一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质。该方法包括：获取新特征和档案集，档案集中包括已归类的档案，每个档案的总相似度阈值是根据档案中所有特征的总相似度对第一预设阈值进行调整而得到的，每个特征的相似度为特征被归入档案时与档案的类中心特征之间的相似度；计算新特征与档案集中每个档案的类中心特征之间的总相似度，以得到目标档案，档案集中目标档案的类中心特征和新特征之间的所述总相似度最大；若目标档案的类中心特征和新特征之间的总相似度大于目标档案的总相似度阈值，则将新特征归入目标档案，否则将新特征归入新的档案。通过上述方式，能够提高人脸聚类归档过程的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质
本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质。
技术介绍
目前，可以用人脸识别技术来判断哪两张人脸图像属于同一人，用聚类技术则来判断哪些人脸属于同一人的问题。因此可通过人脸聚类技术对大量的人脸聚类，旨在将大量的人脸中属于同一人的人脸归到同一个档案，即“一人一档”。然而，现有技术中的人脸聚类归档的准确性不高。
技术实现思路
本申请主要解决的技术问题是现有技术中人脸聚类归档的准确性不高的问题。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种人脸聚类归档方法，该方法包括：获取新特征和档案集，档案集中包括已归类的档案，每个档案的总相似度阈值是根据档案中所有特征的总相似度对第一预设阈值进行调整而得到的，每个特征的总相似度为特征被归入档案时与档案的类中心特征之间的总相似度；计算新特征与档案集中每个档案的类中心特征之间的总相似度，以得到目标档案，档案集中目标档案的类中心特征和新特征之间的总相似度最大；若目标档案的类中心特征和新特征之间的总相似度大于目标档案的总本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸聚类归档方法，其特征在于，包括：/n获取新特征和档案集，所述档案集中包括已归类的档案，每个所述档案的总相似度阈值是根据所述档案中所有特征的总相似度对第一预设阈值进行调整而得到的，每个所述特征的总相似度为所述特征被归入所述档案时与所述档案的类中心特征之间的总相似度；/n计算所述新特征与所述档案集中每个所述档案的类中心特征之间的总相似度，以得到目标档案，所述档案集中所述目标档案的类中心特征和所述新特征之间的所述总相似度最大；/n若所述目标档案的类中心特征和所述新特征之间的所述总相似度大于所述目标档案的相似度阈值，则将所述新特征归入所述目标档案，否则将所述新特征归入新的档案。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸聚类归档方法，其特征在于，包括：
获取新特征和档案集，所述档案集中包括已归类的档案，每个所述档案的总相似度阈值是根据所述档案中所有特征的总相似度对第一预设阈值进行调整而得到的，每个所述特征的总相似度为所述特征被归入所述档案时与所述档案的类中心特征之间的总相似度；
计算所述新特征与所述档案集中每个所述档案的类中心特征之间的总相似度，以得到目标档案，所述档案集中所述目标档案的类中心特征和所述新特征之间的所述总相似度最大；
若所述目标档案的类中心特征和所述新特征之间的所述总相似度大于所述目标档案的相似度阈值，则将所述新特征归入所述目标档案，否则将所述新特征归入新的档案。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述新特征归入所述目标档案之后进一步包括：
计算所述目标档案中所有特征的总相似度的方差/标准差；
根据所述方差/标准差调整所述第一预设阈值得到所述目标档案的总相似度阈值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据所述方差/标准差调整所述第一预设阈值得到所述目标档案的总相似度阈值包括：
当所述目标档案中特征数量小于或等于第一数量阈值时，所述目标档案的总相似度阈值等于所述第一预设阈值；
当所述目标档案中所述特征数量大于所述第一数量阈值且小于第二数量阈值时，所述目标档案的总相似度阈值等于所述第一预设阈值加上所述标准差与标准差参考值的差值与第一调整幅度因子的乘积；
当所述目标档案中所述特征数量大于或等于所述第二数量阈值时，所述目标档案的总相似度阈值等于所述第一预设阈值减去所述标准差与第二调整幅度因子的乘积。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述新特征与所述档案集中每个档案的类中心特征之间的总相似度包括：
计算所述新特征与所述档案集中所述每个档案的类中心特征之间的第一相似度以得到第一类中心集合，所述第一类中心集合中包括与所述新特征之间的第一相似度最高的第一数量个类中心；
从所述第一类中心集合中筛选出与所述新特征之间的第一相似度大于第二预设阈值的类中心组成第二类中心集合；
计算所述新特征与所述第二类中心集合中每个类中心之间的第二相似度，所述第二相似度为近邻相似度；
根据所述新特征与所述第二类中心集合中所述每个类中心之间的所述第二相似度和第一相似度计算所述新特征与所述第二类中心集合中所述每个类中心之间的总相似度。


5.根据权利要求4所述的方法其特征在于，所述计算所述新特征与所述第二类中心集合中每个类中心之间的第二相似度包括：
分别计算所述第二类中心集合中每个类中心与所述第一类中心集合中所有所述类中心之间的第一相似度，以得到第三类中心集合，所述第三类中心集合包括所述第一类中心集合中与所述第二类中心集合中每个类中心之间所述第一相似度最高的第二数量个类中心，所述第三类中心集合中类中心按照与所述第二类中心集合中类中心之间的所述第一相似度从大到小依次排列，第二类中心集合中每个类中心均具有对应的第三类中心集合；
以第四类中心集合中的每个类中心是否属于所述第三类中心集合为内部判断条件，计算所述新特征与所述第二类中心集合中每个类中心之间的第二相似度，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邸德宁，
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