[發明專利]一種圖像處理方法及終端

有效

• 申請號: 201611026182.5
• 申請日: 2016-11-18
• 公開（公告）號: CN106845331B
• 公開（公告）日: 2018-03-13
• 發明（設計）人: 王冬陸
• 申請（專利權）人: 深圳云天勵飛技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司44202
• 代理人: 郝傳鑫,熊永強

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取N個目標圖像，其中，每一所述目標圖像中包含一個人臉圖像，所述N為大于1的整數；

確定所述N個目標圖像之間的協方差矩陣；

根據所述協方差矩陣確定信息熵上限；

判斷所述信息熵上限是否大于第一預設閾值；

在所述信息熵上限大于所述第一預設閾值時，則確定所述N個目標圖像中包含不同人的人臉圖像；

在所述信息熵上限小于或等于所述第一預設閾值時，則確定所述N個目標圖像中包含同一人的人臉圖像；

其中，所述確定所述N個目標圖像之間的協方差矩陣，包括：

分別提取所述N個目標圖像中每一目標圖像的特征數據，得到所述N個特征數據，所述N個特征數據中每一特征數據均符合高斯分布；

根據所述N個特征數據計算所述協方差矩陣。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述N個目標圖像之間的協方差矩陣，包括：

分別對所述N個目標圖像進行目標分割，得到所述N個人臉圖像；

確定所述N個人臉圖像之間的協方差矩陣。

3.根據權利要求1或2任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取N個目標圖像，包括：

獲取M個第一圖像，其中，所述M為正整數；

對所述M個第一圖像進行圖像分割，得到所述N個目標圖像。

4.根據權利要求1或2任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取N個目標圖像，包括：

獲取所述N個第二圖像；

確定所述N個第二圖像中每一第二圖像的圖像質量評價值，得到所述N個圖像質量評價值；

對所述圖像質量評價值小于第二預設閾值對應的第二圖像進行圖像增強處理，并保持所述圖像質量評價值大于或等于所述第二預設閾值對應的第二圖像，得到所述N個目標圖像。

5.根據權利要求1或2任一項所述的方法，其特征在于，所述N個目標圖像對應一個目標標簽；

在所述根據所述協方差矩陣確定信息熵上限之后，所述方法還包括：

通過所述信息熵上限評估所述目標標簽的準確率。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述通過所述信息熵上限評估所述目標標簽的準確率之后，所述方法還包括：

在所述準確率低于第三預設閾值時，刪除所述N個目標圖像；

在所述準確率大于或等于所述第三預設閾值時，保留所述N個目標圖像。

7.一種終端，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取N個目標圖像，其中，每一所述目標圖像中包含一個人臉圖像，所述N為大于1的整數；

第一確定單元，用于確定所述N個目標圖像之間的協方差矩陣；

第二確定單元，用于根據所述協方差矩陣確定信息熵上限；

判斷單元，用于判斷所述信息熵上限是否大于第一預設閾值；

第三確定單元，用于在所述判斷單元的判斷結果為所述信息熵上限大于所述第一預設閾值時，則確定所述N個目標圖像中包含不同人的人臉圖像；

所述第三確定單元，還具體用于：

在所述判斷單元的判斷結果為在所述信息熵上限小于或等于所述第一預設閾值時，則確定所述N個目標圖像中包含同一人的人臉圖像；

其中，所述第一確定單元包括：

提取模塊，用于分別提取所述N個目標圖像中每一目標圖像的特征數據，得到所述N個特征數據，所述N個特征數據中每一特征數據均符合高斯分布；

計算模塊，用于根據所述N個特征數據計算所述協方差矩陣。

8.根據權利要求7所述的終端，其特征在于，所述第一確定單元包括：

第一分割模塊，用于分別對所述N個目標圖像進行目標分割，得到所述N個人臉圖像；

第一確定模塊，用于確定所述N個人臉圖像之間的協方差矩陣。