[發明專利]一種信息處理方法

有效

• 申請號: 202011530791.0
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112507155B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 劉靖宇;王世凱
• 申請（專利權）人: 哈爾濱師范大學
• 主分類號: G06F16/55
• 分類號: G06F16/55;G06K9/62;G06F16/583;G06F16/58;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 哈爾濱市航友知識產權代理事務所(普通合伙) 23216
• 代理人: 李紅爽;宋詩非

1.一種信息處理方法，其特征在于，所述信息處理方法包括：

獲取第一訓練數據集和第二訓練數據集；

利用所述第一訓練數據集和所述第二訓練數據集訓練第一分類模型，其中，所述第一訓練數據集包括多個第一訓練圖像，每個第一訓練圖像的標簽為人物照標簽；所述第二訓練數據集包括多個第二訓練圖像，每個第二訓練圖像的標簽為非人物照標簽；其中，第二訓練圖像中不含人物，或者，第二訓練圖像含人物但不含人物的正面或側面照；

對所述第一訓練數據集中的每個第一訓練圖像中的人臉進行標記；若該第一訓練圖像中標記的人臉個數為1，則將該第一訓練圖像的當前標簽更新為單人照標簽；若該第一訓練圖像中標記的人臉個數為2或3，則將該第一訓練圖像的當前標簽更新為小合照標簽；若該第一訓練圖像中標記的人臉個數大于或等于4，則將該第一訓練圖像的當前標簽更新為集體照標簽；

利用所述第一訓練數據集及其中各第一訓練圖像的當前標簽訓練第二分類模型；

獲得待處理圖像集以及所述待處理圖像集中每個圖像對應的拍攝信息，所述拍攝信息至少包括拍攝時間和拍攝地點；

通過所述第一分類模型對所述待處理圖像集進行分類，得到人物照和非人物照兩類；

通過所述第二分類模型對所述待處理圖像集中的所有人物照繼續分類，得到單人照、小合照以及集體照三類；

基于所述第一分類模型和所述第二分類模型的分類結果，將所述待處理圖像集分為四個子集，該四個子集包括單人照子集、小合照子集、集體照子集和非人物照子集；

針對所述四個子集中的每一子集，基于拍攝信息和人臉標記結果對該子集進行分組，得到該子集對應的多個組，使得分組后的同一組中各圖像的拍攝信息滿足第一預定條件，且同一組中各圖像的人臉標記結果滿足第二預定條件；

第一預定條件包括：使得分組后的同一組中的各圖像之間的拍攝時間相差不超過預定時間，且拍攝地點相差不超過預定距離，且拍攝參數部分一致；

第二預定條件包括：使得分組后的同一組中任兩個圖像的人臉標記結果之差別小于預定范圍；人臉標記結果之差別小于預定范圍設置為差別不大于1，當預定范圍設置為差別不大于1時，表示兩個圖像的人臉標記數量相差0個或1個，或者兩個圖像的人臉標記的人物有0個或1個是不同的；

針對所述單人照子集、小合照子集或集體照子集中每個子集的每個組，確定該組中每個圖像中的人臉區域，計算該組每個圖像的人臉區域中各個人臉清晰度，并將每個圖像對應的最低的人臉清晰度作為該圖像的人臉區域清晰度，在該組中基于人臉區域清晰度選擇至少一個保留圖像；

針對所述非人物照子集的每個組，在該組中基于圖像清晰度選擇至少一個保留圖像；

在每個子集的每個組中，針對該組中除保留圖像以外的每個圖像，若該圖像與該組任一保留圖像之間的相似度高于第一閾值，將該圖像確定為該組的待刪除圖像。