(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210382634.2 (22)申请日 2022.04.12 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 江中毅　刘备　张宏　陈立力　 周明伟　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 何倚雯 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/62(2022.01) (54)发明名称 一种人像归档方法、 装置、 终端及计算机可 读存储介质 (57)摘要 本申请提供一种人像归档方法、 装置、 终端 及计算机可读存储介质， 人像归档方法包括： 获 取第一类簇和第二类簇； 根据第一目标对象确定 第一候选集， 根据第二目标对象确定第二候选 集； 确定具有预设关系的第一身份图像和第二身 份图像组成身份图像对； 基于第一目标对象与身 份图像对中第一身份图像、 第二目标对象与身份 图像对中第二身份图像， 确定第一类簇是否归档 于身份图像对中的第一身份图像、 第二类簇是否 归档于同一身份图像对中的第二身份图像。 根据 具有伴随关系和预设关系的第一目标对象和第 二目标对象、 具有预设关系的第一身份图像和第 二身份图像、 第一目标对象和第一身份图像相似 性、 第二目标对象和第二身份图像相似性， 提高 类簇归档的准确率。 权利要求书6页 说明书18页 附图7页 CN 114937161 A 2022.08.23 CN 114937161 A 1.一种人像归档方法， 其特 征在于， 所述人像归档方法包括： 获取第一类簇和第二类簇； 其中， 所述第一类簇对应第 一目标对象， 所述第 二类簇对应 第二目标对象， 所述第一目标对象和所述第二目标对象具有伴随关系和预设 关系； 根据所述第一目标对象确定第一候选集， 以及根据所述第二目标对象确定第二候选 集； 其中， 所述第一候选集包括至少一张第一身份图像， 所述第二候选集包括至少一张第二 身份图像； 确定具有所述预设 关系的所述第一身份图像和所述第二身份图像组成身份图像对； 基于所述第 一目标对象与 所述身份图像对中所述第 一身份图像、 所述第 二目标对象与 所述身份图像对中所述第二身份图像， 确定所述第一类簇是否归档于所述身份图像对中的 所述第一身份图像、 以及所述第二类簇是否归档于同一所述身份图像对中的所述第二身份 图像。 2.根据权利要求1所述的人像归档方法， 其特 征在于， 所述根据 所述第一目标对象确定第 一候选集， 以及根据 所述第二目标对象确定第 二候 选集； 其中， 所述第一候选集包括至少一张第一身份图像， 所述第二候选集包括至少一张第 二身份图像， 包括： 计算得到所述第一目标对象与身份图像库中各身份图像的第一相似度； 将所述第一相似度与第一相似度阈值进行比较； 响应于所述第 一相似度 大于所述第 一相似度阈值， 则将所述第 一相似度对应的所述身 份图像进行聚类， 得到第一候选集； 所述第一候选集中的所述身份图像作为所述第一身份 图像； 计算得到所述第二目标对象与所述身份图像库中各 所述身份图像的第二相似度； 将所述第二相似度与第二相似度阈值进行比较； 响应于所述第 二相似度 大于所述第 二相似度阈值， 则将所述第 二相似度对应的所述身 份图像进行聚类， 得到第二候选集； 所述第二候选集中的所述身份图像作为所述第二身份 图像。 3.根据权利要求2所述的人像归档方法， 其特 征在于， 所述响应于所述第 一相似度 大于所述第 一相似度阈值， 则将所述第 一相似度对应的所 述身份图像进行聚类， 得到第一 候选集， 包括： 响应于所述第 一相似度 大于所述第 一相似度阈值， 选取排序靠前的预设第 一数量的所 述第一相似度分别对应的所述身份图像进行聚类， 得到所述第一候选集， 所述第一候选集 包括所述预设第一数量的所述第一身份图像； 所述响应于所述第 二相似度 大于所述第 二相似度阈值， 则将所述第 二相似度对应的所 述身份图像进行聚类， 得到第二 候选集， 包括： 响应于所述第 二相似度 大于所述第 二相似度阈值， 选取排序靠前的预设第 二数量的所 述第二相似度分别对应的所述身份图像进行聚类， 得到所述第二候选集， 所述第二候选集 包括所述预设第二数量的所述第二身份图像。 4.根据权利要求2所述的人像归档方法， 其特征在于， 所述第 一类簇包括多 张包含所述 第一目标对象的图像， 所述第二类簇包括多张包 含所述第二目标对象的图像； 所述计算得到所述第一目标对象与身份图像库中各身份图像的第一相似度， 包括：权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 114937161 A 2根据所述第 一类簇中各所述图像中包含的所述第 一目标对象的特征向量， 确定所述第 一类簇对应的所述第一目标对象的平均特 征向量； 计算所述第一目标对象的平均特征向量与所述身份图像库中各身份图像的特征向量 之间的第一相似度； 所述响应于所述第 一相似度 大于所述第 一相似度阈值， 则将所述第 一相似度对应的所 述身份图像进行聚类， 包括： 响应于所述第 一相似度 大于所述第 一相似度阈值， 则将计算得到所述第 一相似度的所 述特征向量对应的所述身份图像进行聚类； 所述计算得到所述第 二目标对象与 所述身份图像库中各所述身份图像的第 二相似度， 包括： 根据所述第 二类簇中各所述图像中包含的所述第 二目标对象的特征向量， 确定所述第 二类簇对应的所述第二目标对象的平均特 征向量； 计算所述第二目标对象的平均特征向量与所述身份图像库中各身份图像的特征向量 之间的第二相似度； 所述响应于所述第 二相似度 大于所述第 二相似度阈值， 则将所述第 二相似度对应的所 述身份图像进行聚类， 包括： 响应于所述第 二相似度 大于所述第 二相似度阈值， 则将计算得到所述第 二相似度的所 述特征向量对应的所述身份图像进行聚类。 5.根据权利要求1所述的人像归档方法， 其特 征在于， 所述预设 关系为亲属关系； 所述确定具有所述预设关系的一所述第一身份图像和一所述第二身份图像组成身份 图像对， 包括： 判断所述第一候选集中的所述第一身份图像与所述第二候选集中的所述第二身份图 像之间是否具有亲属关系； 如果所述第 一身份图像与 所述第二身份图像之间具有亲属关系， 则具有所述亲属关系 的所述第一身份图像和所述第二身份图像组成所述身份图像对， 其中， 所述身份图像对至 少为一个。 6.根据权利要求1所述的人像归档方法， 其特 征在于， 所述基于所述第一目标对象与所述身份图像对中所述第 一身份图像、 所述第 二目标对 象与所述身份图像对中所述第二身份图像， 确定所述第一类簇是否归档于所述身份图像对 中的所述第一身份图像、 以及所述第二类簇是否归档于同一所述身份图像对中的所述第二 身份图像， 还 包括： 根据各所述身份图像对中所述第一身份图像与所述第一目标对象的相似度和所述第 二身份图像与所述第二目标对象的相似度的加权和， 得到各所述身份图像对对应的加权相 似度； 判断各所述身份图像对分别对应的所述加权相似度是否大于相似度阈值； 如果所述加权相似度 大于所述相似度阈值， 则将所述第 一类簇归档于所述相似度对应 的所述身份图像对中的所述第一身份图像， 将所述第二类簇归档于同一所述身份图像对中 的所述第二身份图像。 7.根据权利要求6所述的人像归档方法， 其特征在于， 所述第 一目标对象的年龄等级为权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 114937161 A 3