人脸识别照片的分类方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人脸识别照片的分类方法、装置、电子设备和存储介质，本发明专利技术实施例提供的人脸识别照片的分类方法，首先获取多个待分类的人脸识别照片，并获取各待分类人脸识别照片的背景图像，并计算各人脸识别照片的背景图像之间的相似度，再基于计算出的各待分类人脸识别照片的背景图像的相似度，对各背景图像进行聚类，并基于该聚类结果，获取对应的各人脸识别照片的分类结果。本发明专利技术实施例提供的人脸识别照片的分类方法，通过机器基于各人脸识别照片的背景图像对人脸识别照片进行分类，提高了对人脸识别照片的分类效率，便于人工针对各类人脸识别照片进行群体异常申请的识别。的识别。的识别。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别照片的分类方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种人脸识别照片的分类方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，很多领域都使用人脸识别技术对用户进行身份认证。例如：用户可以使用金融类的手机APP，进行线上贷款申请。在对用户的线上贷款申请行为进行审核时，可以通过对用户进行人脸识别，来对其进行身份验证，以避免用户冒用他人身份进行贷款。
[0003]然而，这种方式只能基于人脸识别照片对个人进行身份认证，无法对群体的恶意申请行为进行识别。为了对群体恶意申请进行识别，目前只能采用人工对人脸识别照片进行比对和分类。而由于图像数量庞大，这种人工分类的方式，人工成本高，分类效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种人脸识别照片的分类方法、装置、电子设备及存储介质，以提高对人脸识别照片的分类效率，具体技术方案如下：
[0005]在本专利技术实施的一个方面，提供了一种人脸识别照片的分类方法，上述方法包括：
[0006]获取多个待分类人脸识别照片；
[0007]对每个待分类人脸识别照片进行背景图像提取，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像；
[0008]针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度；
[0009]基于每个背景图像与其他各个背景图像之间的相似度，对背景图像进行聚类，得到聚类结果；
[0010]基于所述聚类结果，获得所述多个待分类人脸识别照片的分类结果。
[0011]在本专利技术实施例的一种实施方式中，所述对每个待分类人脸识别照片进行背景图像提取，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像的步骤，包括：
[0012]采用GrabCut算法对每个待分类人脸识别照片进行前景和背景分割，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像。
[0013]在本专利技术实施例的一种实施方式中，所述针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度的步骤，包括：
[0014]采用预设的第一局部特征提取算法，对每个背景图像进行特征提取，得到每个背景图像的第一局部特征；
[0015]针对每个背景图像，将其第一局部特征与其他各个背景图像的第一局部特征进行匹配，获得该背景图像与其他各个背景图像的匹配结果；其中，匹配结果包括第一局部特征的匹配对数，该匹配对数用于表征背景图像之间的相似程度；
[0016]将匹配对数大于预设匹配对数阈值的两个背景图像，作为第一相似背景图像；
[0017]所述基于每个背景图像与其他各个背景图像之间的相似度，对背景图像进行聚类，得到聚类结果的步骤，包括：
[0018]基于所述第一相似背景图像，构建关系图，该关系图中的各个顶点为各个相似背景图像对应的待分类人脸识别照片；顶点间的边为各个相似背景图像之间的第一局部特征的匹配对数；
[0019]基于所述关系图，采用图聚类的方式，对背景图像进行聚类，得到第一聚类结果；
[0020]所述基于所述聚类结果，获得所述多个待分类人脸识别照片的分类结果的步骤，包括：
[0021]将第一聚类结果中，每个类的背景图像对应的待分类人脸识别照片，作为一个分类。
[0022]在本专利技术实施例的一种实施方式中，所述针对每个背景图像，将其第一局部特征与其他各个背景图像的第一局部特征进行匹配，获得该背景图像与其他各个背景图像的匹配结果的步骤，包括：
[0023]将该背景图像作为第一待匹配背景图像构造KD树，该树中的每个节点为所述第一待匹配背景图像的第一局部特征的描述子；其中，描述子为对所述第一局部特征的属性描述；
[0024]将其他各个背景图像分别作为第二待匹配背景图像，针对各第二待匹配背景图像的每个第一局部特征的描述子，在所述KD树中查找该描述子的N近邻；
[0025]获得该背景图像与其他各个背景图像的第一局部特征匹配对数，作为匹配结果。
[0026]在本专利技术实施例的一种实施方式中，所述针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度的步骤，包括：
[0027]获得每个背景图像的全局特征；所述全局特征用向量表示；
[0028]针对每个背景图像，计算其与其他各个背景图像的全局特征向量之间的欧式距离，作为与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度；
[0029]所述基于每个背景图像与其他各个背景图像之间的相似度，对背景图像进行聚类，得到聚类结果步骤，包括：
