[发明专利]人脸聚类方法、装置和系统及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种人脸聚类方法、装置和系统以及存储介质。该方法包括：获取多个人脸图像；检测多个人脸图像中的目标人脸的人脸质量，以获得多个人脸图像的人脸质量数据；提取多个人脸图像中的至少部分人脸图像中的目标人脸的特征，以获得至少部分人脸图像的人脸特征数据；以及根据至少部分人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据对至少部分人脸图像进行聚类。根据本发明实施例的人脸聚类方法、装置和系统及存储介质，在进行聚类时，不仅考虑人脸特征，还考虑人脸质量，使得在聚类过程中可以有效减小人脸质量差或人脸质量差异大对聚类效果的影响。该人脸聚类方法具有高准确率、高召回率、高可靠性等特点。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及一种人脸聚类方法、装置和系统以及存储介质。

背景技术

人脸聚类是指对于未做标记的人脸图像，以图像中的人是否为同一个人作为标准进行聚类，将属于同一个人的人脸图像合并到一个组，不属于同一个人的人脸图像分开到不同的组。人脸聚类技术广泛应用于类似相册管理、陌生人识别等诸多领域。

现有的人脸聚类方法有很多种，通常是从人脸图像中提取能够代表这张人脸图像中的人脸的特征，然后按照某种算法对每张人脸图像的特征进行比较并聚合。现有的人脸聚类方法只是简单地考虑了人脸特征因素，但是人脸图像(或说人脸图像中的人脸)的质量会对人脸特征之间的比较产生很大的影响。参与聚类的人脸图像本身质量比较差和/或不同人脸图像的质量存在较大差异时，现有的人脸聚类方法的聚类效果不能保证。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种人脸聚类方法、装置和系统以及存储介质。

根据本发明一方面，提供了一种人脸聚类方法。该方法包括：获取多个人脸图像；检测多个人脸图像中的目标人脸的人脸质量，以获得多个人脸图像的人脸质量数据；提取多个人脸图像中的至少部分人脸图像中的目标人脸的特征，以获得至少部分人脸图像的人脸特征数据；以及根据至少部分人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据对至少部分人脸图像进行聚类。

示例性地，根据至少部分人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据对至少部分人脸图像进行聚类包括：从至少部分人脸图像中选择至少两个人脸图像；以及根据至少两个人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据对至少两个人脸图像进行聚类，以将至少两个人脸图像划分为特定数目的图像组，以获得聚类结果。

示例性地，根据至少两个人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据对至少两个人脸图像进行聚类，以将至少两个人脸图像划分为特定数目的图像组包括：基于至少两个人脸图像的人脸特征数据构建相似度矩阵；根据至少两个人脸图像的人脸质量数据计算相似度阈值；根据相似度矩阵和相似度阈值初始化连接矩阵；以经初始化的连接矩阵为基础，利用相似度矩阵和相似度阈值迭代更新连接矩阵，直至迭代更新次数达到预设次数或与聚类相关的预设目标函数收敛；以及基于迭代更新后的连接矩阵确定至少两个人脸图像各自所属的图像组。

示例性地，从至少部分人脸图像中选择至少两个人脸图像包括：判断至少部分人脸图像的人脸质量数据是否满足第一预设要求；确定人脸质量数据满足第一预设要求的人脸图像为至少两个人脸图像。

示例性地，根据至少部分人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据对至少部分人脸图像进行聚类还包括：确定人脸质量数据不满足第一预设要求的人脸图像为剩余人脸图像；根据至少两个人脸图像的聚类结果以及剩余人脸图像的人脸特征数据和人脸质量数据，将剩余人脸图像划分到特定数目的图像组或新的图像组中以更新聚类结果。