图像聚类的方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113762376A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202111016144.2(22)申请日2021.08.31(71)申请人阿里巴巴新加坡控股有限公司地址新加坡珊顿道8号AXA大厦45层01室(72)发明人夏苏哲邓自立朱雷(74)专利代理机构北京开阳星知识产权代理有限公司11710代理人安伟(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书26页附图6页(54)发明名称图像聚类的方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本公开实施例涉及一种图像聚类的方法、装置、电子设备及存储介质，其中，图像聚类的方法包括：获取待聚类的目标图像，所述目标图像的类型包括脸部图像和身体图像；获取所述目标图像的图像特征信息，所述图像特征信息包括向量特征信息和时空特征信息；针对任意两个目标图像构成的图像组合，基于所述各目标图像的图像特征信息获取每个图像组合的组合特征信息；基于所述每个图像组合的组合特征信息，以及预先训练的分类器，进行图像聚类。本公开实施例在进行图像聚类时，不仅考虑了图像的向量特征信息，还考虑了图像的时空特征信息，以此来综合判断图像组合中的图像是否为同一类别，有利于提高图像聚类的准确度。CN113762376ACN113762376A权利要求书1/2页1.一种图像聚类的方法，其特征在于，包括：获取待聚类的目标图像，所述目标图像的类型包括脸部图像和身体图像；获取所述目标图像的图像特征信息，所述图像特征信息包括向量特征信息和时空特征信息；针对任意两个目标图像构成的图像组合，基于所述各目标图像的图像特征信息获取每个图像组合的组合特征信息；基于所述每个图像组合的组合特征信息，以及预先训练的分类器，进行图像聚类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待聚类的图像集合，包括：从视频片段中抽取脸部图像和身体图像，以获取所述待聚类的目标图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：选择任意两个目标图像构建图像组合，每个图像组合中的两个目标图像的拍摄时间差小于第一时间阈值，和/或，每个图像组合中两个图像的拍摄位置差小于第一距离阈值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标图像的时空特征信息包括如下至少一个：所述目标图像所在视频帧的拍摄时空信息、所述目标图像在所述视频片段中的定位信息、所述目标图像在所述视频片段中的出现时间和消失时间、所述目标图像在所述视频片段中周围其他目标图像的数量、所述目标图像在所述视频片段中的移动速度、所述目标图像在所述视频片段中的轨迹方向和拟合轨迹离散系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述每个图像组合的组合特征信息包括图像特征向量距离，以及如下至少一个：目标图像的类型组合、两个目标图像在所述视频片段中的出现时间重叠度、两个目标图像在所述视频片段中周围其他目标图像的数量差异、两个目标图像在所述视频片段中的移动速度差异、两个目标图像在所述视频片段中的轨迹相似度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息还包括至少一个属性特征，以及与所述属性特征对应的置信度。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述属性特征包括生长阶段、身高、雌雄、服装颜色中的至少一个。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述每个图像组合的组合特征信息包括置信度满足预设阈值的属性特征是否相同。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过权利要求1‑8任一项所述的方法进行图像聚类，以获取第一聚类数据集和第二聚类数据集，通过如下方法对所述第一聚类数据集和所述第二聚类数据集进行合并处理：获取第一聚类数据集和第二聚类数据集，所述第一聚类数据集包括多个第一特征向量，以及所述多个第一特征向量用于进行聚类得到的至少一个第一聚类标识，所述第二聚类数据集包括所述多个第一特征向量和至少一个第二特征向量，以及所述多个第一特征向量和所述至少一个第二特征向量用于进行聚类得到的至少一个第二聚类标识；基于所述至少一个第二特征向量进行扩散处理，获取聚类受影响的特征向量组，所述聚类受影响的特征向量组包括至少一个第一特征向量；基于所述至少一个第二特征向量，以及所述聚类受影响的特征向量组，对所述第二聚2CN113762376A权利要求书2/2页类数据集中的第二聚类标识进行更新处理，以得到合并后的第三聚类数据集。10.一种图像聚类的装置，包括：图像获取模块，用于获取待聚类的目标图像，所述目标图像的类型包括脸部图像和身体图像；图像特征获取模块，用于获取所述