[发明专利]基于人员重识别的人脸归档方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人员重识别的人脸归档方法、装置、设备及介质。该方法采集人脸图像及对应的人体图像，以人脸图像作为第一节点，人体图像作为第二节点，将第一节点与对应的第二节点连接，根据人体图像与筛选出的重识别图像的人体相似度连接对应的第二节点，根据人脸图像之间的人脸相似度以第一连边连接对应的第一节点，若第一节点连接的第二节点之间存在连接关系，采用第一连边连接第一节点，根据第一节点和第一连边，构建待归档图数据并进行聚类分析，得到人脸归档结果，根据人体图像之间的相似度辅助构建待归档图数据，有效利用人体图像的全局特征对人脸图像的局部特征丢失进行补偿，提高人脸聚类归档的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人员重识别的人脸归档方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，随着人工智能技术的发展，人脸归档技术已经广泛应用于智慧社区、智能安防等应用场景，能够为人脸识别等应用任务提供准确的人脸档案信息，现有技术通常通过提取人脸图像的特征进行相似度计算，将相似度较大的人脸图像归为一档，得到人脸图像的归档结果。

但是，在实际人脸采集过程中，由于图像可能出现角度偏差的情况，会导致同一人员的人脸图像的特征被误识别为相似度较小，进而出现归档错误的情况，而且，由于人脸面部可能存在遮挡，会导致不同人员的人脸图像的特征被误识别为相似度较大，也会出现归档错误的情况，极大地降低了人脸图像归档的准确性，因此，如何提高人脸图像归档的准确性成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于人员重识别的人脸归档方法、装置、设备及介质，以解决人脸图像归档的准确性较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于人员重识别的人脸归档方法，所述人脸归档方法包括：

采集N张人脸图像及每张人脸图像对应的人体图像，以每张人脸图像作为第一节点，以每张人体图像作为第二节点，将存在对应关系的第一节点和第二节点连接，N为大于零的整数；

针对任一人体图像，按照预设条件从所述N张人体图像中筛选出M张人体图像作为重识别图像，计算所述人体图像与所述重识别图像的人体相似度，在所述人体相似度大于第一阈值时，连接所述人体图像对应的节点和所述重识别图像对应的节点，M为大于零且小于或者等于N的整数；

计算任意两张人脸图像之间的人脸相似度，在所述人脸相似度大于第二阈值时，采用第一连边连接对应的两个第一节点；

针对任意两个不存在连接关系的第一节点，确定两个第一节点分别连接的两个第二节点，若所述两个第二节点之间存在连接关系，则采用所述第一连边连接所述两个第一节点；

根据所述第一节点和所述第一连边，构建待归档图数据，对所述待归档图数据进行聚类分析，得到人脸归档结果。

第二方面，本发明实施例提供一种基于人员重识别的人脸归档装置，所述人脸归档装置包括：

节点构建模块，用于采集N张人脸图像及每张人脸图像对应的人体图像，以每张人脸图像作为第一节点，以每张人体图像作为第二节点，将存在对应关系的第一节点和第二节点连接，N为大于零的整数；

重识别模块，用于针对任一人体图像，按照预设条件从所述N张人体图像中筛选出M张人体图像作为重识别图像，计算所述人体图像与所述重识别图像的人体相似度，在所述人体相似度大于第一阈值时，连接所述人体图像对应的节点和所述重识别图像对应的节点，M为大于零且小于或者等于N的整数；

节点连接模块，用于计算任意两张人脸图像之间的人脸相似度，在所述人脸相似度大于第二阈值时，采用第一连边连接对应的两个第一节点；

连边优化模块，用于针对任意两个不存在连接关系的第一节点，确定两个第一节点分别连接的两个第二节点，若所述两个第二节点之间存在连接关系，则采用所述第一连边连接所述两个第一节点；