[发明专利]特征更新方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种特征更新方法，其特征在于，包括：

确定特征库中是否包括第一待处理图像的原始特征；

在所述特征库中包括所述第一待处理图像的原始特征的情况下，将所述特征库中预存的所述第一待处理图像的原始特征输入至转化网络进行特征转化，得到所述第一待处理图像的近似特征；其中，所述转化网络是预先根据多个第二待处理图像的原始特征和迭代特征训练的，在所述转化网络的训练过程中，将所述多个第二待处理图像的原始特征作为输入，将所述多个第二待处理图像的迭代特征作为所述转化网络的学习目标，更新所述转化网络的参数，直至符合预设的训练条件；

利用所述第一待处理图像的近似特征替换所述第一待处理图像的原始特征，以更新所述特征库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述第一待处理图像的近似特征之后，所述方法还包括：

将所述第一待处理图像输入已训练的第一特征提取网络进行特征提取，得到所述第一待处理图像的迭代特征；

利用所述第一待处理图像的迭代特征替换所述第一待处理图像的近似特征，以更新所述特征库，其中，所述特征库采用最新得到的所述第一待处理图像的特征进行更新。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一待处理图像输入已训练的第一特征提取网络进行特征提取，得到所述第一待处理图像的迭代特征，包括：

在用于执行所述特征更新方法的系统处于空闲状态的情况下，将所述第一待处理图像输入已训练的第一特征提取网络进行特征提取，得到所述第一待处理图像的迭代特征。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述转化网络包括反卷积子网络和第一卷积子网络，

其中，将所述特征库中预存的所述第一待处理图像的原始特征输入至转化网络进行特征转化，得到所述第一待处理图像的近似特征，包括：

将所述特征库中预存的所述第一待处理图像的原始特征输入所述反卷积子网络进行特征还原，得到所述第一待处理图像的中间特征；

将所述第一待处理图像的中间特征输入所述第一卷积子网络进行特征提取，得到所述第一待处理图像的近似特征。

5.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述转化网络包括反卷积子网络和第二卷积子网络，

其中，将所述特征库中预存的所述第一待处理图像的原始特征输入至转化网络进行特征转化，得到所述第一待处理图像的近似特征，包括：

将所述特征库中预存的所述第一待处理图像的原始特征输入所述反卷积子网络进行特征还原，得到所述第一待处理图像的中间特征；

融合所述第一待处理图像和所述第一待处理图像的中间特征，得到所述第一待处理图像的融合特征；

将所述第一待处理图像的融合特征输入所述第二卷积子网络进行特征提取，得到所述第一待处理图像的近似特征。

6.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述确定特征库中是否包括第一待处理图像的原始特征之后，所述方法还包括：

确定所述特征库中不存在所述第一待处理图像的原始特征的情况下，将所述第一待处理图像输入至第一特征提取网络，得到所述第一待处理图像的迭代特征；

利用所述第一待处理图像的迭代特征，更新所述特征库。

7.一种特征更新装置，其特征在于，包括：

判断模块，用于确定特征库中是否包括第一待处理图像的原始特征；

转化模块，用于在所述特征库中包括所述第一待处理图像的原始特征的情况下，将所述特征库中预存的所述第一待处理图像的原始特征输入至转化网络进行特征转化，得到所述第一待处理图像的近似特征；其中，所述转化网络是预先根据多个第二待处理图像的原始特征和迭代特征训练的，在所述转化网络的训练过程中，将所述多个第二待处理图像的原始特征作为输入，将所述多个第二待处理图像的迭代特征作为所述转化网络的学习目标，更新所述转化网络的参数，直至符合预设的训练条件；

更新模块，用于利用所述第一待处理图像的近似特征替换所述第一待处理图像的原始特征，以更新所述特征库。