(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210200556.X (22)申请日 2022.03.03 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114333039 A (43)申请公布日 2022.04.12 (73)专利权人 济南博观智能科技有限公司 地址 250001 山东省济南市高新区新 泺大 街1166号奥盛大厦3号楼17楼 (72)发明人 黄攀　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 刘珂 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 40/10(2022.01)G06V 10/22(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 110175555 A,2019.08.27 CN 111291678 A,2020.0 6.16 审查员 张杨 (54)发明名称 一种人像聚类的方法、 装置及 介质 (57)摘要 本申请公开了一种人像聚类的方法、 装置及 介质， 涉及图像处理领域。 该方法对图像采集设 备采集的各抓拍图进行特征提取并将提取出的 人脸特征聚类以及将人体特征聚类； 在聚类特征 置信度大于或等于第一阈值时， 生成人脸聚类集 合和人体聚类集合； 当满足预设要求时， 对除已 经聚类的抓拍图之外的待聚类的抓拍图进行聚 类确定新的人脸聚类集合和新的人体聚类集合， 并将各新的聚类集合并入人脸聚类集合或人体 聚类集合， 最后将合并后的人脸聚类集合和合并 后的人体聚类集合进行融合聚类以作为人像识 别的参考数据。 由此可见， 该方法在完成第一次 聚类之后， 当满足预设要求时对 未确定对应集合 的抓拍图再次聚类， 提高了聚类的召回率， 进而 提升了人像聚类的准确性。 权利要求书3页 说明书13页 附图4页 CN 114333039 B 2022.07.08 CN 114333039 B 1.一种人像聚类的方法， 其特 征在于， 包括： 获取图像采集设备采集的各抓拍图； 获取各所述抓拍图中对于同一目标生成的唯一的ID值； 对各所述图像采集设备的各所述抓拍图对应的ID值添加对应的所述图像采集设备的 标记； 对各所述抓拍图进行特征提取， 其中特征提取至少包括人脸特征提取以及人体特征提 取； 将提取出的人脸特 征聚类以及将人体特 征聚类； 在聚类特征置信度大于或等于第 一阈值的情况下， 分别生成人脸 聚类集合以及人体聚 类集合； 其中集 合中的各 元素为对应的所述 抓拍图； 当满足预设要求 时， 对除已经聚类的所述抓拍图之外的待聚类的所述抓拍图进行聚类 以便获取新的人脸聚类集 合以及新的人体聚类集 合； 将所述新的人脸聚类集合并入所述人脸聚类集合以及将所述新的人体聚类集合并入 所述人体聚类集 合； 将合并后的所述人脸聚类集合以及合并后的所述人体聚类集合进行融合聚类以作为 人像识别的参 考数据； 其中， 所述预设要求 为： 待聚类的各所述抓拍图对应的ID值与所述人脸聚类集合和所述人体聚类集合中的元 素对应的ID值相同； 对应地， 所述对除已经聚类的所述抓拍图之外的待聚类的所述抓拍图进行聚类以便获 取新的人脸聚类集合以及新的人体聚类集合包括： 根据待聚类的各所述抓拍图对应的ID值 以及各特征提取结果， 将待聚类的所述抓拍图分为人脸候选锚点集合以及人体候选锚点集 合； 其中， 同一个锚点集合中的元素对应的ID值相同， 且和对应的已聚类的所述人脸聚类集 合或所述人体聚类集 合中的一个或多个成员的ID值相同； 将所述人脸候选锚点集合中的各元素与所述人脸聚类集合中具有相同ID值的元素进 行特征向量距离比对以及将所述人体候选锚点集合中的各元素与所述人体聚类集合中的 具有相同ID值的元 素进行特征向量距离比对； 在聚类特征置信度大于或等于第 二阈值， 且小于所述第 一阈值的情况下确定待聚类的 各所述抓拍图对应的集 合以便获取新的所述人脸聚类集 合以及新的所述人体聚类集 合。 