[发明专利]图像聚类方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种图像聚类方法，其特征在于，所述方法包括：

确定多个第一图像的特征向量，以及确定多个第二图像的特征向量，所述多个第一图像为未标注图像标签的图像，所述多个第二图像为已标注图像标签的图像；

确定任一第一图像的特征向量与每个第二图像的特征向量之间的第一距离，基于所述第一距离，将距离最近的多个第一图像聚类为第一图像集合，得到多个第一图像集合；

对于每个第一图像集合，确定所述第一图像集合中任意两个第一图像的特征向量之间的第二距离，以及基于所述第二距离，确定所述第一图像集合中任意两个第一图像之间的配对关系；

通过所述配对关系，利用宽度优先搜索算法对所述第一图像集合进行调整，得到多个第二图像集合；

基于所述多个第二图像的图像标签，确定所述多个第二图像集合的图像标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一距离，将距离最近的多个第一图像聚类为第一图像集合，得到多个第一图像集合，包括：

对于每个第一图像，基于所述第一距离，确定距离最近的预设数量个第二图像，将所述第一图像和所述预设数量个第二图像聚类为第三图像集合；

将包含相同第二图像的第三图像集合进行合并，得到第四图像集合，将所述第四图像集合中的多个第一图像聚类为所述第一图像集合，得到多个第一图像集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定多个第一图像的特征向量，包括：

对于每个第一图像，在所述第一图像中确定目标对象所在的图像区域；

对所述第一图像中的图像区域进行目标对象的矫正，得到第三图像；

确定所述第三图像的特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于每个第一图像集合，确定所述第一图像集合中任意两个第一图像的特征向量之间的第二距离，包括：

对于每个第一图像集合中任意两个第一图像，获取每个第一图像的特征向量中的多个向量分量；

根据每个第一图像的特征向量中的多个向量分量，确定所述第一图像集合中任意两个第一图像的特征向量之间的第二距离。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一图像集合中任意两个第一图像的特征向量之间的第二距离之前，所述方法还包括：

对于每个第一图像集合中的每个第一图像，将所述第一图像的特征向量进行降维处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二距离，确定所述第一图像集合中任意两个第一图像之间的配对关系，包括：

响应于所述第二距离小于预设阈值，确定所述任意两个第一图像配对，响应于所述第二距离大于所述预设阈值，确定所述任意两个第一图像不配对。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述配对关系，利用宽度优先搜索算法对所述第一图像集合进行调整，得到多个第二图像集合，包括：

从所述第一图像集合中选取任一第一图像，通过所述配对关系，确定与所述第一图像配对的多个第五图像，对所述第一图像和所述多个第五图像进行标记；

对于每个第五图像，通过所述配对关系，从所述第一图像集合中未标记的图像中选取与所述第五图像配对的多个第六图像，对所述多个第六图像进行标记；

直至与所述第五图像配对的多个第六图像均已标记，将已标记的所述第一图像、已标记的所述多个第五图像和已标记的所述多个第六图像聚类为第二图像集合，得到多个第二图像集合。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述多个第一图像集合中未标记的第七图像，将所述第七图像聚类为第三图像集合，对所述第三图像集合添加标签。