一种图片聚类方法、装置、存储介质及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图片聚类方法、装置、存储介质及终端设备。所述方法包括：对各图片进行人脸检测，以确定出各图片中的人脸图像，并对各人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；根据预设K‑split分块聚类算法对第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；利用预设连通域确定方法确定第一聚类结果中各类簇之间的连通域；根据所确定的连通域对第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果；根据第二聚类结果对图片进行聚类。本发明专利技术中，通过分块聚类的方式进行特征值的聚类，可极大地降低计算复杂度，提高聚类速度和效率，通过预设连通域确定方式确定连通域，以根据连通域进行聚类结果之间的合并，可有效提高类间合并效率。

A Picture Clustering Method, Device, Storage Media and Terminal Equipment

The invention relates to the field of image processing technology, in particular to an image clustering method, device, storage medium and terminal device. The method includes: face detection for each picture to determine the face image in each picture, extracting the eigenvalues of each face image to get the first eigenvalue; clustering the first eigenvalue according to the preset K_split block clustering algorithm to get the first clustering result; and determining the connection among the clusters in the first clustering result by the preset connected region determination method. Domain; merge all kinds of clusters in the first clustering result according to the determined connected domain, and get the second clustering result; cluster the pictures according to the second clustering result. In the present invention, clustering eigenvalues by means of block clustering can greatly reduce the computational complexity, improve the clustering speed and efficiency, determine the connected region by presupposition of the connected region, and merge the clustering results according to the connected region, which can effectively improve the efficiency of inter-class merging.

【技术实现步骤摘要】
一种图片聚类方法、装置、存储介质及终端设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图片聚类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。
技术介绍
在安防等人脸识别
中，往往是在对图片、照片等进行聚类的基础上来实现人脸识别功能。其中，对图片、照片进行聚类，主要是指对图片、照片中的人脸进行聚类，即首先对图片、照片中的人脸进行特征提取，然后采用传统K均值(K-Means)聚类方法等来对所提取的特征进行聚类，以此实现图片聚类，而传统K-Means聚类方法则存在计算复杂度大、聚类速度慢、聚类效率低等问题。综上，如何降低图片聚类中的计算复杂度、提高聚类速度和聚类效率成为本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种图片聚类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，能够降低聚类过程中的计算复杂度，提高聚类速度和聚类效率。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种图片聚类方法，包括：对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域；根据所确定的连通域对所述第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果；根据所述第二聚类结果对所述图片进行聚类。本专利技术实施例的第二方面，提供了一种图片聚类装置，包括：第一特征值提取模块，用于对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；分块聚类模块，用于根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；连通域确定模块，用于利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域；聚类合并模块，用于根据所确定的连通域对所述第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果；图片聚类模块，用于根据所述第二聚类结果对所述图片进行聚类。本专利技术实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如前述第一方面所述图片聚类方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域；根据所确定的连通域对所述第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果；根据所述第二聚类结果对所述图片进行聚类。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，在对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值后，可根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果，并可利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域，以根据所确定的连通域对所述第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果，从而根据所述第二聚类结果对所述图片进行聚类。本专利技术实施例中，通过采用分块聚类的方式进行第一特征值的聚类，可极大地降低聚类过程中的计算复杂度，以提高聚类速度和聚类效率，另外，通过利用预设连通域确定方式确定连通域，以根据连通域进行第一聚类结果之间的合并，可有效提高类间合并效率，进一步提高了聚类速度、聚类效率以及聚类准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中一种图片聚类方法的一个实施例流程图；图2为本专利技术实施例中一种图片聚类方法在一个应用场景下得到第一聚类结果的流程示意图；图3为本专利技术实施例中一种图片聚类方法在一个应用场景下确定分类组是否满足预设终止条件的流程示意图；图4为本专利技术实施例中一种图片聚类方法在一个应用场景下确定连通域的流程示意图；图5为本专利技术实施例中一种图片聚类方法在一个应用场景下进行离群点划分的流程示意图；图6为本专利技术实施例中一种图片聚类装置的一个实施例结构图；图7为本专利技术一实施例提供的一种终端设备的示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种图片聚类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，用于降低聚类过程中的计算复杂度，提高聚类速度和聚类效率。为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例提供了一种图片聚类方法，所述图像聚类方法，包括：步骤S101、对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；本专利技术实施例中，在获取到需要分类的各图片后，可首先对各图片进行人脸识别，以检测出各图片中的人脸图像，随后可通过卷积神经网络CNN模型对各人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值，如可通过CNN模型提取出各人脸图像的512维特征值。在此，在对各图片进行人脸识别时，还可以对各图片进行裁剪crop、特征点标注landmark、对齐alignment等操作。步骤S102、根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；可以理解的是，在得到各图片所对应的第一特征值后，可根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果。其中，如图2所示，所述根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果，可以包括：步骤S201、从所述第一特征值中抽取第一预设数量的第一特征值，并将所抽取的第一特征值确定为第二特征值；可以理解的是，每一个第一特征值对应着一张待分类的图片，当存在N张待分类的图片时，则可对应提取到N个第一特征值。本专利技术实施例中，在提取到N个第一特征值后，可从这N个第一特征值中抽取第一预设数量的第一特征值，并可将所抽取的第一特征值确定为第二特征值，如从N个第一特征值中抽取K个第一特征值，其中，K小于N，所抽取的这K个第一特征值即可被确定为第二特征值。优选地，本专利技术实施例中，在提取到各图片的第一特征值后，可首先计算各第一特征值之间的相似度，并可根据计算得到的相似度构建相似度矩阵，其中，相似度矩阵中(i，j)的值则表示第i个第一特征值与第j个第一特征值之间的相似度，而在进行第一特征值抽取时，则可根据所述相似度矩阵中的相似度值来进行抽取，如可抽取相似度值较低的一组中的K个第一特征值作为第二特征值，以确保第二特征值之间尽可能地拉开距本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图片聚类方法，其特征在于，包括：对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；根据预设K‑split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域；根据所确定的连通域对所述第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果；根据所述第二聚类结果对所述图片进行聚类。

