CN112883213B - 一种图片归档方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种图片归档方法、装置及电子设备，该方法包括以下步骤：提取待归档图片的特征值；获取所述待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，所述现有档案中每个档案均包括多个代表图片；判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；若所述第一相似度没有达到所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一相似度和第二相似度的第一平均相似度；判断所述第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；若所述第一平均相似度达到所述第二预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案。本发明能够提高图片归档的召回率以及准确率。

Description

一种图片归档方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及档案管理技术领域，尤其涉及一种图片归档方法、装置及电子设备。

背景技术

对抓拍照片进行聚类归档，并基于归档信息进一步分析出能够提升一定区域治安效率和效果的有价值信息正成为一个重要的研究落地方向。现有的归档方法如下：新图片接入系统时，将其特征值与现有档案的代表图片的特征值比对，计算相似度，最高相似度超过一定阈值进行归档。每个档案一般只有一个代表图片，主要来源于证件照等实名信息，或非实名的质量较好的图片。由于人脸照片在不同光线条件、不同拍摄角度等因素影响下可能通过特征算法模型生成的特征值与相应档案代表图片特征值比对相似度达不到阈值要求，从而无法归入档案，甚至可能归档到错误档案。可见，现有的归档方法存在召回率低以及准确率低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图片的归档方法、装置和电子设备，能够提高图片归档的召回率以及准确率的有益效果。

第一方面，本发明实施例提供一种图片归档方法，包括：

提取待归档图片的特征值；

获取所述待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，所述现有档案中每个档案均包括多个代表图片；

判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；

若所述第一相似度没有达到所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，所述第二相似度为所述待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，所述目标档案为所述第一相似度对应的档案；

判断所述第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；

若所述第一平均相似度达到所述第二预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案；

其中，所述第一预设相似度阈值大于所述第二预设相似度阈值。

可选的，在所述提取待归档图片的特征值之前，所述方法还包括：

获取预设档案中现有代表图片的特征值；

获取所述预设档案的待增图片的特征值，所述待增图片为所述预设档案的已归档图片，所述已归档图片为所述预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片；

根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片。

可选的，所述根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片的步骤包括：

当预设档案当前有一个现有代表图片时，计算所述待增图片的特征值与所述现有代表图片的特征值之间的第三相似度；

判断所述第三相似度是否高于第三预设相似度阈值，且低于第四预设相似度阈值；

若所述第三相似度高于所述第三预设相似度阈值，且低于所述第四相似度阈值，则将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片；

其中，所述第三预设相似度阈值小于所述第四相似度阈值。

可选的，所述根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片的步骤包括：

当所述预设档案当前有至少两个现有代表图片时，分别计算所述待增图片的特征值与每个现有代表图片的特征值之间的第四相似度，所述第四相似度为所述待增图片的特征值与所述至少两个现有代表图片中任意一个现有代表图片的特征值之间的相似度；

判断每个所述第四相似度是否低于所述第四预设相似度阈值；

计算所述待增图片的特征值与所有现有代表图片的特征值之间的第四相似度的第二平均相似度；

判断所述第二平均相似度是否高于所述第三预设相似度阈值；

若每个所述第四相似度低于所述第四预设相似度阈值，且所述第二平均相似度高于所述第三预设相似度阈值，则将所述待增图片确定为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片。

可选的，在所述获取所述预设档案的待增图片的特征值的步骤之前，所述方法还包括：

从所述预设档案中筛选出图片质量达到预设图片质量阈值的已归档图片作为所述预设档案的待增图片。

可选的，在所述判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值之后，所述方法还包括：

若所述第一相似度达到所述第一预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述第一相似度对应的目标档案。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图片归档装置，包括：

特征值提取模块，用于提取待归档图片的特征值；

第一相似度获取模块，用于获取所述待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，所述现有档案中每个档案均包括多个代表图片；

第一判断模块，用于判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；

第一平均相似度计算模块，用于若所述第一相似度没有达到所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，所述第二相似度为所述待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，所述目标档案为所述第一相似度对应的档案；

第二判断模块，用于判断所述第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；

第一图片归档模块，用于若所述第一平均相似度达到所述第二预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案。

可选的，还包括：

第一特征值获取单元，用于获取预设档案中现有代表图片的特征值；

第二特征获取单元，用于获取所述预设档案的待增图片的特征值，所述待增图片为所述预设档案的已归档图片，所述已归档图片为所述预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片；

代表图片确定单元，用于根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的图片归档方法中的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，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发明实施例提供的图片归档方法中的步骤。

