[发明专利]人脸聚类方法、电子设备及相关产品

权利要求书

1.一种人脸聚类方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

获取待处理的人脸图像集；

确定所述人脸图像集的第一节点关系图；

采用引入局部正则项方式以及基于局部图卷积网络生成所述第一节点关系图的根节点，得到K个根节点，所述K为正整数；

基于方差不变性原理，将确定根节点后的所述第一节点关系图中的节点进行连接增强，得到第二节点关系图；

基于所述第二节点关系图进行聚类操作，得到聚类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用引入局部正则项方式以及基于局部图卷积网络生成所述第一节点关系图的根节点，得到K个根节点，包括：

基于局部图卷积网络确定所述第一节点关系图中的多个类中每一类中的节点的置信度；

通过引入局部正则项以及所述多个类中每一类中的节点的置信度确定所述多个类中每一类中的根节点，得到所述K个根节点。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于方差不变性原理，将确定根节点后的所述第一节点关系图中的节点进行连接增强，得到第二节点关系图，包括：

将确定根节点后的所述第一节点关系图中的每一类的节点以及其对应的邻域节点进行方差运算，得到多个方差；

将所述多个方差中小于预设阈值的方差对应的邻域节点归于与该邻域节点对应的类中，得到所述第二节点关系图。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的人脸图像集，包括：

获取初始人脸图像集；

对所述人脸图像集中的每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个人脸图像质量评价值；

从所述多个人脸图像质量评价值中选取大于预设图像质量评价值的人脸图像质量评价值，将其对应的人脸图像作为所述待处理的人脸图像集。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述人脸图像集的第一节点关系图，包括：

采用多线程并发处理机制，以确定所述人脸图像集中的多张人脸图像作为起始节点；

基于所述多张人脸图像为起始节点，采用faiss的大规模特征向量相似度搜索策略进行搜索，得到所述第一节点关系图。

6.一种人脸聚类装置，其特征在于，应用于电子设备，所述装置包括：获取单元、确定单元、生成单元、增强单元和聚类单元，其中，

所述获取单元，用于获取待处理的人脸图像集；

所述确定单元，用于确定所述人脸图像集的第一节点关系图；

所述生成单元，用于采用引入局部正则项方式以及基于局部图卷积网络生成所述第一节点关系图的根节点，得到K个根节点，所述K为正整数；

所述增强单元，用于基于方差不变性原理，将确定根节点后的所述第一节点关系图中的节点进行连接增强，得到第二节点关系图；

所述聚类单元，用于基于所述第二节点关系图进行聚类操作，得到聚类结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述基于局部图卷积网络生成所述第一节点关系图的根节点，得到K个根节点方面，所述生成单元具体用于：

基于局部图卷积网络确定所述第一节点关系图中的多个类中每一类中的节点的置信度；

通过引入局部正则项以及所述多个类中每一类中的节点的置信度确定所述多个类中每一类中的根节点，得到所述K个根节点。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，在所述基于方差不变性原理，将确定根节点后的所述第一节点关系图中的节点进行连接增强，得到第二节点关系图方面，所述增强单元具体用于：

将确定根节点后的所述第一节点关系图中的每一类的节点以及其对应的邻域节点进行方差运算，得到多个方差；

将所述多个方差中小于预设阈值的方差对应的邻域节点归于与该邻域节点对应的类中，得到所述第二节点关系图。