间信息是否位于预设的时间段内；如果是，确定备选对象符合时间约束条件。诸如，在店铺的会员库中记录有各会员对应的最近消费时间，设定预设的时间段为活动周期9月1日至12月1日，该活动为会员可以在预设时间内进行第二次消费时打9折；如果监测到会员b对应的最近消费时间位于活动周期内，推测该会员b可能会再次来店消费，则将会员b作为可能需要识别的会员，该会员b的信息推送至识别库，以便于该会员b再次入店消费时，可以直接利用识别库识别会员b的身份。

示例三：判断是否符合对象信息约束条件：

预设约束条件包括对象信息约束条件；对象是指具有唯一身份的个体，在本实施例中，对象可以为人。对象信息具体可以包括对象的关联信息，诸如，每个人的关联信息具体可以包括身份信息(诸如名称、身份证件号、手机号、会员号等)、属性信息(诸如性别、年龄、会员等级等)、待服务信息(诸如航班信息、预约信息)等。监测备选对象是否符合预设约束条件的步骤，包括：判断备选对象的关联信息是否与预设信息匹配；关联信息包括身份信息、属性信息或待服务信息中的一种或多种；如果是，确定备选对象符合对象信息约束条件。其中，对象信息约束条件包括预设信息，预设信息与备选对象的关联信息可以对应设置，诸如当备选对象的关联信息包括身份信息和属性信息时，预设信息也会包括有身份信息和属性信息，通过相应比对备选对象的关联信息和预设信息，可以评判备选对象是否符合对象信息约束条件。诸如，在机场中应用对象识别方法，关联信息包括乘机人员的身份信息、航班信息、登机舱门等多维度信息。在乘机人员a过安检时，通过安检台获取乘机人员a的关联信息为：乘机人员身份证号为xxx，航班为14:00由北京飞往上海的航班xxx号，登机门为c2。判断该乘机人员a的关联信息与预设信息(航班为14:00由北京飞往上海的航班xxx号，登机门c2)对应时，将乘机人员a的图像信息(包括a的可识别人脸头像、关联信息等)同步推送至c2登机门对应的c2识别库(也即，临时库)，以便于乘机人员a在登机时，直接通过c2识别库确定乘机人员身份。

基于上述示例，可以对备选对象是否符合预设约束条件进行客观判断。在实际应用中，可以根据应用场合而灵活设置约束条件，以对总库进行合理分库，通过分出的子库进行高效识别，提高识别准确率，直接确定待识别对象的身份，

在具体实施时，本实施例还给出了一种步骤s204中通过临时库对待识别对象的图像进行识别的具体实施方式，包括如下步骤：

(1)将所述待识别对象的图像与所述临时库中的各个底库图像进行比对，得到待识别对象与临时库中的各个底库图像的相似度。图像比对的实质是图像特征值的比对，也即将图像的特征值提取出来进行比对，总库中存储的对象的图像可以为图像特征值，通过特征值比对结果确定相似度。

(2)判断相似度的最高值是否高于预设阈值。如果是，确定相似度的最高值对应的对象为待识别对象。

预设阈值可以自行设定，诸如设定预设阈值为85％，如果相似度的最高值达到85％，则确定与该相似度的最高值对应的优选对象为待识别对象。

考虑到临时库内可能未包含待识别对象对应的图像信息，致使临时库无法识别出待识别对象的身份，上述方法还包括：如果相似度的最高值低于预设阈值时，切换至总库对待识别对象的图像进行识别。也即，如果相似度的最高值低于预设阈值，表明出于各种原因，临时库未能成功确定待识别对象的身份，则切换至包含对象图像最为全面的总库进行识别，总库的识别方式可以采用相关技术实现，在此不再赘述。

考虑到需要识别身份的人群是随着时间而变动的，在一种实施方式中，上述方法还包括：定期更新临时库。具体的，可以定期将总库中存储的在更新时刻符合预设约束条件的备选对象的底库图像信息同步至临时库；和/或，定期将临时库存储的在更新时刻不符合预设约束条件的对象的底库图像信息删除。

应当理解的是，临时库是可以动态调整的，需要在特定时间对总库和临时库进行检查，根据实际情况对临时库进行诸如增、删等更改操作，以将临时库内所包含的已过期对象信息删除，并将总库内又新满足条件的对象信息增加至临时库，尽量保证临时库内存储有可能需要被识别的对象信息，便于在识别过程中直接准确地确定待识别对象的身份；而定期删除的操作还可以防止临时库的无限制增长，通过控制临时库的存储量在较小范畴内，可以确保临时库具有较高的识别准确率，以直接确定待识别对象的身份。