2.根据权利要求1所述的人像聚类的方法， 其特征在于， 所述获取图像采集设备采集的 各抓拍图包括： 接收所述图像采集设备采集的实况图像； 利用算法检测以及跟踪各目标， 并缓存各 所述目标的所述 抓拍图； 在判断出所述实况图像中的各所述目标的人体朝向变化的情况下， 从所述实况图像中 抓拍并缓存多张与各 所述目标的人体朝向变化对应的待确定抓拍图； 获取各所述待确定抓拍图的清晰度； 选取清晰度最高的所述待确定抓拍图作为各所述目标的各人体朝向对应的所述抓拍 图。 3.根据权利要求1所述的人像聚类的方法， 其特征在于， 所述特征提取还包括： 提取各权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114333039 B 2所述目标的性别以及衣服颜色属性； 在所述将所述人脸候选锚点集合中的各元素与所述人脸聚类集合中具有相同ID值的 元素进行特征向量距离比对以及将所述人体候选锚点集合中的各元素与所述人体聚类集 合中的具有相同ID值的元 素进行特征向量距离比对之后， 还 包括： 将所述人脸候选锚点集合中的各元素与所述人脸聚类集合中具有相同ID值的元素进 行性别和/或衣服颜色属性的一致性判断以及将所述人体候选锚点集合中的各元素与所述 人体聚类集 合中具有相同ID值的元 素进行性别和/或衣服颜色属性的一 致性判断。 4.根据权利要求1或3所述的人像聚类的方法， 其特征在于， 所述当满足预设要求时， 对 除已经聚类的所述抓拍图之外的待聚类的所述抓拍图进行聚类以便获取新的人脸聚类集 合以及新的人体聚类集 合包括： 在对所述人脸候选锚点集合和所述人体候选锚点集合中的元素进行聚类之后， 若仍存 在待聚类的所述抓拍图， 将待聚类的各所述抓拍图与人脸锚点集合中的各元素和人体锚点 集合中的各 元素进行聚类； 在聚类特征置信度大于或等于第三阈值， 且小于所述第一阈值的情况下， 确定待聚类 的各所述抓拍图对应的集 合以便获取新的所述人脸聚类集 合以及新的所述人体聚类集 合。 5.根据权利要求1所述的人像聚类的方法， 其特征在于， 所述将合并后的所述人脸聚类 集合以及合并后的所述人体聚类集 合进行融合聚类包括： 在合并后的所述人脸聚类集合中提取包含人体特征的各元素对应的人体特征以及在 合并后的所述人体聚类集 合中提取 各元素对应的人体特 征； 将所述人脸聚类集合中包含人体特征的各元素对应的所述人体特征与所述人体聚类 集合中的各 元素对应的所述人体特 征进行匹配； 在聚类特 征置信度大于第四阈值的情况 下， 确认匹配成功； 分别统计与所述人脸聚类集合中包含人体特征的各元素匹配成功次数最多且匹配成 功的次数达 到阈值的所述人体聚类集 合中的元 素； 分别将所述人脸聚类集合中包含人体特征的各元素与对应的匹配成功次数最多且匹 配成功的次数达 到所述阈值的所述人体聚类集 合中的元 素进行融合聚类。 6.一种人像聚类的装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取图像采集设备采集的各抓拍图； 获取各所述抓拍图中对于同一目标生成的唯一的ID值； 对各所述图像采集设备的各所述抓拍图对应的ID值添加对应的所述图像采集设备的 标记； 提取模块， 用于对各所述抓拍图进行特征提取， 其中特征提取至少包括人脸特征提取 以及人体特 征提取； 第一聚类模块， 用于将提取 出的人脸特 征聚类以及将人体特 征聚类； 生成模块， 用于在聚类特征置信度大于或等于第一阈值的情况下， 分别生成人脸聚类 集合以及人体聚类集 合； 其中集 合中的各 元素为对应的所述 抓拍图； 第二聚类模块， 用于当满足预设要求时， 对 除已经聚类的所述抓拍图之外的待聚类的 所述抓拍图进行聚类以便获取新的人脸聚类集 合以及新的人体聚类集 合； 并入模块， 用于将所述新的人脸聚类集合并入所述人脸 聚类集合以及将所述新的人体权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114333039 B 3