电子装置、人脸图像聚类搜索方法和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种电子装置、人脸图像聚类搜索方法和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：对实时图像进行人脸检测以确定出实时人脸图像，计算出该实时人脸图像的特征向量；计算所述实时人脸图像的特征向量分别与预先确定的各个图像类别的中心点特征向量的距离，筛选距离小于第一阈值的中心点特征向量，将筛选出的中心点特征向量所对应的图像类别作为候选类别；在所述候选类别中找出特征向量与所述实时人脸图像的特征向量的距离最近且小于第二阈值的样本图像。本发明专利技术技术方案减少了人脸识别过程中样本比对花费的时间，提升人脸识别的实时性。

Electronic device, face image clustering search method and computer readable storage medium

The invention discloses an electronic device, face image clustering search method and computer readable storage medium, wherein, the method comprises the following steps: face detection in the real-time image to determine the real-time facial image, calculate the feature vector of the real-time facial image; the distance of the center point of the feature vector of face image respectively with predetermined various categories of images the feature vector to calculate the real time screening center distance is less than the first threshold of the feature vector, the image categories corresponding to the center point feature vectors selected as candidate categories; find the eigenvectors of sample image and the real-time facial image in the candidate categories in the nearest distance and less than second threshold. The technical scheme of the invention reduces the time spent on the sample comparison in the process of face recognition, and improves the real-time character of face recognition.

【技术实现步骤摘要】
电子装置、人脸图像聚类搜索方法和计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像
，特别涉及一种电子装置、人脸图像聚类搜索方法和计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，在人脸识别的应用中，通常的做法是，对于每个识别目标人脸都会计算出一个特征向量，与样本库中每个人脸的特征向量进行比较，距离最小的作为识别结果。当样本库很大时，逐个样本的比较花费时间较多，会使人脸识别的实时性降低。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种电子装置、人脸图像聚类搜索方法和计算机可读存储介质，旨在减少人脸识别过程中样本比对花费的时间，提升人脸识别的实时性。为实现上述目的，本专利技术提出的电子装置，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的人脸图像聚类搜索系统，所述人脸图像聚类搜索系统被所述处理器执行时实现如下步骤：A1、对实时图像进行人脸检测以确定出实时人脸图像，计算出该实时人脸图像的特征向量；A2、计算所述实时人脸图像的特征向量分别与预先确定的各个图像类别的中心点特征向量的距离，筛选距离小于第一阈值的中心点特征向量，将筛选出的中心点特征向量所对应的图像类别作为候选类别；A3、在所述候选类别中找出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的人脸图像聚类搜索系统，所述人脸图像聚类搜索系统被所述处理器执行时实现如下步骤：A1、对实时图像进行人脸检测以确定出实时人脸图像，计算出该实时人脸图像的特征向量；A2、计算所述实时人脸图像的特征向量分别与预先确定的各个图像类别的中心点特征向量的距离，筛选距离小于第一阈值的中心点特征向量，将筛选出的中心点特征向量所对应的图像类别作为候选类别；A3、在所述候选类别中找出特征向量与所述实时人脸图像的特征向量的距离最近且小于第二阈值的样本图像。

【技术特征摘要】
1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的人脸图像聚类搜索系统，所述人脸图像聚类搜索系统被所述处理器执行时实现如下步骤：A1、对实时图像进行人脸检测以确定出实时人脸图像，计算出该实时人脸图像的特征向量；A2、计算所述实时人脸图像的特征向量分别与预先确定的各个图像类别的中心点特征向量的距离，筛选距离小于第一阈值的中心点特征向量，将筛选出的中心点特征向量所对应的图像类别作为候选类别；A3、在所述候选类别中找出特征向量与所述实时人脸图像的特征向量的距离最近且小于第二阈值的样本图像。2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，于所述步骤A3之后，所述处理器还用于执行所述人脸图像聚类搜索系统，以实现步骤：根据预先确定的样本图像与人脸ID的映射关系，确定所述找出的样本图像对应的人脸ID，将该确定的人脸ID作为识别结果。3.如权利要求1或2所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的各个图像类别的中心点特征向量通过以下步骤确定：对样本库中的每张样本图像进行人脸检测，从样本图像中确定人脸图像，并计算出确定的人脸图像的特征向量；计算各个特征向量之间的距离，根据特征向量之间的距离对所有的特征向量进行聚类；对聚类后得到的各个图像类别分别采用计算公式进行计算，以得到各个图像类别各自的中心点特征向量，所述计算公式中，n表示类别中特征向量的个数，F(i)表示第i个特征向量，Xk表示特征向量中第k个元素的值。4.如权利要求3所述的电子装置，其特征在于，所述计算各个特征向量之间的距离，根据特征向量之间的距离对所有的特征向量进行聚类的步骤包括：计算每个特征向量与其它特征向量之间的距离；将距离落入预设的数值范围的特征向量归为相同图像类别；在聚类过程中，若有特征向量未归入任意一个已有图像类别，则将该特征向量作为一个新的图像类别追加到已有图像类别，直到将所有的特征向量完成分类。5.如权利要求3所述的电子装置，其特征在于，所述计算各个特征向量之间的距离，根据特征向量之间的距离对所有的特征向量进行聚类的步骤替换为：a、随机在得到的特征向量中取m个特征向量作为种子点；b、计算所有余下的特征向量分别到这m个种子点的距离，将所有余下的特征向...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴磊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44