一种图片的人脸聚类方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了图片的人脸聚类方法、装置及存储介质，应用于信息处理技术领域。在本实施例的方法中，图片的人脸聚类装置在对多个待处理图片进行基于人脸的聚类时，可以不用先指定这些待处理图片的类，而是直接根据计算的待处理图片之间的人脸特征的相似度及预置的第一策略对多个待处理图片进行聚类，然后再根据第三策略进行聚类的合并。这样，可以通过多个策略中的多个阈值，即第一阈值和第三阈值对多个待处理图片进行聚类后，可以较为准确地将包含同一身份的人脸图像的待处理图片聚到同一类中。

【技术实现步骤摘要】
一种图片的人脸聚类方法、装置及存储介质
本专利技术涉及信息处理
，特别涉及一种图片的人脸聚类方法、装置及存储介质。
技术介绍
现在很多客户端(比如云客户端或用户空间等客户端)都可以提供上传图片的接口，这样用户可以通过该接口将图片上传到对应的服务器，而在服务器端可以对这些图片进行聚类，并将图片按照聚类结果发送给客户端进行显示。其中，在通常情况下，服务器对图片进行聚类时，主要是对图片中人脸进行聚类，具体地，对图片中的人脸进行特征提取，并针对人脸的特征采用K均值(K-Means)聚类方法进行聚类。但是使用K-Means方法进行聚类时，需要提前指定类的数目，另外K-means方法进行聚类时会有较多的聚类错误。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图片的人脸聚类方法、装置及存储介质，实现了在根据预置的第一策略对多个待处理图片进行聚类后，根据预置的第三策略进行聚类的合并。本专利技术实施例第一方面提供一种图片的人脸聚类方法，包括：分别提取多个待处理图片中人脸图像的特征信息；根据所述多个待处理图片中人脸的特征信息，计算每个待处理图片分别与其它待处理图片之间的人脸特征的相似度；根据所述计算的人脸特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图片的人脸聚类方法，其特征在于，包括：分别提取多个待处理图片中人脸图像的特征信息；根据所述多个待处理图片中人脸的特征信息，计算每个待处理图片分别与其它待处理图片之间的人脸特征的相似度；根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第一策略对所述多个待处理图片进行聚类得到m个聚类的图片，所述预置的第一策略包括：如果两个待处理图片之间的人脸特征的相似度大于第一阈值，则所述两个待处理图片属于同一聚类；根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第三策略对将所述m个聚类的图片合并为n个聚类的图片，所述n小于m，所述预置的第三策略包括：一个聚类的图片与另一聚类的图片之间的人脸特征的所有相似度中，如果大于第三阈值的...

【技术特征摘要】
1.一种图片的人脸聚类方法，其特征在于，包括：分别提取多个待处理图片中人脸图像的特征信息；根据所述多个待处理图片中人脸的特征信息，计算每个待处理图片分别与其它待处理图片之间的人脸特征的相似度；根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第一策略对所述多个待处理图片进行聚类得到m个聚类的图片，所述预置的第一策略包括：如果两个待处理图片之间的人脸特征的相似度大于第一阈值，则所述两个待处理图片属于同一聚类；根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第三策略对将所述m个聚类的图片合并为n个聚类的图片，所述n小于m，所述预置的第三策略包括：一个聚类的图片与另一聚类的图片之间的人脸特征的所有相似度中，如果大于第三阈值的人脸特征的相似度的个数与所述所有相似度的个数的比值超出第一预置范围，则合并所述一个聚类的图片与另一聚类的图片。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取某一待处理图片中某一人脸图像的特征信息具体包括：获取所述某一人脸图像所包括的各个部分的关键点位置信息；根据至少一个部分的关键点位置信息对所述某一人脸图像进行归一化处理；提取所述归一化后的人脸图像的特征信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个部分的关键点位置信息对所述某一人脸图像进行归一化处理，具体包括：根据所述某一人脸图像中两个眼睛的关键点位置信息计算所述两个眼睛的中心连线与水平线的夹角；按照所述计算的夹角旋转所述某一人脸图像使得所述某一人脸图像水平；对旋转后的人脸图像进行缩小或放大，使得所述旋转后的人脸图像中两个眼睛的中心连线距离为某一固定值；所述提取所述归一化后的人脸图像的特征信息，具体包括：提取缩小或放大后的人脸图像的特征信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图片中包括多个人脸图像；则所述第一策略具体包括：如果一个待处理图片中某一人脸图像的特征信息与另一个待处理图片中某一人脸图像的特征信息之间的相似度大于第一阈值，所述一个待处理图片与另一个待处理图片属于同一聚类。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图片中包括多个人脸图像；则所述第三策略具体包括：一个聚类的每个图片中第二身份人脸图像的特征信息，分别与另一聚类的每个图片中第三身份人脸图像的特征信息之间的所有相似度中，大于第三阈值的相似度的个数与所有相似度个数的比值超出第一预置范围，则合并所述一个聚类的图片与另一聚类的图片，其中，所述第二身份人脸图像是所述一个聚类的多个图片中包含的人脸图像，所述第三身份人脸图像是所述另一个聚类的多个图片中都包含的人脸图像。6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，如果根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第一策略对所述多个待处理图片进行聚类后，还得到至少一个离散的待处理图片，则所述根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第三策略对将所述m个聚类的图片合并为n个聚类的图片之前，所述方法还包括：根据所述计算的人脸特征的相似度及预置的第二策略将所述至少一个离散的待处理图片分别合并到所述m个聚类的任一聚类中；所述预置的第二策略包括：如果某一离散的待处理图片与某一聚类的图片之间的人脸特征的所有相似度中，如果大于第二阈值的人脸特征的相似度的个数与所有相似度个数的比值超出第二预置范围，将所述某一离散的待处理图片归入所述某一聚类的图片中；所述第一阈值大于第二阈值，所述第二阈值大于第三阈值。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果所述待处理图片中包括多个人脸图像，则：所述第二策略包括：如果在某一离散的待处理图片中某一人脸图像的特征信息分别与某一聚类的每个图片中第一身份人脸图像的特征信息之间的所有相似度中，大于第三阈值的相似度的个数与所有相似度个数的比值超出第二预置范围，将某一聚类的待处理图片归入某一聚类的图片中；所述第一身份人脸图像是所述某一聚类的多个图片中都包含的人脸图像。8.一种图片的人脸聚类装置，其特征在于，包括：特征提取单元，用于分别提取多个待处理图...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪铖杰，李季檩，丁守鸿，李绍欣，史淼晶，王亚彪，赵艳丹，葛彦昊，倪辉，吴永坚，黄飞跃，程盼，梁小龙，黄小明，
申请(专利权)人：腾讯数码天津有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12