本发明实施例中，通过提取待归档图片的特征值；获取所述待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，所述现有档案中每个档案均包括多个代表图片；判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；若所述第一相似度没有达到所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，所述第二相似度为所述待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，所述目标档案为所述第一相似度对应的档案；判断所述第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；若所述第一平均相似度达到所述第二预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案；其中，所述第一预设相似度阈值大于所述第二预设相似度阈值。本发明基于每个档案均设置有多个代表图片为图片归档判定提供更多的判定依据，并且通过设置多重阈值条件对待归档图片进行多重判定，避免每个档案包含单个代表图片难以应对由于光线或姿势不同等因素导致同一个人的图片相似度不够高，达不到归档相似度阈值(单一阈值)要求，从而无法归入档案，甚至归入错误档案的问题。从而提高了图片归档的召回率以及准确率的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种图片归档方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种图片归档方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的另一种图片归档方法的流程图；

图4是图3中步骤301实施例中提供的一种方法的流程图；

图5是图4中步骤403实施例提供的一种方法的流程图；

图6是图4中步骤403实施例提供的一种方法的流程图；

图7是本发明实施例提供的一种图片归档装置的模块结构示意图；

图8是本发明实施例提供的另一种图片归档装置的模块结构示意图；

图9是本发明实施例提供的另一种图片归档装置的模块结构示意图；

图10是图9中代表图片设置模块实施例提供的一种模块结构示意图；

图11是图10中代表图片确定单元实施例提供的一种模块结构示意图；

图12是图10中代表图片确定单元实施例提供的一种模块结构示意图；

图13是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种图片归档方法的流程图，该图片归档方法用于图片归档系统或档案系统或者档案管理系统等，如图1所示，包括以下步骤：

步骤101、提取待归档图片的特征值。

其中，上述待归档图片可以是通过图片采集设备(监控器、摄像头、照相机等)实施拍摄并上传得到的图片，也可以是预设拍摄好的并且存储在数据库中的图片，还可以是其他部门(可以是执法部门、管理部门等)或个人提供的待归档图片。当需要对某个人员图片进行归档时，该待归档图片包含待归档的人脸图片。上述待归档图片可以是图片、图像、或者照片等，还可以是通过对视频进行解码得到的帧图片等。

上述特征值包含人脸特征值，上述特征值是利用人脸特征算法模型对人脸图片处理生成的具有一定长度的比特串。上述待归档图片的特征值可以是利用人脸特征算法模型对待归档图片中的人脸进行处理生成的具有一定长度的比特串。

具体的，当接收到待归档图片后，利用特征算法模型提取待归档图片的特征值。若是对人脸图片提取特征值，则利用人脸特征算法模型提取该待归档图片的特征值。

作为一实施方式，当需要对其他图片进行归档时，比如，当需要对某个机器设备图片进行归档时，上述待归档图片还可以是待归档的设备图片。例如，在某工厂有多个机器设备，为了对每个设备的工作情况进行监控，通过不同的监控设备或者照相机等图片采集设备采集到对应的机器设备的图片，并分别为各个机器设备进行建档监控管理，此时，也可以通过该图片归档方法对各个设备图片进行归档。上述待归档图片的特征值即为对应的设备图像的设备特征值(比如，通过机器设别的型号、机种、形状等属性特征得到的特征值)。

步骤102、获取待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度。

其中，上述现有档案为档案系统、图片归档系统或者档案管理系统中已经存在的档案，该现有档案的数量可以是一个或多个，该现有档案的数量可以根据档案系统中的实际档案数为准。在档案系统中为每个人对应设置一个档案，每个档案包含一张以上该人员的图片等信息。现有档案中每个档案均包括多个代表图片，也即每个建立好的档案均设置有多个代表图片。档案中已经存在的图片可以称为已归档图片。

上述代表图片为每个档案的代表，用于判断新图片是否应该归入该档案的图片。档案的代表图片主要来源于证件照等实名信息，或非实名的质量较好的图片。

需要说明的是，在本实施例中，把图片通过一些方法归入相应人员档案的过程称为归档。

在本实施例中，相似度为基于特征值比对计算得到的用于表示图片属于同一个人的概率的数值。

具体的，当提取到待归档图片的特征值后，也提取每个现有档案的每个代表图片的特征值。并且分别计算该待归档图片的特征值与每个现有档案中每个代表图片的特征值之间的相似度，并基于计算得到的相似度进行相似度排序，得到相似度排序队列。再从相似度排序队列中选取相似度最高的相似度作为第一相似度。

