[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像、及所述待处理图像中包括的人脸图像；

对所述人脸图像进行聚类处理，将满足人脸相似条件的人脸图像聚为同一类人脸类别；

根据各人脸类别所包括的人脸图像，确定各人脸类别对应的用户属性标签；

依据属于不同人脸类别的人脸图像，在同一张待处理图像中出现的次数，确定所述不同人脸类别间的人脸共现特征；

将与所述不同人脸类别分别对应的用户属性标签、及相应的人脸共现特征，输入至预训练的用户关系决策模型，得到用户关系图谱。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理图像、及所述待处理图像中包括的人脸图像，包括：

获取用户图像集合；

从所述用户图像集合中筛选出包括人脸的图像作为待处理图像；

对所述待处理图像进行人脸检测，从所述待处理图像中提取出人脸图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行人脸检测，从所述待处理图像中提取出人脸图像，包括：

将所述待处理图像输入至人脸检测模型，通过所述人脸检测模型中的第一卷积神经网络处理所述待处理图像，得到用于标记人脸的候选人脸检测框；

通过所述人脸检测模型中的第二卷积神经网络，从由所述候选人脸检测框所确定的候选人脸图像中筛选出备用人脸图像；所述备用人脸图像属于有效人脸图像的概率满足第一概率条件；

通过所述人脸检测模型中的第三卷积神经网络，从备用人脸图像中筛选出待进行聚类处理的人脸图像；筛选出的所述人脸图像属于有效人脸图像的概率满足第二概率条件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行聚类处理，将满足人脸相似条件的人脸图像聚为同一类人脸类别，包括：

通过预训练的人脸特征提取模型，提取所述人脸图像中的人脸特征；

依据各人脸图像所对应的人脸特征，计算不同人脸图像间的相似度；

根据不同人脸图像间的相似度，将满足人脸相似条件的人脸图像聚为同一类人脸类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过预训练的人脸特征提取模型，提取所述人脸图像中的人脸特征，包括：

调整所述人脸图像的尺寸至标准尺寸，得到标准人脸图像；

对所述标准人脸图像进行归一化处理；

将经过归一化处理后的标准人脸图像输入至预训练的人脸特征提取模型，通过所述人脸特征提取模型从所述标准人脸图像中提取出人脸特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户属性标签包括用户年龄标签和用户性别标签；所述根据各人脸类别所包括的人脸图像，确定各人脸类别对应的用户属性标签，包括：

对于每类人脸类别，从所述人脸类别所包括的人脸图像中，筛选出满足大脸条件的代表人脸图像；

将各类人脸类别对应的代表人脸图像分别输入至用户年龄判别模型中，得到与各类人脸类别对应的用户年龄标签；

将各类人脸类别对应的代表人脸图像分别输入至用户性别判别模型中，得到与各类人脸类别对应的用户性别标签。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据属于不同人脸类别的人脸图像，在同一张待处理图像中出现的次数，确定所述不同人脸类别间的人脸共现特征，包括：

对所述人脸类别进行两两组合，得到至少一组人脸类别组合；

对于每组人脸类别组合，依据属于所述人脸类别组合中的两类人脸类别的人脸图像在同一张待处理图像中出现的次数，确定所述人脸类别组合对应的人脸共现特征；

所述将与所述不同人脸类别分别对应的用户属性标签、及相应的人脸共现特征，输入至预训练的用户关系决策模型，得到用户关系图谱，包括：

对于每组人脸类别组合，将所述人脸类别组合所包括的人脸类别对应的用户属性标签、及相应的人脸共现特征输入至预训练的决策树模型，得到所述人脸类别组合对应的用户关系信息；

依据各组人脸类别组合所对应的用户关系信息，构建与所述待处理图像对应的用户关系图谱。