[发明专利]人物图像聚类方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种人物图像聚类方法，其特征在于，包括：

获取人物图像集合中每张人物图像对应的人脸特征信息；

基于所述人脸特征信息确定每张人物图像与其他人物图像的人脸特征相似度；

将所述人脸特征相似度大于第一阈值的人物图像进行聚类，得到多个第一人物图像集合；

对每个第一人物图像集合中的人物图像进行优化分类，得到多个第二人物图像集合；

对比所述多个第二人物图像集合之间的集合相似度，将集合相似度大于第二阈值的第二人物图像集合进行聚类，得到第三人物图像集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取人物图像集合中每张人物图像对应的人脸特征信息，包括：

识别所述人物图像集合中每张人物图像对应的人脸图片；

从所述人脸图片中提取人脸特征信息，得到所述人物图像集合中每张人物图像对应的人脸特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸特征相似度大于第一阈值的人物图像进行聚类，得到多个第一人物图像集合，包括：

基于每张人物图像与其他人物图像的人脸特征相似度，构建相似度网络结构图，其中，所述相似度网络结构图中的每个节点为一张人脸图片，每两个节点之间的连接线为所述人脸特征相似度；

将所述相似度网络结构图中每两个节点之间的连接线对应的人脸特征相似度大于第一阈值的连接线保留，删除其余连接线，得到多组存在连接关系的人物图像；

将每组存在连接关系的人物图像进行聚类，得到多个第一人物图像集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个第一人物图像集合中的人物图像进行优化分类，得到多个第二人物图像集合，包括：

基于所述第一人物图像集合中每张人物图像对应的人脸特征信息，确定多个特征类别；

基于所述特征类别对所述第一人物图像集合中的人物图像进行优化分类，得到多个第二人物图像集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个第二人物图像集合之间的集合相似度通过如下方式得到：

获取任意两个所述第二人物图像集合中任意两张人物图像对应的人脸特征相似度；

基于所述人脸特征相似度确定所述多个第二人物图像集合之间的集合相似度，所述集合相似度为平均特征相似度、最大特征相似度、最小特征相似度中的任意一种。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个第二人物图像集合之间的集合相似度通过如下方式得到：

获取每个第二人物图像集合对应的中心人物图像；

基于所述中心人物图像对应的人脸特征信息，确定所述多个第二人物图像集合之间的中心特征相似度；

将所述中心特征相似度确定所述多个第二人物图像集合之间的集合相似度。

7.一种人物图像聚类装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取人物图像集合中每张人物图像对应的人脸特征信息；

确定模块，用于基于所述人脸特征信息确定每张人物图像与其他人物图像的人脸特征相似度；

聚类模块，用于将所述人脸特征相似度大于第一阈值的人物图像进行聚类，得到多个第一人物图像集合；

所述聚类模块，还用于对每个第一人物图像集合中的人物图像进行优化分类，得到多个第二人物图像集合；

所述聚类模块，还用于对比所述多个第二人物图像集合之间的集合相似度，将集合相似度大于第二阈值的第二人物图像集合进行聚类，得到第三人物图像集合。

8.根据权利要求7所述的人物图像聚类装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于识别所述人物图像集合中每张人物图像对应的人脸图片；从所述人脸图片中提取人脸特征信息，得到所述人物图像集合中每张人物图像对应的人脸特征信息。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的人物图像聚类程序，以实现权利要求1～6中任一项所述的人物图像聚类方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1～6中任一项所述的人物图像聚类方法。