[发明专利]一种聚类方法、聚类装置和计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种聚类方法、聚类装置和计算机可读存储介质，该方法包括：获取多个第一图像档案，第一图像档案包括多张待聚类图像，每张待聚类图像具有属性组合；计算第一图像档案中待聚类图像之间的相似度，记作类内相似度，并基于类内相似度构造类内相似度分布；计算所有第一图像档案中属性组合相同的待聚类图像之间的相似度，记作类间相似度，并基于类间相似度构造类间相似度分布；基于类内相似度分布与类间相似度分布，对满足预设合并条件的属性组合对应的待聚类图像进行合并处理，得到至少一个第二图像档案；对所有第二图像档案进行聚类处理，得到聚类结果。通过上述方式，本申请能够提升图像聚类的准确率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种聚类方法、聚类装置和计算机可读存储介质。

背景技术

目前可以通过智能处理技术来判断两张图像是否属于同一聚类目标（比如：人、车或其他动物），比如：通过人脸识别技术来判断哪两个人脸图像属于同一个人，使用聚类技术来判断哪些人脸属于同一人。但是现有的图像聚类技术存在的主要问题在于：面对大量不同场景、不同属性的图片时，不可避免地出现一个聚类档案中存在多个聚类目标或者一个聚类目标存在于多个聚类档案中，即出现聚类不准确的问题。

发明内容

本申请提供一种聚类方法、聚类装置和计算机可读存储介质，能够提升图像聚类的准确率。

为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种聚类方法，该方法包括：获取多个第一图像档案，第一图像档案包括多张待聚类图像，每张待聚类图像具有属性组合；计算第一图像档案中待聚类图像之间的相似度，记作类内相似度，并基于类内相似度构造类内相似度分布；计算所有第一图像档案中属性组合相同的待聚类图像之间的相似度，记作类间相似度，并基于类间相似度构造类间相似度分布；基于类内相似度分布与类间相似度分布，对满足预设合并条件的属性组合对应的待聚类图像进行合并处理，得到至少一个第二图像档案；对所有第二图像档案进行聚类处理，得到聚类结果。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种聚类装置，该聚类装置包括互相连接的存储器和处理器，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述技术方案中的聚类方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述技术方案中的聚类方法。

通过上述方案，本申请的有益效果是：先获取多个第一图像档案，该第一图像档案中的待聚类图像具有属性组合；再对第一图像档案中的待聚类图像进行处理，以构造不同属性组合的类内相似度分布与类间相似度分布，然后基于类内相似度分布与类间相似度分布，合并满足预设合并条件的属性组合所对应的待聚类图像，生成至少一个第二图像档案；然后对第二图像档案进行聚类处理，得到聚类结果，从而实现离线的图像聚类；由于考虑了图像的属性组合的差异，能够平滑不同属性组合引起的相似度分布的差异，有效缓解因为属性组合不同引起的召回率或准确率较差的问题，有助于提升聚类的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请提供的聚类方法一实施例的流程示意图；

图2是本申请提供的聚类方法另一实施例的流程示意图；

图3是图2所示的实施例中步骤210的流程示意图；

图4是本申请提供的聚类装置一实施例的结构示意图；

图5是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式