[0030]基于所述全局特征向量之间的欧式距离，采用预设的基于特征的聚类算法，对背景图像的全局特征进行聚类，得到第二聚类结果；
[0031]所述基于聚类结果，获得多个待分类人脸识别照片的分类结果的步骤，包括：
[0032]将所述第二聚类结果中，每个类的背景图像对应的待分类人脸识别照片，作为一个分类。
[0033]在本专利技术实施例的一种实施方式中，所述获得每个背景图像的全局特征的步骤，包括：
[0034]采用预设的第二局部特征提取算法，对每个背景图像进行特征提取，得到每个背景图像的第二局部特征；
[0035]针对每个背景图像，将该背景图像的各个第二局部特征进行特征聚合，得到预设维度的全局特征。
[0036]在本专利技术实施例的一种实施方式中，在所述针对每个背景图像，计算其与其他各个背景图像的全局特征向量之间的欧式距离，作为与其他各个待分类人脸识别照片的背景
图像之间的相似度的步骤之前，所述方法还包括：
[0037]降低所述各待分类人脸识别照片的背景图像的全局特征向量的维度，得到各降维全局特征向量；
[0038]所述针对每个背景图像，计算其与其他各个背景图像的全局特征向量之间的欧式距离的步骤，包括：
[0039]针对每个背景图像，计算其降维全局特征向量与其他各个背景图像的降维全局特征向量之间的欧式距离。
[0040]在本专利技术实施的第二方面，提供了一种人脸识别照片的分类装置，上述装置包括：
[0041]人脸识别照片获取模块，用于获取多个待分类人脸识别照片；
[0042]背景图像获取模块，用于对每个待分类人脸识别照片进行背景图像提取，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像；
[0043]相似度计算模块，用于针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度；
[0044]聚类结果获取模块，用于基于每个背景图像与其他各个背景图像之间的相似度，对背景图像进行聚类，得到聚类结果；
[0045]分类结果获取模块，用于基于所述聚类结果，获得所述多个待分类人脸识别照片的分类结果。
[0046]在本专利技术实施例的又一方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0047]存储器，用于存放计算机程序；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别照片的分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个待分类人脸识别照片；对每个待分类人脸识别照片进行背景图像提取，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像；针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度；基于每个背景图像与其他各个背景图像之间的相似度，对背景图像进行聚类，得到聚类结果；基于所述聚类结果，获得所述多个待分类人脸识别照片的分类结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个待分类人脸识别照片进行背景图像提取，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像的步骤，包括：采用GrabCut算法对每个待分类人脸识别照片进行前景和背景分割，得到所有待分类人脸识别照片的背景图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像之间的相似度的步骤，包括：采用预设的第一局部特征提取算法，对每个背景图像进行特征提取，得到每个背景图像的第一局部特征；针对每个背景图像，将其第一局部特征与其他各个背景图像的第一局部特征进行匹配，获得该背景图像与其他各个背景图像的匹配结果；其中，匹配结果包括第一局部特征的匹配对数，该匹配对数用于表征背景图像之间的相似程度；将匹配对数大于预设匹配对数阈值的两个背景图像，作为第一相似背景图像；所述基于每个背景图像与其他各个背景图像之间的相似度，对背景图像进行聚类，得到聚类结果的步骤，包括：基于所述第一相似背景图像，构建关系图，该关系图中的各个顶点为各个相似背景图像对应的待分类人脸识别照片；顶点间的边为各个相似背景图像之间的第一局部特征的匹配对数；基于所述关系图，采用图聚类的方式，对背景图像进行聚类，得到第一聚类结果；所述基于所述聚类结果，获得所述多个待分类人脸识别照片的分类结果的步骤，包括：将第一聚类结果中，每个类的背景图像对应的待分类人脸识别照片，作为一个分类。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个背景图像，将其第一局部特征与其他各个背景图像的第一局部特征进行匹配，获得该背景图像与其他各个背景图像的匹配结果的步骤，包括：将该背景图像作为第一待匹配背景图像构造KD树，该树中的每个节点为所述第一待匹配背景图像的第一局部特征的描述子；其中，描述子为对所述第一局部特征的属性描述；将其他各个背景图像分别作为第二待匹配背景图像，针对各第二待匹配背景图像的每个第一局部特征的描述子，在所述KD树中查找该描述子的N近邻；获得该背景图像与其他各个背景图像的第一局部特征匹配对数，作为匹配结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述针对各背景图像，计算其与其他各个待分类人脸识别照片的背景图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊儒，
申请(专利权)人：中诚信征信有限公司，
类型：发明
国别省市：