一种图像聚类方法、装置、终端及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像聚类方法、装置、终端及计算机可读存储介质，图像聚类方法中通过获取待聚类图像和历史图像集；基于身体图像中目标的拍摄角度，将身体图像集分为至少两个子图像集；响应于待聚类身体图像与子图像集之间的第一相似度超过第一相似度阈值，确定将待聚类身体图像归属于身体图像集得到更新身体图像集；响应于待聚类人脸图像与人脸图像集之间的第二相似度超过第二相似度阈值，确定将待聚类人脸图像归属于人脸图像集得到更新人脸图像集；基于待聚类人脸图像与待聚类身体图像之间的关联关系，将待聚类人脸图像与待聚类身体图像分别所属的更新图像集进行合并。本申请在保证图像聚类准确率的同时还提高了图像聚类的召回率。召回率。召回率。

【技术实现步骤摘要】
一种图像聚类方法、装置、终端及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像聚类
，特别是涉及一种图像聚类方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的迅速发展，城市内的摄像头遍布大街小巷，人像档案已经成为了破案的重要手段。根据人像档案中的人像轨迹，可以实现对区域内所有人像轨迹的复现，从而对重点区域进行监控。现有人像聚类技术大多都是基于深度学习技术，提取图片的身体特征向量，根据身体特征向量计算图片间的相似度进行人像聚类，但由于不同场景下的抓拍角度和抓拍清晰度的不同，存在同一个人的人像图片与档案中历史图片的相似度较低的现象，目前已有的策略大多基于档案中所有图片的特征求取档案的平均质心，根据平均质心与需要参与聚类的图片进行相似度计算，但召回率较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种图像聚类方法、装置、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中人像聚类的召回率比较低的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第一个技术方案是：提供一种图像聚类方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像聚类方法，其特征在于，所述图像聚类方法包括：获取待聚类图像和历史图像集，所述待聚类图像包括同一目标对象的待聚类人脸图像和待聚类身体图像，所述历史图像集包括多个人脸图像集和身体图像集，各所述人脸图像集包括至少一张目标的人脸图像，各所述身体图像集包括多张所述目标的身体图像；基于所述身体图像中所述目标的拍摄角度，将所述身体图像集分为至少两个子图像集；响应于所述待聚类身体图像与所述子图像集之间的第一相似度超过第一相似度阈值，确定将所述待聚类身体图像归属于所述身体图像集得到更新身体图像集；响应于所述待聚类人脸图像与所述人脸图像集之间的第二相似度超过第二相似度阈值，确定将所述待聚类人脸图像归属于所述人脸图像集得到更新人脸图像集；基于所述待聚类人脸图像与所述待聚类身体图像之间的关联关系，将所述待聚类人脸图像所属的所述更新人脸图像集与所述待聚类身体图像所属的所述更新身体图像集进行合并。2.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述基于所述待聚类人脸图像与所述待聚类身体图像之间的关联关系，将所述待聚类人脸图像所属的所述更新人脸图像集与所述待聚类身体图像所属的所述更新身体图像集进行合并的步骤之前，还包括：基于所述更新人脸图像集中的所述人脸图像和所述待聚类人脸图像，确定所述更新人脸图像集的更新人脸质心；响应于所述人脸图像或所述待聚类人脸图像与所述更新人脸质心之间的第三相似度小于第三相似度阈值，则将所述第三相似度对应的所述人脸图像或所述待聚类人脸图像剔除；基于所述更新身体图像集中的所述身体图像和所述待聚类身体图像，确定所述更新身体图像集的更新身体质心；响应于所述身体图像或所述待聚类身体图像与所述更新身体质心之间的第四相似度小于第四相似度阈值，则将所述第四相似度对应的所述身体图像或所述待聚类身体图像剔除。3.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述获取待聚类图像和历史图像集，所述待聚类图像包括同一目标对象的待聚类人脸图像和待聚类身体图像，所述历史图像集包括多个人脸图像集和身体图像集，各所述人脸图像集包括至少一张目标的人脸图像，各所述身体图像集包括多张所述目标的身体图像，包括：获取多张待聚类人体图像，所述待聚类人体图像为包含所述目标对象的图像；对所述待聚类人体图像进行身体和人脸检测并提取，得到具有关联关系的所述待聚类人脸图像和所述待聚类身体图像。4.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述基于所述身体图像中所述目标的拍摄角度，将所述身体图像集分为至少两个子图像集，包括：基于所述身体图像中所述目标的拍摄角度，将所述身体图像集中的所述身体图像分为
三个子图像集，各所述子图像集中包含的所述目标的拍摄角度在对应预设角度范围内；其中，所述三个子图像集包括正面身体子图像集、侧面身体子图像集和背面身体子图像集。5.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述响应于所述待聚类身体图像与所述子图像集之间的第一相似度超过第一相似度阈值，确定将所述待聚类身体图像归属于所述身体图像集得到更新身体图像集，包括：对所述待聚类身体图像和所述身体图像分别进行特征提取，得到所述待聚类身体图像和所述身体图像分别对应的身体特征信息；基于各所述子图像集中包含的所述身体图像的身体特征信息，确定各所述子图像集对应的身体质心；将所述待聚类身体图像的身体特征信息与各所述子图像集对应的所述身体质心之间对应的所述第一相似度与所述第一相似度阈值进行比较；响应于所述待聚类身体图像的身体特征信息与至少一个所述子图像集对应的所述身体质心之间的所述第一相似度不小于所述第一相似度阈值，则确定将所述待聚类身体图像归属于所述身体图像集得到所述更新身体图像集。6.根据权利要求5所述的图像聚类方法，其特征在于，所述基于各所述子图像集中包含的所述身体图像的身体特征信息，确定各所述子图像集对应的所述身体质心，包括：基于所述子图像集中各所述身体图像的身体特征信息，计算得到各所述身体图像之间的相似度；基于所述子图像集中各所述身体图像的身体特征信息以及与所述身体图像对应的所述相似度，确定所述子图像集的身体质心。7.根据权利要求6所述的图像聚类方法，其特征在于，所述基于所述子图像集中各所述身体图像的身体特征信息以及与所述身体图像对应的所述相似度，确定所述子图像集的身体质心，包括：将所述身体图像之间的所述相似度与相似度阈值进行比较；响应于所述相似度小于所述相似度阈值，则删除所述身体图像对应的所述相似度；响应于所述相似度不小于所述相似度阈值，则保留所述身体图像对应的所述相似度；根据各所述身体图像的身体特征信息与所述身体图像对应保留的所述相似度之间的乘积的加和，确定所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凯垚，陈立力，周明伟，
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：