[發明專利]聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010981204.3
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112101238A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 王康;金瀟;黃垂碧;樸元奎;陳宇恒
• 申請（專利權）人: 浙江商湯科技開發有限公司
• 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

本公開涉及一種聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：對人臉特征的第一聚類簇進行定量分析，確定所述第一聚類簇是否符合預設聚類條件，其中，所述第一聚類簇是基于第一閾值聚類得到的，所述預設聚類條件用于指示所述第一聚類簇中包括的多個人臉特征均對應同一身份；在所述第一聚類簇不符合所述預設聚類條件的情況下，釋放所述第一聚類簇中包括的所述多個人臉特征；基于第二閾值，對所述多個人臉特征進行聚類，確定第二聚類簇，其中，所述第二閾值大于所述第一閾值。本公開實施例可實現有效提高聚類簇的準確率。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及一種聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

在智能視頻分析領域，人臉聚類是重要的研究方向。智能視頻中的人臉抓拍圖帶有時空信息，將帶有時空信息的人臉抓怕圖進行人臉聚類，形成檔案，可以很好的分析一個人的軌跡。城市級別中的視頻源有著環境復雜、光線條件差、分辨率低等缺點，使得無法確保聚類結果的準確率。

發明內容

本公開提出了一種聚類方法及裝置、電子設備和存儲介質的技術方案。

根據本公開的一方面，提供了一種聚類方法，包括：對人臉特征的第一聚類簇進行定量分析，確定所述第一聚類簇是否符合預設聚類條件，其中，所述第一聚類簇是基于第一閾值聚類得到的，所述預設聚類條件用于指示所述第一聚類簇中包括的多個人臉特征均對應同一身份；在所述第一聚類簇不符合所述預設聚類條件的情況下，釋放所述第一聚類簇中包括的所述多個人臉特征；基于第二閾值，對所述多個人臉特征進行聚類，確定第二聚類簇，其中，所述第二閾值大于所述第一閾值。

在一種可能的實現方式中，所述多個人臉特征中包括一個所述第一聚類簇對應的類中心人臉特征；所述對第一聚類簇進行定量分析，確定所述第一聚類簇是否符合預設聚類條件，包括：確定所述類中心人臉特征與所述第一聚類簇中其它所述人臉特征之間的余弦距離；根據所述類中心人臉特征與所述第一聚類簇中其它所述人臉特征之間的余弦距離，確定平均距離和標準差距離；在所述平均距離大于第三閾值和/或所述標準差距離小于第四閾值的情況下，確定所述第一聚類簇不符合所述預設聚類條件。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：根據所述第二聚類簇和/或符合所述預設聚類條件的所述第一聚類簇，確定N個已知聚類簇，其中，N≥1；根據所述N個已知聚類簇，對待聚類人臉特征進行分類。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：對所述N個已知聚類簇對應的類中心人臉特征進行聚類，得到類中心聚類簇；將所述類中心聚類簇中包括的各類中心人臉特征對應的所述已知聚類簇進行合并。

在一種可能的實現方式中，所述根據所述N個已知聚類簇，對待聚類人臉特征進行分類，包括：確定所述N個已知聚類簇中是否存在目標已知聚類簇，其中，所述待聚類人臉特征與所述目標已知聚類簇對應的類中心人臉特征之間的余弦距離小于第五閾值；在所述N個已知聚類簇中存在所述目標已知聚類簇的情況下，將所述待聚類人臉特征分類到所述目標已知聚類簇。

在一種可能的實現方式中，所述確定所述N個已知聚類簇中是否存在目標已知聚類簇，包括：利用k近鄰算法，在所述N個已知聚類簇對應的類中心人臉特征中，確定與所述待聚類人臉特征的歐式距離最近的k個類中心人臉特征，其中，N≥k≥1；分別確定所述待聚類人臉特征與所述k個類中心人臉特征之間的余弦距離；將余弦距離小于所述第五閾值的類中心人臉特征對應的已知聚類簇確定為所述目標已知聚類簇。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：更新所述N個已知聚類簇中包括的多個人臉特征；針對任一所述已知聚類簇，根據所述已知聚類簇對應的更新后的多個人臉特征，更新所述已知聚類簇對應的類中心人臉特征。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：在所述N個已知聚類簇中不存在所述目標已知聚類簇的情況下，將所述待聚類人臉特征確定為未分類人臉特征；利用k近鄰算法和圖連接算法，對預設時長下的多個未分類人臉特征進行聚類，確定新增聚類簇。