步骤103、判断第一相似度是否达到第一预设相似度阈值。

上述第一预设相似度阈值为预先设置好的相似度阈值，用于判定待归档图片是否可以归档的阈值条件。该第一预设相似度阈值可以根据需要进行设置，比如设置为0.90、0.95、0.99或者可以设置为1等。相似度越大，说明待归档图片中的人脸与代表图片中的人脸更有可能是同一个人的人脸。

具体的，当得到第一相似度后，将该第一相似度与该第一预设相似度阈值进行比较，判断该第一相似度是否大于等于该第一预设相似度阈值。若第一相似度大于等于该第一预设相似度阈值时，则说明该第一相似度达到该第一预设相似度阈值。若该第一相似度小于该第一预设相似度阈值时，则说明该第一相似度没有达到该第一预设相似度阈值。

作为另一实施方式，可以将待归档图片的特征值与目标档案中其中一个代表图片的特征值之间的相似度与第一预设相似度阈值进行比较判断，若大于等于第一预设相似阈值，则说明达到第一预设相似度阈值，若小于第一预设相似度阈值，则说明未达到第一预设相似度阈值。

步骤104、若第一相似度没有达到第一预设相似度阈值，则计算第一相似度和第二相似度的第一平均相似度。

其中，上述第二相似度为待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度。上述目标档案为上述第一相似度对应的档案。上述第一平均相似度相当于该待归档图片的特征值与目标档案中相似度最高的两个代表图片的特征值的相似度的平均值。

具体的，若第一相似度没有达到第一预设相似度阈值，则说明该待归档图片可能不属于该目标档案的图片，也就是待归档图片中的人员可能不是目标档案中对应的人员。也就不能将该待归档图片归档(判定为归档失败)。

若第一相似度没有达到第一预设相似度阈值，还可以说明该待归档图片可能因为图片问题(比如拍摄角度不同、拍摄环境差(可以是光线差、被其他东西挡住了该人员的人脸等)，图片质量差(设备差、像素低等)等原因造成的图片问题)，使得第一相似度没有达到第一预设相似度阈值的情况。进而不能将该待归档图片进行归档(判定为归档失败)。

为了避免由于图片问题造成待归档图片不成功造成的归档失败，则需要计算待归档图片的特征值与目标档案的相似度最高的两个代表图片的特征值的第一平均相似度。通过该第一平均相似度来判断该待归档图片是否应该归档。

步骤105、判断第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值。

其中，第一预设相似度阈值大于第二预设相似度阈值。上述第二预设相似度阈值也为预先设置的相似度阈值，用于与第一平均相似度进行判断该待归档图片是否应该归档的阈值条件。该第二预设相似度阈值可以设置为0.8、0.85或者0.89等，第二预设相似度阈值的设置始终小于第一预设相似度阈值。

具体的，当计算得到第一平均相似度后，将第一平均相似度与该第二预设相似度阈值进行比较，若该第一平均相似度大于等于该第二预设相似度阈值，则说明该第一平均相似度达到该第二预设相似度阈值，若该第一平均相似度小于该第二预设相似度阈值，则说明该第一平均相似度没有达到该第二预设相似度阈值。

步骤106、若第一平均相似度达到第二预设相似度阈值，则将待归档图片归入目标档案。

具体的，若第一平均相似度达到第二预设相似度阈值，则说明该待归档图片满足目标档案的人员图片要求，也即说明该待归档图片中的人脸为目标档案中存储的人脸属于通过一个人的人脸，也即判断为同一个人员。这样就可以将该待归档图片归入目标档案中，以实现待归档图片的归档，避免由于第一相似度没有达到第一预设相似度阈值而导致归档失败的问题。

作为一种实施方式，当代归档图片为多个时，则可以重复执行步骤101至步骤106，直至所有的待归档图片被判断完毕，即可结束。

作为本发明的另一实施例中，若第一平均相似度未达到第二预设相似度阈值，则需要为该待归档图片建立一个新的档案。具体的，当第一平均相似度未达到第二预设相似度阈值，则可以说明档案系统中可能还没有针对该待归档图片中的人员建立对应的档案，所以才导致该待归档图片归档失败。为此，可以针对该待归档图片建立新的档案，便于管理该待归档图片对应的人员。

