一种已建立档案优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种已建立档案优化方法及装置，其中，该方法包括：获取数据库中已建立的N个档案数据，其中，所述N个档案数据包括N个档案的初始主档图像对应的图像特征和初始子档图像对应的图像特征；分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征作为初始类中心，对所述N个档案数据进行聚类分析，得到变更后的N个档案数据；分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理，可以解决相关技术中已建立的档案中存在同一个人有多个档案的问题，通过对数据库中已建立的档案进行优化，避免了同一个人存在多个档案，提高了档案归档的准确性。

An established optimization method and device for Archives

【技术实现步骤摘要】
一种已建立档案优化方法及装置
本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种已建立档案优化方法及装置。
技术介绍
目前人员档案建立的方案，都只是选定档案的主档人像，识别的人像与主档人像特征比对，达到相关阈值则认为是同一个人，反之则新建档案；有些档案建立的方案会涉及更新主档人像，例如通过照片一种或多种质量参数设置权重更新主档人像，主档人像表示该档案内代表性的人像，最新抓拍照片特征会与主档人像比对判断是否为应归属到该档案内。现有技术存在ABC问题，即ABC三张图片都为同一个人，但A与B达到阈值，B与C达到阈值，A与C达不到阈值。若A作为主档人像，则C不能归入A所在档案内。针对相关技术中已建立的档案中存在同一个人有多个档案的问题，尚未提出解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种已建立档案优化方法及装置，以至少解决相关技术中已建立的档案中存在同一个人有多个档案的问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种已建立档案优化方法，包括：获取数据库中已建立的N个档案数据，其中，所述N个档案数据包括N个档案的初始主档图像对应的图像特征和初始子档图像对应的图像特征，所述初始主档图像为代表目标人物的图像，N为大于1的整数；分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征作为初始类中心，对所述N个档案数据进行聚类分析，得到变更后的N个档案数据，其中，所述变更后的N个档案数据包括变更后的N个档案的目标主档图像对应的图像特征和目标子档图像对应的图像特征，其中，所述目标主档图像与所述初始主档图像相同或不同；分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理。可选地，分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理包括：通过对所述变更后的N个档案中的每个档案执行以下操作对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理，其中，执行以下操作的所述每个档案被称为当前档案：将所述当前档案确定为参考档案，并将所述参考档案的目标主档图像对应的图像特征确定为第一参考图像特征，从所述参考档案之外的变更后的N-1个档案中查找与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于预定阈值的图像特征，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中；合并所述变更后的N个档案中具有相同图像特征的档案，得到M个档案，其中，N大于或等于M；分别为所述M个档案选取一个数据点居中的图像作为目标主档图像。可选地，分别对所述M个档案选取一个数据点居中的图像作为目标主档图像包括：对所述M个档案中的每个档案执行以下操作以确定所述M个档案的目标主档图像，其中，执行以下操作的所述每个档案被称为当前目标档案：确定所述当前目标档案中所有图像的图像特征的加权平均值；将所述当前目标档案的所有图像中图像特征的值与所述加权平均值的距离最小的图像确定为所述当前目标档案的目标主档图像。可选地，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中包括：在与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应目标主档图像的情况下，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的目标主档图像对应档案的目标主档图像和目标子档图像合并到所述参考档案的目标子档图像中；在与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应目标子档图像的情况下，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的目标子档图像合并到所述参考档案的目标子档图像中。可选地，在将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中之后，所述方法还包括：分别将所述参考档案的合并后的目标子档图像对应的图像特征确定为第二参考图像特征；从所述变更后的N-1个档案中查找与所述第二参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征；将与所述第二参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案的目标子档图像中，将所述参考档案的合并后的目标子档图像标记为已查找状态，直到所述参考档案的合并后的目标子档图像均标记为已查找状态，且从所述变更后的N-1个档案中未查找到与所述参考档案的最后一个目标子档图像对应的第二参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征。可选地，分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征作为初始类中心，对所述N个档案数据进行聚类分析，得到所述变更后的N个档案数据包括：分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征确定为初始类中心；对所述N个档案数据通过以下方式之一进行聚类分析，得到所述变更后的N个档案数据：K均值聚类算法、K中心点聚类算法、系统聚类法。