[发明专利]一种未识别身份人员的人脸聚类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种未识别身份人员的人脸聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取一个时间段内待聚类的未识别身份人员的人脸图像，分别提取所有人脸图像的人脸特征向量；

S2：通过递归算法将所述人脸特征向量进行两两组合并计算两者的第一相似度，选择所述第一相似度大于第一阈值的所述人脸特征向量构造无向连通图，并将每个无向连通图中对应的人脸特征向量归于一个第一集合；

S3：从每个所述第一集合中选取质量分最高的人脸图像的人脸特征向量与截止于所述时间段之前的已聚类数据的主图的人脸特征向量进行相似度比较，获得第二相似度后再根据所述第二相似度将所述第一集合与所述已聚类数据合并为第二集合，所述主图为在一组数据中质量分最高或质量分大于第七阈值的人脸图像；以及

S4：选取每两个所述第二集合的主图的人脸特征向量进行相似度比较，获得第三相似度后再根据所述第三相似度对所述第二集合进行检验合并，以获得最终的聚类结果。

2.根据权利要求1所述的未识别身份人员的人脸聚类方法，其特征在于，根据所述第二相似度将所述第一集合与所述已聚类数据合并为第二集合，具体包括：

S31：若所述第二相似度大于预先设定的第二阈值，则将所述第一集合与所述已聚类数据进行合并；

S32：若所述第二相似度大于预先设定的第三阈值并小于所述第二阈值，则选取所述第一集合中的其余人脸图像中的多个人脸特征向量与所述已聚类数据的主图的人脸特征向量进行相似度比较，获得第四相似度后再根据所述第四相似度将所述第一集合与所述已聚类数据进行合并；以及

S33：若所述第二相似度小于第三阈值，则建立为第三集合。

3.根据权利要求2所述的未识别身份人员的人脸聚类方法，其特征在于，所述第一集合中的其余人脸图像中的多个人脸特征向量最多设定为三个，当至少有一组所述第四相似度的相似度大于第二阈值时，将所述第一集合与所述已聚类数据进行合并。

4.根据权利要求1所述的未识别身份人员的人脸聚类方法，其特征在于，根据所述第三相似度对所述第二集合进行检验合并，具体包括：

S41：若所述第三相似度大于预先设定的第四阈值，将两个所述第二集合进行合并；

S42：若所述第三相似度大于预先设定的第五阈值并小于所述第四阈值，在每两个所述第二集合的其余人脸图像中分别随机选取多组人脸特征向量进行相似度比较，得到第五相似度后再根据所述第五相似度将两个所述第二集合进行合并。

5.根据权利要求4所述的未识别身份人员的人脸聚类方法，其特征在于，每两个所述第二集合的其余人脸图像中分别随机选取最多三组人脸特征向量，

若所述第五相似度大于第四阈值的次数大于第六阈值，则将两个所述第二集合进行合并；

若所述第五相似度比较结果大于第四阈值的次数大于1并小于第六阈值，则将两个所述第二集合建立为待确认集合；

若所述第五相似度比较结果大于第四阈值的次数为0则不合并。

6.一种未识别身份人员的人脸聚类装置，其特征在于，包括：

特征提取单元，被配置为获取一个时间段内待聚类的未识别身份人员的人脸图像，分别提取所有人脸图像的人脸特征向量；

人脸归集单元，被配置为通过递归算法将所述人脸特征向量进行两两组合并计算两者的第一相似度，选择所述第一相似度大于第一阈值的所述人脸特征向量构造无向连通图，并将每个无向连通图中对应的人脸特征向量归于一个第一集合；

人脸聚类单元，被配置为从每个所述第一集合中选取质量分最高的人脸图像的人脸特征向量与截止于所述时间段之前的已聚类数据的主图的人脸特征向量进行相似度比较，获得第二相似度后再根据所述第二相似度将所述第一集合与所述已聚类数据合并为第二集合，所述主图为在一组数据中质量分最高或质量分大于第七阈值的人脸图像；以及

人脸检验单元，被配置为选取每两个所述第二集合的主图的人脸特征向量进行相似度比较，获得第三相似度后再根据所述第三相似度对所述第二集合进行检验合并，以获得最终的聚类结果。