[發明專利]圖像聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910204426.1
• 申請日: 2019-03-18
• 公開（公告）號: CN109800744B
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 徐靜;趙瑞
• 申請（專利權）人: 深圳市商湯科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

本公開涉一種圖像聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：獲取圖像集中每個圖像對應的人臉特征以及屬性特征；利用各圖像的人臉特征的相似度對所述圖像集執行聚類處理，得到至少一個第一類組，每個所述第一類組包括的圖像為預測出的包括相同對象的圖像；利用每個所述第一類組內各圖像的人臉特征和屬性特征，確定針對每個第一類組的相似度矩陣；基于每個第一類組對應的相似度矩陣以及每個第一類組內的各圖像的人臉特征，對每個第一類組內的各圖像進行重新聚類，得到至少一個第二類組，所述第二類組內的圖像為優化預測的具有相同對象的圖像。本公開能夠提高圖像聚類精度。

技術領域

本公開涉及計算機視覺領域，特別涉及一種圖像聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

人臉聚類是計算機視覺中一個經典問題，其目的在于將海量的人臉數據按照身份進行劃分，把屬于同一個人的人臉圖片都匯聚在一起。人臉聚類在多個領域應用中產生中非常重要的價值。例如在手機等終端領域中，人臉聚類可以把人物的照片按照身份進行歸類整理，方便用戶查看；在安防領域中，人臉聚類也有非常重要的應用，例如可以實現一人一檔案的人口管理等。但在實際應用中的人臉圖片存在姿態、光照、表情、遮擋、清晰度等因素的差異，這些問題對人臉聚類提出了很高難度的挑戰。

發明內容

本公開實施例提供了一種能夠提高圖像聚類精度的圖像聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質。

根據本公開的一方面，提供了一種圖像聚類方法，其包括：

獲取圖像集中每個圖像對應的人臉特征以及屬性特征；

利用各圖像的人臉特征的相似度對所述圖像集執行聚類處理，得到至少一個第一類組，每個所述第一類組包括的圖像為預測出的包括相同對象的圖像；

利用每個所述第一類組內各圖像的人臉特征和屬性特征，確定針對每個第一類組的相似度矩陣，所述相似度矩陣內的元素表示相應的第一類組內各圖像之間的相似度；

基于每個第一類組對應的相似度矩陣以及每個第一類組內的各圖像的人臉特征，對每個第一類組內的各圖像進行重新聚類，得到至少一個第二類組，所述第二類組內的圖像為優化預測的具有相同對象的圖像。

在一些可能的實施方式中，所述利用各圖像的人臉特征的相似度對所述圖像集執行聚類處理，得到至少一個第一類組，包括：

確定所述圖像集中各圖像對應的人臉特征之間的相似度；

基于各人臉特征之間的相似度，確定與每個圖像的人臉特征相似度最高的K個圖像，K為大于或者等于1的整數；

從與每個圖像的人臉特征的相似度最高的K個圖像中選擇出人臉特征的相似度超過第一閾值的第一圖像；

根據每個圖像及其對應的第一圖像形成第一類組。

在一些可能的實施方式中，包括多個第一閾值，所述利用各圖像的人臉特征的相似度對所述圖像集執行聚類處理，得到至少一個第一類組，還包括：

針對不同的第一閾值，形成與每個所述第一閾值對應的第一類組。

在一些可能的實施方式中，所述利用每個所述第一類組內各圖像的人臉特征和屬性特征，確定針對每個第一類組的相似度矩陣，包括：

基于每個第一類組內各圖像的人臉特征之間的相似度確定針對相應第一類組的人臉特征相似度矩陣，以及基于每個第一類組內各圖像的屬性特征確定針對相應第一類組的屬性特征相似度矩陣，所述人臉特征相似度矩陣中的元素表示第一類組內各圖像的人臉特征之間的相似度，所述屬性特征相似度矩陣中的元素表示第一類組內各圖像的屬性特征之間的相似度；

根據每個第一類組的人臉特征相似度矩陣和屬性特征相似度矩陣，得到對應于每個第一類組的所述相似度矩陣。