[发明专利]人物图像聚类方法和装置有效
申请号: | 201810286272.0 | 申请日: | 2018-03-30 |
公开(公告)号: | CN108509994B | 公开(公告)日: | 2022-04-12 |
发明(设计)人: | 车丽美 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06V10/762 | 分类号: | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请实施例公开了人物图像聚类方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取多张人物图像;对于每一张人物图像,将该张人物图像输入到人体特征识别网络得到该张人物图像所包括的人物对象的人体特征图;对于每一张人物图像,基于人体特征图生成该张人物图像所包括的人物对象的人体特征向量;基于所得到的人体特征向量对多张人物图像进行聚类,得到至少一个类,其中一个类与一个人物对象一一对应;该实施方式提高了对人物图像聚类的准确度。 | ||
搜索关键词: | 人物 图像 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种人物图像聚类方法,包括:获取多张人物图像;对于每一张人物图像,将该张人物图像输入到预先训练的人体特征识别网络得到该张人物图像所包括的人物对象的人体特征图,所述人体特征识别网络用于确定输入到其中的人物图像所包括的人物对象的人体特征图;对于每一张人物图像,基于所述人体特征图生成该张人物图像所包括的人物对象的人体特征向量;基于所生成的人体特征向量对所述多张人物图像进行聚类,得到至少一个类,其中一个类与一个人物对象一一对应;其中,所述人体特征识别网络基于如下的训练步骤训练得到:获取训练样本集合,所述训练样本集合中的各训练样本包括训练人物图像和用于指示所述训练人物图像所包含的人物身份的标注信息;将所述训练样本输入到预先建立的初始人体特征识别网络中,对初始人体特征识别网络进行训练,得到训练后的人体特征识别网络。
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