另一实施例若第一平均相似度未达到第二预设相似度阈值，则将该待归档图片存储到用于存储归档失败图片的存储器(存储器可以是内存/或硬盘/磁盘/网盘，还可以是其他存储器)中。这样可以将暂时没有归档成功的待归档图片进行保存，当再次需要归档时，则从该存储器中获取到该待归档图片，并且重新执行步骤101至步骤106对该待归档图片进行归档判定。若不需要再次归档时，可以将存储器中的待归档图片进行删除，以释放存储器存储空间。

作为另一可能实施方式，该图片归档方法还可以用于以图片的形式进行物品、产品分类等领域。

在本发明实施例中，通过提取待归档图片的特征值；获取待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，现有档案中每个档案均包括多个代表图片；判断第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；若第一相似度没有达到第一预设相似度阈值，则计算第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，第二相似度为待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，目标档案为第一相似度对应的档案；判断第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；若第一平均相似度达到第二预设相似度阈值，则将待归档图片归入目标档案；其中，第一预设相似度阈值大于第二预设相似度阈值。本发明基于每个档案均设置有多个代表图片为图片归档判定提供更多的判定依据，并且通过设置多重阈值条件对待归档图片进行多重判定，避免每个档案包含单个代表图片难以应对由于光线或姿势不同等因素导致同一个人的图片相似度不够高，达不到归档相似度阈值(单一阈值)要求，从而无法归入档案，甚至归入错误档案的问题。从而提高了图片归档的召回率以及准确率的有益效果。

参见图2，图2是本发明实施例提供的另一种图片归档方法的流程图，在图1中步骤103之后，如图2所示，方法还包括：

步骤201、若第一相似度达到第一预设相似度阈值，则将待归档图片归入第一相似度对应的目标档案。

具体的，若第一相似度达到第一预设相似度阈值，则说明该待归档图片中的人脸与目标档案中的人脸属于同一个人的人脸，也即属于同一个人，则将该待归档图片归入该目标档案中，以实现待归档图片的归档。

在本发明实施例中，通过第一相似度和第一预设相似度阈值的归档判定策略来实现待归档图片的归档判定，这样只需要比较第一相似度与第一预设相似度阈值就可以将待归档图片进行归档，若通过第一相似度与第一预设相似度阈值不能将待归档图片进行归档还可以通过第一平均相似度和第二预设相似度阈值来判定待归档图片归档，进而提高归档的准确率和召回率。

参见图3，图3是本发明实施例提供的另一种图片归档方法的流程图，在图1的步骤101之前，方法还包括：

步骤301、预先为预设档案设置多个代表图片。

其中，上述预设档案可以是档案系统中已经建立的档案或者正在建立的档案，预设档案的数量可以根据档案系统中的档案数量来决定。档案在完成多个代表图像设置之前可以称为预设档案，在完成多个代表图片设置之后可以称为现有档案。

具体的，在建立档案时，可以预先为每个预设档案设置多个代表图片，以为待归档图片归档判定提供更多的判定依据。需要说明的是，预设档案的代表图片数量可以根据实际需要来进行设置，比如，可以设置数量为3、4、或5个待表图片。档案的多个代表图片在设置是时，需要确保各个代表图片之间有所区别，同时需要保证各个代表图片中的人员为同一个人。

需要说明的是，预设为预设档案设置多个代表图片的方式可以为自动根据最先设置的代表图片、已经归入该预设档案的已归档图片以及特定的代表图片设置策略来设置该预设档案的多个代表图片。

另一种实施方式，预设为预设档案设置多个代表图片的方式还可以为建档工作人员在建档时，手动指定属于某个人的不同拍摄角度或不同的拍摄姿势、不同拍摄光线等图片作为该档案的代表图片，进而实现多个代表图片的设置。

参见图4，图4是图3中步骤301实施例中提供的一种方法的流程图，如图4所示，步骤301包括：

步骤401、获取预设档案中现有代表图片的特征值。

其中，上述现有代表图片为最初建档时设置的代表图片，该现有代表图片可以是一个或两个以上。具体的，通过特征算法模型提取该现有代表图片的特征值(人脸特征值)。

步骤402、获取预设档案的待增图片的特征值。

其中，上述待增图片为预设档案的已归档图片，已归档图片为预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片。该除了现有代表图片以外的归档图片可以为多张，也即已归档图片可以为多张。该待增图片用作为预设档案的备选代表图片，该待增图片可以为多张。具体的，从预设档案中选取已归档图片作为待增图片，并通过特征算法模型提取该待增图片的特征值。

