[发明专利]人员归档方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供一种人员归档方法、装置及电子设备，该方法包括：对于档案数据库中任一标识ID，利用预先训练的评分模型，从多个不同维度对该ID下的采集数据中的图像进行评分，并过滤评分低于预设评分阈值的图像，以得到过滤后的图像；利用预先训练的多个特征提取模型，分别对所述过滤后的图像进行特征提取，以得到多种不同类型的特征；分别对所述多种不同类型的特征进行聚类，以得到所述多种不同类型的特征对应的多个聚类中心；依据所述多个聚类中心生成档案封面，并依据所述档案封面进行人员归档。该方法可以提高归档的准确率和召回率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及的是一种人员归档方法、装置及电子设备。

背景技术

在视频监控领域，对特定人员进行跟踪，以及发现区域内的陌生人等功能逐渐成为关键需求。通过对已知身份的人建立一个人员档案，而监控中出现的人，需要对其进行一次档案查询，来确定其是要找的人或者是未在档案中的人(即陌生人)。若是档案中的人员，则归入目标ID(标识)下，若不是，则归入陌生人中。

在归档时一个重要的判断依据就是查询图与档案封面的相似程度，档案封面直接会影响到归档系统的性能。通过抓拍采集的图片质量参差不齐，会有模糊、不完整等情况出现，若所有的图片都可以参与档案封面的计算，会对查询图片的归档产生不利影响。此外，用聚类中心作为档案封面的方法虽然能够一定程度上避免噪声数据的不利影响，但是同一人员可能由于朝向、姿态等变化较大，单一特征的聚类中心不能够充分代表此人，封面需要更加丰富的数据。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种人员归档方法、装置及电子设备。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种人员归档方法，包括：

对于档案数据库中任一标识ID，利用预先训练的评分模型，从多个不同维度对该ID下的采集数据中的图像进行评分，并过滤评分低于预设评分阈值的图像，以得到过滤后的图像；其中，所述多个不同维度用于表征图像中的人员成像质量；

利用预先训练的多个特征提取模型，分别对所述过滤后的图像进行特征提取，以得到多种不同类型的特征；其中，不同特征提取模型用于提取不同类型的特征，所述多种不同类型的特征用于唯一标识一个人员；

分别对所述多种不同类型的特征进行聚类，以得到所述多种不同类型的特征对应的多个聚类中心；其中，一种类型的特征对应至少一个聚类中心；

依据所述多个聚类中心生成档案封面，并依据所述档案封面进行人员归档。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种人员归档装置，包括：

评分处理单元，用于对于档案数据库中任一标识ID，利用预先训练的评分模型，从多个不同维度对该ID下的采集数据中的图像进行评分，并过滤评分低于预设评分阈值的图像，以得到过滤后的图像；其中，所述多个不同维度用于表征图像中的人员成像质量；

特征提取单元，用于利用预先训练的多个特征提取模型，分别对所述过滤后的图像进行特征提取，以得到多种不同类型的特征；其中，不同特征提取模型用于提取不同类型的特征，所述多种不同类型的特征用于唯一标识一个人员；

聚类单元，用于分别对所述多种不同类型的特征进行聚类，以得到所述多种不同类型的特征对应的多个聚类中心；其中，一种类型的特征对应至少一个聚类中心；

归档处理单元，用于依据所述多个聚类中心生成档案封面，并依据所述档案封面进行人员归档。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器用于执行机器可执行指令，以实现上述人员归档方法。