[發明專利]一種圖片聚類管理方法、系統、設備及介質

有效

• 申請號: 202010424309.9
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111598012B
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 姚志強;周曦;劉振魯;朱聞博;王詩詩
• 申請（專利權）人: 恒睿（重慶）人工智能技術研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 代玲

本發明提供一種圖片聚類管理方法、系統、設備及介質，包括：獲取與圖片對應的特征向量；將特征向量與目標聚類類別中存儲的目標信息進行相似度比較，其中，目標聚類類別只存儲目標信息；目標信息包括以下至少之一：聚類中心、采樣點；根據相似度比較結果，對目標聚類類別進行管理。本發明根據特征向量與目標信息的相似度來進行圖片聚類管理，解決了傳統圖片聚類歸檔方法中出現的誤識別問題。本發明同時還能夠實時增量聚類；并且本發明中的聚類類別中僅保存聚類中心和目標信息，比傳統的聚類歸檔方法占用的內存更低，使得本發明能夠支持單機億級數據量的聚類任務。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖片聚類管理方法、系統、設備及介質。

背景技術

近年來，隨著公安信息化的不斷發展，人臉識別的技術已經在公安領域得到了廣泛的應用。各省市利用大量布置的人臉抓拍機等設備獲取了海量的人臉圖片，并建立了人臉數據庫來存儲這些人臉圖片。但是，經發明人研究認為，目前的圖片聚類存在以下問題：基于人臉識別來進行歸檔的數據存在一定誤識別的可能，基于這種誤識別會產生錯誤的聚類結果；傳統的聚類方法無法達成增量實時的聚類，無法保證大數據量下的人臉聚類精度以及人臉召回率，并且對識別引擎內存占用高，難以控制硬件上的成本。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種圖片聚類管理方法、系統、設備及介質，用于解決現有技術中存在的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種圖片聚類管理方法，包括有：

獲取與圖片對應的特征向量；

將所述特征向量與目標聚類類別中存儲的目標信息進行相似度比較，其中，所述目標聚類類別只存儲目標信息；所述目標信息包括以下至少之一：聚類中心、采樣點；

根據相似度比較結果，對所述目標聚類類別進行管理。

可選地，若所述相似度大于或等于預設值，則將所述特征向量聚類至所述目標聚類類別中，并依據所述特征向量，更新或替換所述目標聚類類別的目標信息。

可選地，若所述相似度小于預設值，則創建一個聚類類別，并將所述特征向量聚類至創建的聚類類別。

可選地，若所述相似度小于預設值，則創建一個聚類類別，并將所述特征向量聚類至創建的聚類類別之后，還包括：

所述特征向量作為所述創建的聚類類別的目標信息。

可選地，在比較所述特征向量與所述目標聚類類別中目標信息的相似度前，還包括：

獲取所有圖片的結構化特征信息；

基于所述結構化特征信息設置過濾規則，并按照所設置的過濾規則對獲取的一張或多張圖片進行過濾。

可選地，所述特征向量包括以下至少之一：人臉特征向量、人體特征向量。

可選地，若所述特征向量為人臉特征向量，則獲取所有圖片的圖片清晰度、人臉姿態分數；

設置圖片清晰度大于清晰度閾值、人臉姿態分數超過姿態分數閾值為過濾規則，并按照設置的過濾規則對獲取的一張或多張圖片進行過濾。

可選地，在比較所述人臉特征向量與所述目標聚類類別中目標信息的相似度前，還包括：

獲取滿足過濾規則的一張或多張圖片；

對滿足過濾規則的每張圖片中的人臉特征向量進行降維，將人臉特征向量的維度由第一維度降低為第二維度。

可選地，若所述特征向量為人臉特征向量，則從已有聚類類別中確定所述目標聚類類別的過程包括：

根據已有聚類類別中的聚類中心創建人臉檢索索引；