实施例三：

基于前述实施例，本实施例给出了一种具体的应用场景。将上述方法应用于消费平台，诸如使用美团、大众点评等实体商户的线上导航、线下识别场景。

具体的，很多用户可以通过线上网络注册成为入驻美团或大众点评等消费平台的实体商家的会员，此时线下的实体商家能够通过用户的注册信息而获取到用户的头像信息、身份信息等个人信息，并建立会员库。该会员库(相当于前述实施例中的总库)包含有各商家自己在其crm(客户管理系统)系统当中的所有会员(相当于前述实施例中的备选对象)，存储有所有会员的可识别人脸图像和身份信息，还可以包括会员的关联信息，诸如注册时间、消费时间、会员等级等。

会员库中存储的各会员的可识别人脸图像可以通过多种方式获取：(1)crm库里面已有用户的照片信息；(2)通过用户上传的身份证件获得的人脸图像；(3)用户在注册阶段直接以自拍方式获得的人脸图像。

实际应用可以参照如下所示：

步骤1：通过会员的手持终端(诸如手机、平板电脑等)获取会员的实时地理位置信息，具体可以为lbs信息。

例如，在诸如饭店、零售商店等实体店铺，会在手机或平板电脑等移动终端推出自己的app应用，诸如ios或andriod版本的应用软件，或者h5公众号等，也可以通过诸如大众点评、美团等第三方平台展示。当会员安装实体店铺对应的app并注册后，会员的移动终端可以通过app常驻的后台程序实时上报会员的gps信息，也即lbs信息，当然，上报gps信息时，还会同时携带有会员账号、手机号等可确定会员身份的信息。

步骤2：根据会员的实时地理位置信息判断是否将该会员的会员信息从会员库推送至临时库。

当根据gps信息监测到有会员a进入预设的地理位置范围内时，诸如，距离该实体商铺的半径500米内的活动区域内时，确定会员a符合地理位置约束条件，相比会员库中的其他会员，会员a有较大的可能需要到店识别，因此通过数据库同步技术完成会员库向识别库(相当于前述实施例中的临时库)的会员信息同步，将会员a的会员信息同步至识别库，此时，会员a相当于前述实施例中的优选对象。通过这种方式，便于在会员到店时，直接通过识别库识别该会员的身份。

步骤3：当会员到店需要识别身份时，首先通过临时库对该会员进行身份识别。

由于符合条件的会员信息已同步推送至临时库，所以可以直接由临时库对会员进行识别。考虑到这种基于地理位置判断会员是否接近店铺的方式，需要通过会员的移动终端对会员进行定位，但可能出现会员没带手机等特殊情况，此时无法获取到该会员实际的地理位置信息。由于该会员的会员信息事先并未同步至识别库，因此当该会员到店识别时，识别库无法识别出该会员的身份，此时切换至会员库对该会员进行识别，进一步确定该会员身份。

为了防止识别库的无限制增长，超出系统所承受的识别范围而降低识别成功率，可以按照预设的方式对识别库进行更新，将不再符合条件的会员信息删除。可以根据时间删除部分会员信息，诸如，从会员信息同步至识别库的推送时间开始计时24h，24h后删除识别库中存储的该会员信息。也可以根据地理位置删除会员信息，诸如，会员a进入预设的lbs设定半径范围内时，其会员信息从会员库同步推送至识别库，当监测到会员a离开预设的lbs设定半径范围时，则删除识别库中的会员a的会员信息。

通过上述方式，可以使识别库根据实际情况而动态更新，删除不再需要识别的会员信息，加入当前可能需要识别的会员信息，保障识别库的存储量在预设合理范围内，以较好地在识别过程中可以较为精准地识别出会员身份，达到“识别即弹出”的效果，即当会员进行识别时，快速弹出该会员的身份信息。

实施例四：

基于前述实施例，本实施例给出了另一种具体的应用场景。将实施例二中的方法应用于人流量较大的机场、火车站、汽车站等交通运输场合，以下以机场的人脸识别验证为例进行说明。

实际应用可以参照如下所示：

步骤1：在乘机人员安检时，获取乘机人员信息，包括头像信息、乘机人员的身份信息、航班信息、登机舱门等多维度信息。

具体的，乘机人员在机场都需要通过安检柜台，此时会给安检人员提供自己的身份证件、机票登机牌等证明。安检人员可以通过扫码等方式将乘机人员信息录入至机场人员库(相当于前述实施例中的总库)，乘机人员信息包括乘机人员的头像信息(安检时可以要求该乘机人员抬头抓拍正面照)、乘机人员的身份信息、航班信息、登机门等多维度信息。关联各多维度信息。

步骤2：根据乘机人员信息，推送至登机门对应的识别库(相当于前述实施例中的临时库)。

诸如，乘机人员a的航班为14:00由北京飞往上海的航班，登机门为c2，在乘机人员a经安检后，乘机人员a的信息即同步推送至c2识别库。

步骤3：当乘机人员在登机时段在登机门c2处进行人脸识别，首先通过c2识别库对该乘机人员进行身份识别。

此外，当登机门关闭后，则清除c2识别库中存储的上述登机时段的乘机人员信息。如果检测到乘机人员之后还有北京飞往广州的航班，登机门为d1，还可以在设定时间(诸如航班起飞前2h)将乘机人员信息推送至d1识别库。