根据本专利技术的另一个实施例，还提供了一种已建立档案优化装置，包括：获取模块，用于获取数据库中已建立的N个档案数据，其中，所述N个档案数据包括N个档案的初始主档图像对应的图像特征和初始子档图像对应的图像特征，所述初始主档图像为代表目标人物的图像，N为大于1的整数；聚类分析模块，用于分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征作为初始类中心，对所述N个档案数据进行聚类分析，得到变更后的N个档案数据，其中，所述变更后的N个档案数据包括变更后的N个档案的目标主档图像对应的图像特征和目标子档图像对应的图像特征，其中，所述目标主档图像与所述初始主档图像相同或不同；处理模块，用于分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理。可选地，所述处理模块包括：处理单元，用于通过对所述变更后的N个档案中的每个档案执行以下操作对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理，其中，执行以下操作的所述每个档案被称为当前档案：将所述当前档案确定为参考档案，并将所述参考档案的目标主档图像对应的图像特征确定为第一参考图像特征，从所述参考档案之外的变更后的N-1个档案中查找与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于预定阈值的图像特征，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中；合并单元，用于合并所述变更后的N个档案中具有相同图像特征的档案，得到M个档案，其中，N大于或等于M；选取单元，用于分别为所述M个档案选取一个数据点居中的图像作为目标。可选地，所述选取单元，还用于对所述M个档案中的每个档案执行以下操作以确定所述M个档案的目标主档图像，其中，执行以下操作的所述每个档案被称为当前目标档案：确定所述当前目标档案中所有图像的图像特征的加权平均值；将所述当前目标档案的所有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种已建立档案优化方法，其特征在于，包括：/n获取数据库中已建立的N个档案数据，其中，所述N个档案数据包括N个档案的初始主档图像对应的图像特征和初始子档图像对应的图像特征，所述初始主档图像为代表目标人物的图像，N为大于1的整数；/n分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征作为初始类中心，对所述N个档案数据进行聚类分析，得到变更后的N个档案数据，其中，所述变更后的N个档案数据包括变更后的N个档案的目标主档图像对应的图像特征和目标子档图像对应的图像特征，其中，所述目标主档图像与所述初始主档图像相同或不同；/n分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种已建立档案优化方法，其特征在于，包括：
获取数据库中已建立的N个档案数据，其中，所述N个档案数据包括N个档案的初始主档图像对应的图像特征和初始子档图像对应的图像特征，所述初始主档图像为代表目标人物的图像，N为大于1的整数；
分别将所述N个档案的初始主档图像对应的图像特征作为初始类中心，对所述N个档案数据进行聚类分析，得到变更后的N个档案数据，其中，所述变更后的N个档案数据包括变更后的N个档案的目标主档图像对应的图像特征和目标子档图像对应的图像特征，其中，所述目标主档图像与所述初始主档图像相同或不同；
分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别将所述变更后的N个档案作为参考档案，根据所述参考档案对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理包括：
通过对所述变更后的N个档案中的每个档案执行以下操作对所述变更后的N个档案数据重新进行归档处理，其中，执行以下操作的所述每个档案被称为当前档案：将所述当前档案确定为参考档案，并将所述参考档案的目标主档图像对应的图像特征确定为第一参考图像特征，从所述参考档案之外的变更后的N-1个档案中查找与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于预定阈值的图像特征，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中；
合并所述变更后的N个档案中具有相同图像特征的档案，得到M个档案，其中，N大于或等于M；
分别为所述M个档案选取一个数据点居中的图像作为目标主档图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别对所述M个档案选取一个数据点居中的图像作为目标主档图像包括：
对所述M个档案中的每个档案执行以下操作以确定所述M个档案的目标主档图像，其中，执行以下操作的所述每个档案被称为当前目标档案：
确定所述当前目标档案中所有图像的图像特征的加权平均值；
将所述当前目标档案的所有图像中图像特征的值与所述加权平均值的距离最小的图像确定为所述当前目标档案的目标主档图像。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中包括：
在与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应目标主档图像的情况下，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的目标主档图像对应档案的目标主档图像和目标子档图像合并到所述参考档案的目标子档图像中；
在与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应目标子档图像的情况下，将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的目标子档图像合并到所述参考档案的目标子档图像中。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将与所述第一参考图像特征的相似度大于或等于所述预定阈值的图像特征对应的目标主档图像或目标子档图像合并到所述参考档案中之后，所述方法还包括：
分别将所述参考档案的合并后的目标子档...

【专利技术属性】
技术研发人员：周道利，阮学武，王典，邓祥，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33