技术特征：
1.一种人脸图像的聚类方法，其特征在于，包括：对预设数量的人脸图像进行初步聚类，得到n个人脸对应的图像集合和m个未聚类的孤立图像，n为不小于2的整数，m为正整数；确定各个所述图像集合的代表元，所述代表元为代表所述图像集合中所有人脸图像的图像特征的元素；对于任一所述代表元，分别确定所述代表元的图像特征与其他n-1个所述代表元的图像特征之间的第一相似度；在所有所述第一相似度中，确定数值最大的所述第一相似度作为最大阈值；对于任一所述孤立图像，分别确定所述孤立图像的图像特征与n个所述代表元的图像特征之间的第二相似度；对于任一所述孤立图像，当存在所述第二相似度大于所述最大阈值时，将所述孤立图像加入所述第二相似度最大的所述代表元对应的图像集合。2.如权利要求1所述的人脸图像的聚类方法，其特征在于，在对预设数量的人脸图像进行初步聚类之前，还包括：确定所述预设数量的所述人脸图像的质量分，所述质量分根据所述人脸图像的模糊度、亮度、人脸的被遮挡面积和人脸被拍摄到的角度中的至少一项确定得到；将所述质量分小于预设质量分的人脸图像确定为所述孤立图像；对预设数量的人脸图像进行初步聚类，包括：对所述质量分大于所述预设质量分的人脸图像进行初步聚类。3.如权利要求1所述的人脸图像的聚类方法，其特征在于，对预设数量的人脸图像进行初步聚类，包括：确定预设数量的所述人脸图像中的任意两个人脸图像的图像特征之间的余弦相似度；对于任一所述人脸图像，当存在自身对应的余弦相似度大于预设相似度时，将数值大于预设相似度的自身对应的余弦相似度中的其他所有所述人脸图像与自身进行聚类，得到自身对应的所述图像集合；当不存在自身对应的余弦相似度大于预设相似度时，将自身确定为所述孤立图像。4.如权利要求3所述的人脸图像的聚类方法，其特征在于，在确定各个所述图像集合的代表元之前，还包括：将包含同一个所述人脸图像的各个所述图像集合进行合并，得到新的各个所述图像集合。5.如权利要求1所述的人脸图像的聚类方法，其特征在于，所述代表元为对应的所述图像集合中的所有人脸图像的图像特征的平均值。6.如权利要求1至5任一项所述的人脸图像的聚类方法，其特征在于，在将所述孤立图像加入所述第二相似度最大的所述代表元对应的图像集合之后，还包括：确定所述图像集合中的各个所述人脸图像的第一性别信息；确定所述图像集合中的相同数量最多的所述第一性别信息作为所述图像集合的第二性别信息；将所述第一性别信息与所述第二性别信息不一致的所述人脸图像移出所述图像集合。7.如权利要求6所述的人脸图像的聚类方法，其特征在于，在将所述第一性别信息与所
述第二性别信息不一致的所述人脸图像移出所述图像集合之后，还包括：对于各个被移出的所述人脸图像，确定被移出的所述人脸图像的图像特征与各个所述代表元的图像特征之间的第三相似度；若存在所述第三相似度大于所述最大阈值，则将被移出的所述人脸图像加入所述第三相似度最大的所述代表元对应的图像集合。8.一种人脸图像的聚类系统，其特征在于，包括：第一聚类单元，用于对预设数量的人脸图像进行初步聚类，得到n个人脸对应的图像集合和m个未聚类的孤立图像，n为不小于2的整数，m为正整数；代表元确定单元，用于确定各个所述图像集合的代表元，所述代表元为代表所述图像集合中所有人脸图像的图像特征的元素；第一相似度确定单元，用于对于任一所述代表元，分别确定所述代表元的图像特征与其他n-1个所述代表元的图像特征之间的第一相似度；最大阈值确定单元，用于在所有所述第一相似度中，确定数值最大的所述第一相似度作为最大阈值；第二相似度确定单元，用于对于任一所述孤立图像，确定所述孤立图像的图像特征与n个所述代表元的图像特征之间的第二相似度；第二聚类单元，用于当存在所述第二相似度大于所述最大阈值时，将所述孤立图像加入所述第二相似度最大的所述代表元对应的图像集合。9.一种人脸图像的聚类装置，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的人脸图像的聚类方法的步骤。10.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的人脸图像的聚类方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种人脸图像的聚类方法、系统、装置及计算机可读介质，首先将预设数量的人脸图像进行初步聚类，得到N个聚类后的图像集合和M个未聚类的孤立图像，然后确定各个图像集合的代表元，代表元为表示该图像集合中所有人脸图像的图像特征的元素，确定出每个代表元与其他代表元之间的第一相似度，将数值最大的第一相似度作为最大阈值，对于任一个孤立图像，再确定孤立图像的图像特征与各个代表元的图像特征之间的第二相似度，若存在第二相似度大于最大阈值，则将孤立图像加入第二相似度最大的代表元对应的图像集合。能够将未能进行初步聚类的孤立图像进行第二次聚类，将其加入到相应的图像集合中，以减少孤立图像的数量，提高聚类的效果。高聚类的效果。高聚类的效果。
技术研发人员：陈庆国
受保护的技术使用者：济南博观智能科技有限公司
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/6/24