[发明专利]一种数据清洗的方法、自助设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据清洗的方法，其特征在于，包括：

获取第一图像；

获取所述第一图像与第一对象集中的每个第一对象的匹配度；

将所述匹配度最大的预设数量个所述第一对象作为第一子集；将所述第一对象集中除属于所述第一子集外的其余所述第一对象作为第二子集；

按照所述第一图像的所述匹配度从高至低的顺序，展示所述第一子集和所述第二子集中的各个所述第一对象；

响应于针对目标对象的选择操作，确定所述目标对象；所述目标对象为所述第一子集和所述第二子集中的任一第一对象；

将所述第一图像添加到所述目标对象的样本图像集；

若所述目标对象为所述第二子集中的第一对象，则确定所述目标对象失配一次，保存所述目标对象的本次失配记录；

针对第一对象集中每个第一对象，统计每个所述第一对象的历史失配次数；

若所述第一对象的历史失配次数达到预设次数，则对该第一对象的样本图像集进行清洗，保留所述样本图像集中符合样本条件的图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述第一对象的历史失配次数达到预设次数，则对该第一对象的样本图像集进行清洗，保留所述样本图像集中符合样本条件的图像，包括：

若所述第一对象在预设时间段内的所述历史失配次数达到所述预设次数；

获取所述第一对象的所述样本图像集中各个图像的特征向量；

根据各个所述特征向量对所述样本图像集中的图像进行分类，确定图像数量最多的类别为特征类别；

保留所述特征类别的图像作为所述对象的样本图像集的图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，保留所述特征类别的图像作为所述对象的样本图像集的图像，包括：

根据所述特征类别中的各个图像的时间标识，对所述特征类别中的各个图像进行排序；

保留所述时间标识与当前时间最接近的前M个图像，作为所述对象的样本图像集的图像；其中，M为大于或等于1的整数。

4.如权利要求2所述的方法，根据各个所述特征向量对所述样本图像集中的图像进行分类，确定图像数量最多的类别为特征类别，包括：

对各个所述特征向量进行聚类，将所述样本图像集中的图像分为第一预设数量个类别；

迭代执行合并操作的步骤，直至两两类别间的相似度均小于或等于相似度阈值；所述合并操作包括：计算任两个类别之间的相似度，将相似度大于所述相似度阈值的两个类别进行合并；

选取图像数量最多的类别作为特征类别。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取第一图像，包括：

响应于图像获取触发信号，获取第一目标区域的第二图像；

提取所述第二图像中的第二目标区域，获得所述第一图像。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一图像与第一对象集中每个对象的匹配度，包括：

获取第一对象集中每个对象的样本图像集的第一特征向量；

获取所述第一图像的第二特征向量；

根据所述第二特征向量与第一对象集中各个样本图像集的第一特征向量的相似度，确定所述第一图像与第一对象集中每个对象的匹配度。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一图像添加到所述目标对象的样本图像集，包括：

判断所述第一图像的质量是否满足预设质量要求；

若所述第一图像满足预设质量要求，则将所述第一图像添加到所述目标对象的所述样本图像集。

8.一种自助设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。