需要说明的是，选择预设档案中的已归档图片作为待增图片是为了保证待增图片与预设档案中存储的图片属于同一个人的图片，并且由于已归档图片为预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片，因此不会出现将现有代表图片作为待增图片来重复判定是否能够作为代表图片的过程，进而减少新增代表图片判定的工作量。

步骤403、根据现有代表图片的特征值以及待增图片的特征值将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

具体的，作为一种实施例方式，参见图5，图5是图4中步骤403实施例提供的一种方法的流程图。如图5所示，步骤403包括：

步骤501、当预设档案当前有一个现有代表图片时，计算待增图片的特征值与现有代表图片的特征值之间的第三相似度。

步骤502、判断第三相似度是否高于第三预设相似度阈值，且低于第四预设相似度阈值。

步骤503、若第三相似度高于第三预设相似度阈值，且低于第四相似度阈值，则将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

其中，第三预设相似度阈值以及第四预设相似度阈值均是预先设置好的，用于判断待增图片是否能够作为预设档案的新增代表图片的相似度阈值。需要说明的是，第三预设相似度阈值以及第四预设相似度阈值在设置时，该第三预设相似度阈值始终小于第四预设相似度阈值。上述新增代表图片为符合预设档案代表图片要求的图片，且该新增代表图片与预设档案中已有的代表图片有所区别。

具体的，要求上述第三相似度高于第三预设相似度阈值是为了确保该新增代表图片与预设档案中的现有代表图片中的人员是同一人的图片。并且，又要求第三相似度低于第四预设相似度阈值是为了确保新增代表图片与预设档案的现有代表图片具有一定的区别。如果新增的代表图片与预设档案中现有的代表图片过于一致，比如，一个人站在镜头拍摄了两张一样的照片，那么两张照片的相似度接近于1(100％)，那么用这两张照片去判定归档就和用一张没什么分别，达不到通过单个档案多个代表图片提升归档效果的目的。

当第三相似度高于第三预设相似度阈值，且低于第四相似度阈值时，则确定该待增图片为预设档案的新增代表图片，使得该预设档案能够增加新的代表图片，便于待归档图片进行归档判定，进而提高待归档图片的归档准确率和召回率。

作为一种是实施方式，当待增图片为多张时，依次将待增图片的特征值与现有代表图片的特征值计算第三相似度，并依次将对应的第三相似度与第三预设相似度阈值与第四预设相似度阈值进行比较判断，直到，该预设档案的代表图片数量达到规定数量为止。

作为另一种实施方式，参见图6，图6是图4中步骤403实施例提供的一种方法的流程图。如图6所示，步骤403包括：

步骤601、当预设档案当前有至少两个现有代表图片时，分别计算待增图片的特征值与每个现有代表图片的特征值之间的第四相似度。

步骤602、判断每个第四相似度是否低于第四预设相似度阈值。

步骤603、计算待增图片的特征值与所有现有代表图片的特征值之间的第四相似度的第二平均相似度。

步骤604、判断第二平均相似度是否高于第三预设相似度阈值。

步骤605、若每个第四相似度低于第四预设相似度阈值，且第二平均相似度高于第三预设相似度阈值，则将待增图片确定为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

其中，上述第四相似度为待增图片的特征值与至少两个现有代表图片中任意一个现有代表图片的特征值之间的相似度。

具体的，当要求每个上述第四相似度低于第四预设相似度阈值是为了保证该待增图片与当前有的现有代表图片有所区别，也即得到的新增代表图片与当前有的现有代表图片有所区别。

要求该第二平均相似度基于高于第三预设相似度阈值是为了确保该待增图片中的人员和当前有的现有代表图片中的人员属于同一个人。

当待增图片对应的每个第四相似度均低于第四预设相似度阈值，且第二平均相似度高于第三预设相似度阈值，则将待增图片确定为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。这样既能够保证新增加的新增代表图片与现有代表图片有所区别，且能够保证新增的新增代表图片中的人员和当前有的现有代表图片中的人员属于同一个人。

需要说明的是，执行步骤601至步骤605时可以是在完成步骤501至步骤503后使得预设档案存在两个代表图片的基础上执行的。执行步骤601至步骤605时，也可以是直接在预设档案最初设置有至少两个现有代表图片的情况下执行的。

在本发明实施例中，能够通过第三相似度与第三预设相似度阈值和第四预设相似度阈值之间判定关系、以及通过第二平均相似度与第三预设相似度之间的判定关系，来为预设档案设置多个代表图片，便于对待归档图片进行归档判定时，提供更多的判定依据，进而提高待归档图片的归档准确率和召回率。