【技术特征摘要】
1.一种图片聚类方法，其特征在于，包括：对各图片进行人脸检测，以确定出各所述图片中的人脸图像，并对各所述人脸图像进行特征值提取，得到第一特征值；根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果；利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域；根据所确定的连通域对所述第一聚类结果中的各类簇进行合并，得到第二聚类结果；根据所述第二聚类结果对所述图片进行聚类。2.根据权利要求1所述的图片聚类方法，其特征在于，所述根据预设K-split分块聚类算法对所述第一特征值进行聚类，得到第一聚类结果，包括：从所述第一特征值中抽取第一预设数量的第一特征值，并将所抽取的第一特征值确定为第二特征值；计算未被抽取的第一特征值与各所述第二特征值之间的第一相似度或者欧式距离；根据所述第一相似度或者所述欧式距离，分别将未被抽取的第一特征值分类至对应的第二特征值中，得到所述第一预设数量的分类组；判断所述分类组是否满足预设终止条件；若所述分类组满足所述预设终止条件，则将所述第一预设数量的分类组确定为所述第一聚类结果；若所述分类组不满足所述预设终止条件，则分别对各所述分类组执行从所述第一特征值中抽取第一预设数量的第一特征值，并将所抽取的第一特征值确定为第二特征值的步骤以及后续步骤。3.根据权利要求2所述的图片聚类方法，其特征在于，所述判断所述分类组是否满足预设终止条件，包括：根据所述分类组中的第一特征值和第二特征值构建对应的第一特征矩阵和第二特征矩阵；根据所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵计算得到所述分类组的第一平均特征矩阵；分别计算所述分类组中的第一特征矩阵及第二特征矩阵与所述第一平均特征矩阵之间的第二相似度；计算各所述第二相似度的平均相似度，或者获取所述第二相似度中的最小第二相似度；当所述平均相似度大于第一预设相似度阈值，或者所述最小第二相似度大于第二预设相似度阈值时，确定所述分类组满足所述预设终止条件；当所述平均相似度小于或者等于所述第一预设相似度阈值，或者所述最小第二相似度小于或者等于所述第二预设相似度阈值，确定所述分类组不满足所述预设终止条件。4.根据权利要求1所述的图片聚类方法，其特征在于，所述利用预设连通域确定方法确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域，包括：根据所述第一聚类结果中各类簇的各第一特征值分别构建与各类簇中各第一特征值对应的第三特征矩阵；根据各类簇中各第一特征值对应的第三特征矩阵得到各类簇的第二平均特征矩阵；分别计算各所述第二平均特征矩阵之间的第三相似度；判断所述第三相似度是否大于第三预设相似度阈值；若所述第三相似度大于所述预设第三相似度阈值，则将所述第三相似度对应的第一类簇和第二类簇标注为连通关系；根据所述连通关系确定所述第一聚类结果中各类簇之间的连通域。5.根据权利要求4所述的图片聚类方法，其特征在于，所述计算各所述第二平均特征矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡中印，
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