在实际应用中，由于多个登机门，每个登机门都需要对乘机人员进行身份认证，所以可以分别为每个登机门对应设置识别库，按照获取到的乘机人员的航班信息和登机门信息，将乘机人员信息推送至对应的登机门识别库。在确定登机门关闭时，清除之前存储的该航班的乘机人员信息，再接收由机场人员库推送的下一航班的乘机人员信息。

通过上述方式，可以使各登机门识别库根据实际情况而动态更新，删除不再需要识别的乘机人员信息，加入当前可能需要识别的乘机人员信息，控制识别库的存储量在预设合理范围内，以较为精准地确定乘机人员身份，达到“识别即弹出”的效果，便于乘机人员在登机进行人脸识别时，可以快速确定该乘机人员的身份。

实施例五：

对于实施例二中所提供的对象识别方法，本发明实施例提供了一种对象识别装置，参见图3所示的一种对象识别装置的结构框图，包括：

图像获取模块302，用于获取待识别对象的图像。

临时库识别模块304，用于通过临时库对待识别对象的图像进行识别，以确定待识别对象的身份。

其中，临时库包含从总库提取出的符合预设约束条件的底库图像信息。

本发明实施例提供的上述对象识别装置，能够通过临时库对获取的待识别对象的图像进行识别，确定待识别对象的身份。与现有技术中直接应用图像存储量较大的总库进行识别相比，上述装置新增了临时库，将总库中筛选出的符合条件的对象的图像信息存储于临时库中，利用图像存储量较小的临时库对待识别对象进行识别，能够有效提升识别准确率，便于直接确定待识别对象的身份。

总库存储有多个备选对象的底库图像信息，参见图4所示的另一种对象识别装置的结构框图，在图3的基础上，上述装置还包括：

监测模块402，用于监测备选对象是否符合预设约束条件；

临时库同步模块404，用于在条件监测模块的监测结果为是时，将总库中存储的备选对象的底库图像信息同步至临时库。

在一种实施方式中，预设约束条件包括多种约束条件；

上述监测模块402包括第一监测单元或第二监测单元，第一监测单元用于监测备选对象是否符合预设约束条件中的至少一种约束条件，如果是，确定备选对象符合预设约束条件；第二监测单元用于监测备选对象是否符合预设约束条件中的全部约束条件，如果是，确定备选对象符合预设约束条件。

基于上述实施方式，本实施例分别给出了如下判断是否符合约束条件的示例。

示例一：判断是否符合地理位置约束条件：

预设约束条件包括地理位置约束条件，上述监测模块402包括地理监测单元，用于通过备选对象的移动终端采集备选对象的地理位置信息；判断地理位置信息是否在预设的地理位置范围内，如果是，确定备选对象符合地理位置约束条件。

示例二：判断是否符合时间约束条件：

预设约束条件包括时间约束条件；上述监测模块402包括时间监测单元，用于判断备选对象对应的时间信息是否位于预设的时间段内；如果是，确定备选对象符合时间约束条件。

示例三：判断是否符合对象信息约束条件：

预设约束条件包括对象信息约束条件；上述监测模块402包括信息监测单元，用于判断备选对象的关联信息是否与预设信息匹配；关联信息包括身份信息、属性信息或待服务信息中的一种或多种；如果是，确定备选对象符合对象信息约束条件。

进一步，本实施例给出了一种识别模块404的具体实施方式，其中，识别模块404用于：将待识别对象的图像与临时库中的各个底库图像进行比对，得到待识别对象与临时库中的各个底库图像的相似度；判断相似度的最高值是否高于预设阈值；如果是，确定相似度的最高值对应的对象为待识别对象。

在图4中还示意出上述装置还包括：总库识别模块406，用于如果相似度的最高值低于预设阈值，切换至总库对待识别对象的图像进行识别。

进一步，图4中示意出上述装置还包括：临时库更新模块408，用于定期更新临时库。具体的，本实施例给出以下临时库更新模块的实施方式：

临时库更新模块408用于定期将总库中存储的在更新时刻符合预设约束条件的备选对象的底库图像信息同步至临时库；和/或，定期将临时库存储的在更新时刻不符合预设约束条件的对象的底库图像信息删除。

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。

实施例六：

本发明实施例提供了一种对象识别系统，该系统包括：图像采集装置、处理器和存储装置；

图像采集装置，用于采集待识别对象的图像；

存储装置上存储有计算机程序，该计算机程序在被处理器运行时执行如前述方法实施例所提供的对象识别方法。

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。

进一步，本实施例还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前述方法实施例所提供的对象识别方法的步骤。

本发明实施例所提供的对象识别方法、装置及系统的计算机程序产品，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。

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-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

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。