1.一种图像数据库的更新方法，包括：

获取输入图像；

确定所述输入图像和数据库中多个已存储图像彼此之间的相似度；

基于所述相似度，从所述多个已存储图像中确定针对所述输入图像的目标图像；

在所述输入图像与所述目标图像之间的相似度大于第一相似度阈值的情况下，确定所述输入图像通过识别验证；

在所述输入图像与所述目标图像之间的相似度大于第二相似度阈值的情况下，确定所述输入图像的图像质量评价，其中，所述第二相似度阈值大于第一相似度阈值；以及在所述输入图像的图像质量评价高于所述目标图像的图像质量评价的情况下，将所述目标图像替换为所述输入图像以更新所述数据库；

其中，所述输入图像的图像质量评价是利用经训练的质量评价模型对所述输入图像进行处理得到，所述经训练的质量评价模型是通过以下操作训练的：从多个样本图像中指定出图像质量最高的样本图像作为基准图像；

以基准图像的图像质量作为参考，基于其他样本图像与基准图像之间的相似度得到其他样本图像中每个样本图像的图像质量评价；以及基于所述多个样本图像和所述多个样本图像中每个样本图像的图像质量评价，训练所述质量评价模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述输入图像和数据库中多个已存储图像彼此之间的相似度包括：利用图像识别模型处理所述输入图像和所述多个已存储图像，得到所述输入图像的图像特征和每个已存储图像的图像特征；以及基于所述输入图像的图像特征和每个已存储图像的图像特征，确定所述输入图像和每个已存储图像之间的相似度。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述其他样本图像与基准图像之间的相似度是通过以下操作得到的：利用图像识别模型处理多个样本图像，以得到多个样本图像中的基准图像和除基准图像之外的其他样本图像彼此之间的相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个样本图像包括多组样本图像，每一组样本图像针对一个用户；

其中，所述基准图像和所述除基准图像之外的其他样本图像属于多组样本图像中的同一组样本图像。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述质量评价模型来对所述多个已存储图像中的每个已存储图像进行质量评价，以得到每个已存储图像的图像质量评价。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述相似度，从所述多个已存储图像中确定针对所述输入图像的目标图像包括：确定所述多个已存储图像中与所述输入图像之间的相似度最大的已存储图像作为所述目标图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二相似度阈值和所述第一相似度阈值之间的差值小于预设差值。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入图像包括人脸图像；所述多个已存储图像包括多个预先存储的人脸图像；以及对输入图像进行识别验证包括对人脸图像进行人脸识别验证。

9.一种图像数据库的更新装置，包括：

获取模块，用于获取输入图像；

相似度确定模块，用于确定所述输入图像和数据库中多个已存储图像彼此之间的相似度；

目标图像确定模块，用于基于所述相似度，从所述多个已存储图像中确定针对所述输入图像的目标图像；

识别确定模块，在所述输入图像与所述目标图像之间的相似度大于第一相似度阈值的情况下，用于确定所述输入图像通过识别验证；

图像质量评价确定模块，用于在所述输入图像与所述目标图像之间的相似度大于第二相似度阈值的情况下，确定所述输入图像的图像质量评价，其中，所述第二相似度阈值大于第一相似度阈值；以及更新模块，用于在所述输入图像的图像质量评价高于所述目标图像的图像质量评价的情况下，将所述目标图像替换为所述输入图像以更新所述数据库；

其中，所述输入图像的图像质量评价是利用经训练的质量评价模型对所述输入图像进行处理得到，所述经训练的质量评价模型是通过以下操作训练的：从多个样本图像中指定出图像质量最高的样本图像作为基准图像；

以基准图像的图像质量作为参考，基于其他样本图像与基准图像之间的相似度得到其他样本图像中每个样本图像的图像质量评价；以及基于所述多个样本图像和所述多个样本图像中每个样本图像的图像质量评价，训练所述质量评价模型。

10.一种电子设备，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权利要求1至8中任一项所述的方法。

11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至8中任一项所述的方法。