[发明专利]一种利用连续性结构的人脸聚类方法、装置及用户终端

说明书

本发明公开了一种利用连续性结构的人脸聚类方法、装置及用户终端，方法包括：S1、新建一个聚类集合，记为当前聚类集合，从图库中选取一张图片加入当前聚类集合，将被选取的图片从图库中移除；S2、选取图库中的一张图片，记为当前图片，通过人脸识别步骤判断当前图片与当前聚类集合中的任一图片是否为同一人，若是，则执行步骤S3；若否，继续执行步骤S2；S3、将判断为同一人的图片加入当前聚类集合，并将该图片从图库中移除，返回步骤S2；S4、当图库中没有照片能够加入当前聚类集合时，返回步骤S1，直至图库中的所有照片均加入对应的聚类集合。本发明的优点在于能够自动对图片集中的人脸执行聚类，让同一人的照片归为同一类。

技术领域

本发明涉及人脸识别聚类技术领域。

背景技术

在数字图像中按照人脸进行聚类是一种广泛的需求，可应用于一般性的数字媒体管理和手机相册等。目前的技术主要是基于人脸特征使用经典的聚类算法如Kmeans，mean-shift等。这种聚类算法往往需要预定义类别数量，新的图片加入后，需要重新运行聚类算法，导致原先的结果被大幅度更改。此外，这种聚类算法往往假设同一个人的照片在距离其中心点更近，由于人脸姿态的多样性，这种假设往往不满足需求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种利用连续性结构的人脸聚类方法，能够自动对一个图片集中的人脸执行聚类，让同一个人的照片归为同一类，并且对新加入的图片执行聚类不影响已有的聚类。

本发明的目的之二在于提供一种利用连续性结构的人脸聚类装置，能够自动对一个图片集中的人脸执行聚类，让同一个人的照片归为同一类，并且对新加入的图片执行聚类不影响已有的聚类。

本发明的目的之三在于提供一种用户终端，能够自动对一个图片集中的人脸执行聚类，让同一个人的照片归为同一类，并且对新加入的图片执行聚类不影响已有的聚类。

为实现上述目的之一，本发明所采用的技术方案如下：

一种利用连续性结构的人脸聚类方法，包括以下步骤：

S1、新建一个聚类集合，记为当前聚类集合，从图库中选取一张图片加入当前聚类集合，并将被选取的图片从图库中移除；

S2、选取图库中的一张图片，记为当前图片，通过人脸识别步骤判断当前图片与当前聚类集合中的任一图片是否为同一人，若是，则执行步骤S3；若否，继续执行步骤S2；

S3、将判断为同一人的图片加入当前聚类集合，并将该判断为同一人的图片从图库中移除，返回执行步骤S2；

S4、当图库中没有照片能够加入当前聚类集合时，返回执行步骤S1，直至图库中的所有照片均加入对应的聚类集合。

优选的，所述人脸识别步骤包括：

将图片中的人脸部位进行裁剪；

将裁剪得到的人脸部位进行特征提取；

利用预设的人脸识别算法对两张图片中的人脸特征进行判断。

优选的，还包括以下步骤：

S5、通过人脸识别步骤将新的图片分别与各个聚类集合中的任一图片进行对比，若该新的图片与某个聚类集合中的图片被判断为同一人，则将该新的图片加入对应的聚类集合。

优选的，还包括以下步骤：

S6、针对每个聚类集合生成对应的标签，并为每张图片提供标签修改选项，当用户通过标签修改选项修改某张图片的标签后，根据该图片的标签将该图片加入对应的聚类集合。

为实现上述目的之二，本发明所采用的技术方案如下：

一种利用连续性结构的人脸聚类装置，包括以下模块：