[發明專利]人臉聚類方法、裝置和系統及存儲介質

有效

• 申請號: 201711389683.4
• 申請日: 2017-12-21
• 公開（公告）號: CN108875522B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 杜航宇
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/74;G06V10/762;G06K9/62
• 代理公司: 北京睿邦知識產權代理事務所(普通合伙) 11481
• 代理人: 徐丁峰;戴亞南

本發明實施例提供一種人臉聚類方法、裝置和系統以及存儲介質。該方法包括：獲取多個人臉圖像；檢測多個人臉圖像中的目標人臉的人臉質量，以獲得多個人臉圖像的人臉質量數據；提取多個人臉圖像中的至少部分人臉圖像中的目標人臉的特征，以獲得至少部分人臉圖像的人臉特征數據；以及根據至少部分人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據對至少部分人臉圖像進行聚類。根據本發明實施例的人臉聚類方法、裝置和系統及存儲介質，在進行聚類時，不僅考慮人臉特征，還考慮人臉質量，使得在聚類過程中可以有效減小人臉質量差或人臉質量差異大對聚類效果的影響。該人臉聚類方法具有高準確率、高召回率、高可靠性等特點。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，更具體地涉及一種人臉聚類方法、裝置和系統以及存儲介質。

背景技術

人臉聚類是指對于未做標記的人臉圖像，以圖像中的人是否為同一個人作為標準進行聚類，將屬于同一個人的人臉圖像合并到一個組，不屬于同一個人的人臉圖像分開到不同的組。人臉聚類技術廣泛應用于類似相冊管理、陌生人識別等諸多領域。

現有的人臉聚類方法有很多種，通常是從人臉圖像中提取能夠代表這張人臉圖像中的人臉的特征，然后按照某種算法對每張人臉圖像的特征進行比較并聚合。現有的人臉聚類方法只是簡單地考慮了人臉特征因素，但是人臉圖像(或說人臉圖像中的人臉)的質量會對人臉特征之間的比較產生很大的影響。參與聚類的人臉圖像本身質量比較差和/或不同人臉圖像的質量存在較大差異時，現有的人臉聚類方法的聚類效果不能保證。

發明內容

考慮到上述問題而提出了本發明。本發明提供了一種人臉聚類方法、裝置和系統以及存儲介質。

根據本發明一方面，提供了一種人臉聚類方法。該方法包括：獲取多個人臉圖像；檢測多個人臉圖像中的目標人臉的人臉質量，以獲得多個人臉圖像的人臉質量數據；提取多個人臉圖像中的至少部分人臉圖像中的目標人臉的特征，以獲得至少部分人臉圖像的人臉特征數據；以及根據至少部分人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據對至少部分人臉圖像進行聚類。

示例性地，根據至少部分人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據對至少部分人臉圖像進行聚類包括：從至少部分人臉圖像中選擇至少兩個人臉圖像；以及根據至少兩個人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據對至少兩個人臉圖像進行聚類，以將至少兩個人臉圖像劃分為特定數目的圖像組，以獲得聚類結果。

示例性地，根據至少兩個人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據對至少兩個人臉圖像進行聚類，以將至少兩個人臉圖像劃分為特定數目的圖像組包括：基于至少兩個人臉圖像的人臉特征數據構建相似度矩陣；根據至少兩個人臉圖像的人臉質量數據計算相似度閾值；根據相似度矩陣和相似度閾值初始化連接矩陣；以經初始化的連接矩陣為基礎，利用相似度矩陣和相似度閾值迭代更新連接矩陣，直至迭代更新次數達到預設次數或與聚類相關的預設目標函數收斂；以及基于迭代更新后的連接矩陣確定至少兩個人臉圖像各自所屬的圖像組。

示例性地，從至少部分人臉圖像中選擇至少兩個人臉圖像包括：判斷至少部分人臉圖像的人臉質量數據是否滿足第一預設要求；確定人臉質量數據滿足第一預設要求的人臉圖像為至少兩個人臉圖像。

示例性地，根據至少部分人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據對至少部分人臉圖像進行聚類還包括：確定人臉質量數據不滿足第一預設要求的人臉圖像為剩余人臉圖像；根據至少兩個人臉圖像的聚類結果以及剩余人臉圖像的人臉特征數據和人臉質量數據，將剩余人臉圖像劃分到特定數目的圖像組或新的圖像組中以更新聚類結果。