[發(fā)明專利]一種基于多特征融合的人臉圖像聚類方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010081619.5
• 申請(qǐng)日: 2020-02-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111291678A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周峰;杜康;呼延康
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京愛(ài)筆科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 潘穎

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多特征融合的人臉圖像聚類方法，包括：獲取待聚類人臉圖像集中每一張人臉圖像的人臉特征集，其中，所述人臉特征集包括各個(gè)特征提取器對(duì)其提取的特征向量；依據(jù)各個(gè)人臉特征集，計(jì)算所述待聚類人臉圖像集中每一個(gè)人臉圖像對(duì)的相似度向量；依據(jù)各個(gè)相似度向量，確定每一張人臉圖像的初始聚類；將各個(gè)初始聚類中存在聯(lián)通關(guān)系的初始聚類進(jìn)行合并，得到目標(biāo)聚類。上述的聚類方法中，采用針對(duì)每一張人臉圖像人臉特征集計(jì)算待聚類人臉圖像集中各個(gè)圖像對(duì)的相似度向量，并依據(jù)相似度向量進(jìn)行聚類，并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行合并得到目標(biāo)聚類，采用了多個(gè)特征向量進(jìn)行計(jì)算，相較于單一人臉特征進(jìn)行聚類，提高了聚類精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多特征融合的人臉圖像聚類方法及裝置。

背景技術(shù)

在人臉識(shí)別過(guò)程中，需要對(duì)人臉圖像按照其對(duì)應(yīng)的身份信息(ID)進(jìn)行聚類建檔，使得來(lái)自同一個(gè)人的多張人臉圖像具有相同的ID。

但是目前人臉圖像聚類方法多是僅利用一種人臉特征進(jìn)行聚類，由于單一人臉特征描述能力有限，導(dǎo)致聚類結(jié)果中有較多一人多檔和多人一檔的問(wèn)題出現(xiàn)，聚類精度低。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于多特征融合的人臉圖像聚類方法及裝置，用以解決現(xiàn)有的人臉圖像聚類方法多是僅利用一種人臉特征進(jìn)行聚類，由于單一人臉特征描述能力有限，導(dǎo)致聚類結(jié)果中有較多一人多檔和多人一檔的問(wèn)題出現(xiàn)，聚類精度低的問(wèn)題。具體方案如下：

一種基于多特征融合的人臉圖像聚類方法，其特征在于，包括：

獲取待聚類人臉圖像集中每一張人臉圖像的人臉特征集，其中，所述人臉特征集包括各個(gè)特征提取器對(duì)其提取的特征向量；

依據(jù)各個(gè)人臉特征集，計(jì)算所述待聚類人臉圖像集中每一個(gè)人臉圖像對(duì)的相似度向量；

依據(jù)各個(gè)相似度向量，確定每一張人臉圖像的初始聚類；

將各個(gè)初始聚類中存在聯(lián)通關(guān)系的初始聚類進(jìn)行合并，得到目標(biāo)聚類。

上述的方法，可選的，依據(jù)各個(gè)相似度向量，確定每一張人臉圖像的初始聚類，包括：

依據(jù)所述各個(gè)相似度向量，確定所述待聚類人臉圖像集中各個(gè)圖像對(duì)的距離；

將所述距離小于等于預(yù)設(shè)的距離閾值的人臉圖像對(duì)劃歸為同一聚類，得到各個(gè)初始聚類。

上述的方法，可選的，依據(jù)所述各個(gè)相似度向量，確定所述待聚類人臉圖像集中各個(gè)圖像對(duì)的距離，包括：

將每一個(gè)相似度向量傳遞給預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算，得到第一概率和第二概率；

依據(jù)各個(gè)第一概率和各個(gè)第二概率，計(jì)算各個(gè)人臉圖像對(duì)的目標(biāo)相似度；

依據(jù)各個(gè)目標(biāo)相似度，確定所述各個(gè)圖像對(duì)的距離。

上述的方法，可選的，將各個(gè)初始聚類中存在聯(lián)通關(guān)系的初始聚類進(jìn)行合并，得到目標(biāo)聚類，包括：

將各個(gè)初始聚類中存在交集的初始聚類進(jìn)行合并，得到各個(gè)已合并聚類；

將所述各個(gè)已合并聚類中存在交集的已合并向量繼續(xù)合并，直至各個(gè)合并聚類均不存在交集，得到目標(biāo)聚類。

上述的方法，可選的，所述各個(gè)特征提取器包括：人臉特征提取器和身體特征提取器。

一種基于多特征融合的人臉圖像聚類裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待聚類人臉圖像集中每一張人臉圖像的人臉特征集，其中，所述人臉特征集包括各個(gè)特征提取器對(duì)其提取的特征向量；

計(jì)算模塊，用于依據(jù)各個(gè)人臉特征集，計(jì)算所述待聚類人臉圖像集中每一個(gè)人臉圖像對(duì)的相似度向量；