[发明专利]一种排序方法、装置、机器可读介质及设备

说明书

本发明公开了一种排序方法，包括：对在数据库中检索出的与被检索的人脸图片相似的图片进行聚类，得到多个聚类簇；获取被检索的人脸图片与每个聚类簇之间的人脸相似分；根据人脸相似分对检索出的多个聚类簇的图片进行排序，得到排序结果。本发明在不影响检索结果有效性的前提下，大大提高了检索结果的可理解性，让用户尽可能不会主观的排斥检索结果。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种排序方法、装置、机器可读介质及设备。

背景技术

在人脸检索引擎服务中，往往是通过计算机深度神经网络提取到的高维人脸特征向量来实现精准检索的。但是，计算机深度神经网络生成的高维人脸向量通常不具有非常好的直观性和解释性。直白的说就是计算机观察到的人像信息较人眼观察到的人像信息更丰富、更细节、更抽象。

这种高维人脸特征向量的不直观和不可解释性带来的问题是检索出的最近似人脸图片往往不符合人类认知的常识，让人难以理解和接受。例如，有时一张人脸图可能检索出的最近似图片全是与他性别不同的人的图片；一个黄种人的图片检索出的最近似图片却是一些白种或黑种人的图片等等。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种排序方法、装置、机器可读介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种排序方法，包括：

对在数据库中检索出的与被检索的人脸图片相似的图片进行聚类，得到多个聚类簇；

获取被检索的人脸图片与每个聚类簇之间的人脸相似分；

根据人脸相似分对检索出的多个聚类簇的图片进行排序，得到排序结果。

可选地，若位于所述排序结果中第一位置的聚类簇的人脸相似分小于相似分阈值，则该方法还包括：

确定被检索的人脸图片的生物属性；

获取被检索的人脸图片与每个聚类簇之间的生物属性相似分；

基于所述人脸相似分与所述生物属性相似分得到相似度总分；

根据相似度总分对检索出的多个聚类簇的图片进行排序。

可选地，位于所述排序结果中第一位置的聚类簇的人脸相似分为该聚类簇中每张图片与被检索的人脸图片之间的人脸相似分的最大值；其他聚类簇的人脸相似分为该聚类簇中所有图片与被检索的人脸图片之间的人脸相似分的平均值。

可选地，每个聚类簇的所述属性相似分为该聚类簇中所有图片与被检索的人脸图片之间的属性相似分的平均值。

可选地，所述基于所述人脸相似分与所述属性相似分得到相似度总分，包括：

对所述人脸相似分与所述生物属性相似分相加，得到相似度总分；

或对所述人脸相似分与所述生物属性相似分进行加权平均，得到相似度总分。

可选地，所述生物属性相似分包括以下至少之一：性别相似分、年龄相似分、种族相似分；若生物属性包括性别、年龄、种族中的两种或三种，则所述生物属性相似分为与生物属性对应的生物属性相似分之和；或为相应的生物属性相似分的加权平均值。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种排序装置，包括：

聚类模块，用于对在数据库中检索出的与被检索的人脸图片相似的图片进行聚类，得到多个聚类簇；

相似分获取模块，用于获取被检索的人脸图片与每个聚类簇之间的人脸相似分；

排序模块，用于根据人脸相似分对检索出的多个聚类簇的图片进行排序，得到排序结果。

可选地，该装置还包括：