[发明专利]数据对象的处理方法、处理装置及处理系统

权利要求书

1.一种用于处理图像数据对象以进行图像聚类的方法，包括：

从多个第一簇的每个第一簇中抽取至少一个特征数据，得到再分析数据，其中，每一个特征数据对应于一个图像数据对象，所述多个第一簇为将所有待聚类的图像数据对象的特征数据通过聚类而获得的，所述至少一个特征数据包括图像编码格式、图像中色彩分布、图形轮廓中的任意一项或多项；

基于所述再分析数据中特征数据的相似性，通过聚类将所述再分析数据重新归类为多个第二簇，所述多个第二簇的每个第二簇中包括所述再分析数据中的至少一个特征数据，其中，所述每个第二簇中的特征数据相似；

根据所述多个第二簇的每个第二簇中的特征数据在所述多个第一簇中的归类，将所述多个第一簇的每个第一簇的特征数据重新分配至对应的第二簇中；以及

当所述重新分配后的所述多个第二簇对应的聚类纯度与所述多个第一簇对应的聚类纯度的纯度差值大于预设的偏差阈值时，以所述重新分配后的所述多个第二簇为所述多个第一簇，重复执行所述抽取、重新归类、以及重新分配操作，直到所述纯度差值小于或等于所述偏差阈值时，输出所述重新分配后的所述多个第二簇；

其中，所述聚类纯度包括平均每个簇中的特征数据的个数，其中，基于每一个特征数据与一个图像数据对象的对应关系，所述纯度差值小于或等于所述偏差阈值时表征所有待聚类的图像数据对象的相似性的完整提取，以及平均每个簇对应的图像数据对象的个数满足完整提取条件；

其中，所述输出所述重新分配后的所述多个第二簇，包括：

输出的所述多个第二簇的总个数具有收敛性和一致性，使得对图像数据对象的特征数据的相似性的提取达到不能再提升的程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述聚类纯度通过所述所有待聚类的图像数据对象的总个数与簇的总个数确定。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从多个第一簇的每个第一簇中抽取至少一个特征数据，包括：

从所述多个第一簇的每个第一簇中随机抽取一个特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过聚类将所述所有待聚类的图像数据对象的特征数据归类为多个第一簇。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

获取所述所有待聚类的图像数据对象中每一个图像数据对象对应的特征数据。

6.一种用于处理图像数据对象以进行图像聚类的装置，包括：

抽取模块，用于从多个第一簇的每个第一簇中抽取至少一个特征数据，得到再分析数据，其中，每一个特征数据对应于一个图像数据对象，所述多个第一簇为将所有待聚类的图像数据对象的特征数据通过聚类而获得的，所述至少一个特征数据包括图像编码格式、图像中色彩分布、图形轮廓中的任意一项或多项；

重新归类模块，用于基于所述再分析数据中特征数据的相似性，通过聚类将所述再分析数据重新归类为多个第二簇，所述多个第二簇的每个第二簇中包括所述再分析数据中的至少一个特征数据，其中，所述每个第二簇中的特征数据相似；

重新分配模块，用于根据所述多个第二簇的每个第二簇中的特征数据在所述多个第一簇中的归类，将所述多个第一簇的每个第一簇的特征数据重新分配至对应的第二簇中；以及

循环模块，用于当所述重新分配后的所述多个第二簇对应的聚类纯度与所述多个第一簇对应的聚类纯度的纯度差值大于预设的偏差阈值时，以所述重新分配后的所述多个第二簇为所述多个第一簇，重复执行所述抽取、重新归类、以及重新分配操作，直到所述纯度差值小于或等于所述偏差阈值时，输出所述重新分配后的所述多个第二簇；

其中，所述聚类纯度包括每个簇中的特征数据的个数，其中，基于每一个特征数据与一个图像数据对象的对应关系，所述纯度差值小于或等于所述偏差阈值时表征所有待聚类的图像数据对象的相似性的完整提取，以及平均每个簇对应的图像数据对象的个数满足完整提取条件；

其中，所述输出所述重新分配后的所述多个第二簇，包括：

输出的所述多个第二簇的总个数具有收敛性和一致性，所述多个第二簇中不存在可进一步合并的簇，使得对图像数据对象的特征数据的相似性的提取达到不能再提升的程度。