[發明專利]圖像分類方法及裝置

有效

• 申請號: 201510846109.1
• 申請日: 2015-11-27
• 公開（公告）號: CN105488527B
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 張濤;龍飛;陳志軍
• 申請（專利權）人: 小米科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 11363 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種圖像分類方法，其特征在于，包括：

當獲取到都包含人臉特征信息的兩個待分類圖像時，根據預先建立的人臉姿態分類器模型，分別確定所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息；

根據所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息，確定所述兩個待分類圖像之間的目標聚類合并閾值；

利用確定得到的所述目標聚類合并閾值對所述兩個待分類圖像進行分類；

所述確定所述兩個待分類圖像之間的目標聚類合并閾值，包括：

獲取預設聚類合并閾值；

判斷所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息是否都是大角度姿態信息；

當所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息都是大角度姿態信息時，按預設方式增大所述預設聚類合并閾值，將所述增大后的所述預設聚類合并閾值作為目標聚類合并閾值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

計算所述兩個待分類圖像之間的相似度；

判斷所述相似度是否大于預設閾值；

當所述相似度大于預設閾值時，執行所述分別確定所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息的步驟。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述確定所述兩個待分類圖像之間的目標聚類合并閾值，包括：

獲取預設聚類合并閾值；

判斷所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息是否分別為不同角度姿態信息；

當所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息分別為不同角度姿態信息，按照預設方式減小所述預設聚類合并閾值，將減小后的所述預設聚類合并閾值作為目標聚類合并閾值。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述確定所述兩個待分類圖像之間的目標聚類合并閾值，包括：

獲取預設聚類合并閾值；

判斷所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息是否都為正面姿態信息；

當所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息都為正面姿態信息時，將所述預設聚類合并閾值作為目標聚類合并閾值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用確定得到的所述目標聚類合并閾值對所述兩個待分類圖像進行分類，包括：

計算所述兩個待分類圖像的聚類合并值；

判斷所述聚類合并值是否大于所述目標聚類合并閾值；

當所述聚類合并值大于所述目標聚類合并閾值時，將所述兩個待分類圖像作為同一類圖像；

當所述聚類合并值不大于所述目標聚類合并閾值時，將所述兩個待分類圖像作為不同類圖像。

6.一種圖像分類裝置，其特征在于，包括：

人臉姿態信息確定模塊，用于在獲取到都包含人臉特征信息的兩個待分類圖像時，根據預先建立的人臉姿態分類器模型，分別確定所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息；

目標聚類合并閾值確定模塊，用于根據所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息，確定所述兩個待分類圖像之間的目標聚類合并閾值；

圖像分類模塊，用于利用確定得到的所述目標聚類合并閾值對所述兩個待分類圖像進行分類；

所述目標聚類合并閾值確定模塊，包括：

第一聚類合并閾值獲取子模塊，用于獲取預設聚類合并閾值；

大角度姿態信息判斷子模塊，用于判斷所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息是否都是大角度姿態信息；

第一目標聚類合并閾值子模塊，用于當所述兩個待分類圖像中的人臉姿態信息都是大角度姿態信息時，按預設方式增大所述預設聚類合并閾值，將所述增大后的所述預設聚類合并閾值作為目標聚類合并閾值。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括：

相似度計算模塊，用于計算所述兩個待分類圖像之間的相似度；

閾值判斷模塊，用于判斷所述相似度是否大于預設閾值。