[发明专利]图像分类方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括：获取待分类的第一图像；利用人脸识别算法，确定所述第一图像对应的聚类结果；所述聚类结果表征所述第一图像中的人物；利用第一分类模型，确定所述第一图像对应的分类结果；所述第一分类模型用于确定所述第一图像对应的至少一个类型；至少基于所述分类结果和所述聚类结果，确定所述第一图像对应的类别。本申请提供的方案，针对待分类的图像，利用人脸识别算法和分类模型分别得到对应的聚类结果和分类结果，再至少结合分类结果和聚类结果来对图像进行分类。如此，能够避免图像中的人脸错误识别，提高了图像分类的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着网络信息技术和智能终端的快速发展、以及人们生活水平的提高，越来越多的人喜欢拍摄大量的图像，或者收藏喜欢的图像。这个过程中，需要终端对上述图像进行存储和管理。

相关技术中，通过对图像进行分类，来实现图像的智能存储和管理。通常来说，对于人物图像的分类是通过人脸识别的方式来实现图像中不同人物间的分类，以使得智能终端基于分类结果来进行图像管理。然而，采用上述分类方式无法实现图像的准确分类，存在分类准确率低的问题。

发明内容

为解决相关技术问题，本申请实施例提供一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像分类方法，包括：

获取待分类的第一图像；

利用人脸识别算法，确定所述第一图像对应的聚类结果；所述聚类结果表征所述第一图像中的人物；

利用第一分类模型，确定所述第一图像对应的分类结果；所述第一分类模型用于确定所述第一图像对应的至少一个类型；

至少基于所述分类结果和所述聚类结果，确定所述第一图像对应的类别。

上述方法中，所述利用人脸识别算法，确定所述第一图像对应的聚类结果，包括：

利用所述人脸识别算法，确定所述第一图像对应的至少一个人脸区域特征；

当所述至少一个人脸区域特征的维度数低于第一阈值时，将所述至少一个人脸区域特征中每个人脸区域特征转换为所述第一阈值个维度的人脸区域特征；

针对所述每个人脸区域特征，利用转换后的人脸区域特征确定对应的正定矩阵，以得到相应人脸区域特征第一人脸区域特征与所述至少一个人脸区域特征中每个人脸区域特征间的相似度；

基于得到的相似度，确定所述第一图像对应的聚类结果。

上述方法中，所述方法还包括：

确定所述聚类结果中每个聚类簇的方差；

从所述聚类结果的聚类簇中确定所述方差大于第二阈值的聚类簇，得到至少一个聚类簇；

基于得到的至少一个聚类簇，更新所述第一图像对应的聚类结果；

基于所述分类结果和更新的聚类结果，确定所述第一图像对应的类别。

上述方法中，所述方法还包括：

基于更新的聚类结果，更新对应的人物关系图谱；所述人物关系图谱至少表征所述聚类结果中每个聚类簇对应的人物关系。

上述方法中，所述利用人脸识别算法，确定所述第一图像对应的聚类结果之前，所述方法还包括：

判断所述第一图像是否为多宫格图像，得到判断结果；