可选的，在获取预设档案的待增图片的特征值的步骤之前，方法还包括：

从预设档案中筛选出图片质量达到预设图片质量阈值的已归档图片作为预设档案的待增图片。

其中，图片质量可以为利用图片质量算法模型生成的判定图片好坏如清晰度及完整性等综合属性的数值。上述预设图片质量阈值是预先设置好的，用于判断图片是否达到图片质量要求的图片质量阈值。

具体的，计算预设档案中各个已归档图片的图片质量，并将各个已归档图片的图片质量与预设图片质量阈值进行比较，若已归档图片的图片质量达到预设预设图片质量阈值，则将该已归档图片作为预设档案的待增图片，以作为预设档案的备选代表图片判定。当满足图片质量要求的已归档图片较多时，依次按图片质量顺序(高到低的顺序)将满足图片质量的已归档图片作为待增图片，以确定预设档案的代表图片，直到预设档案的代表图片确定完毕，才停止操作。

在本发明实施例中，通过从预设档案的已归档图片中选择图片质量满足图片质量要求的图片作为预设档案的待增图片，进一步提高预设档案的代表图片的图片质量，当待归档图片进行归档判定时，能够提供更加精准的代表图片，进而提高待归档图片的归档准确率以及召回率。

参见图7，图7是本发明实施例提供的一种图片归档装置的模块结构示意图，如图7所示，该图片归档装置70包括：

特征值提取模块71，用于提取待归档图片的特征值。

第一相似度获取模块72，用于获取待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，现有档案中每个档案均包括多个代表图片。

第一判断模块73，用于判断第一相似度是否达到第一预设相似度阈值。

第一平均相似度计算模块74，用于若第一相似度没有达到第一预设相似度阈值，则计算第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，第二相似度为待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，目标档案为第一相似度对应的档案。

第二判断模块75，用于判断第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值。

第一图片归档模块76，用于若第一平均相似度达到第二预设相似度阈值，则将待归档图片归入目标档案。

参见图8，图8是本发明实施例提供的另一种图片归档装置的模块结构示意图，在图7中第一判断模块73之后，如图8所示，该图片归档装置70还包括：

第二图片归档模块77，用于若第一相似度达到第一预设相似度阈值，则将待归档图片归入第一相似度对应的目标档案。

参见图9，图9是本发明实施例提供的另一种图片归档装置的模块结构示意图，在图7中特征值提取模块71之前，该图片归档装置70还包括：

代表图片设置模块78，用于预先为预设档案设置多个代表图片。

参见图10，图10是图9中代表图片设置模块实施例提供的一种模块结构示意图，如图10所示，该代表图片设置模块78包括：

第一特征值获取单元781，用于获取预设档案中现有代表图片的特征值。

第二特征获取单元782，用于获取预设档案的待增图片的特征值，待增图片为预设档案的已归档图片，已归档图片为预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片。

代表图片确定单元783，用于根据现有代表图片的特征值以及待增图片的特征值将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

参见图11，图11是图10中代表图片确定单元实施例提供的一种模块结构示意图，如图11所示，该代表图片确定单元783包括：

第三相似度计算子单元7831，用于当预设档案当前有一个现有代表图片时，计算待增图片的特征值与现有代表图片的特征值之间的第三相似度。

第三相似度判断子单元7832，用于判断第三相似度是否高于第三预设相似度阈值，且低于第四预设相似度阈值。

第一代表图片确定子单元7833，用于若第三相似度高于第三预设相似度阈值，且低于第四相似度阈值，则将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

其中，第三预设相似度阈值小于第四相似度阈值。

参见图12，图12是图10中代表图片确定单元实施例提供的一种模块结构示意图，如图12所示，该代表图片确定单元783包括：

第四相似度计算子单元7834，用于当预设档案当前有至少两个现有代表图片时，分别计算待增图片的特征值与每个现有代表图片的特征值之间的第四相似度，第四相似度为待增图片的特征值与至少两个现有代表图片中任意一个现有代表图片的特征值之间的相似度；

第四相似度判断子单元7835，用于判断每个第四相似度是否低于第四预设相似度阈值；

第二平均相似度计算子单元7836，计算待增图片的特征值与所有现有代表图片的特征值之间的第四相似度的第二平均相似度；

第二平均相似度判断子单元7837，用于判断第二平均相似度是否高于第三预设相似度阈值；

第二代表图片确定子单元7838，用于若每个第四相似度低于第四预设相似度阈值，且第二平均相似度高于第三预设相似度阈值，则将待增图片确定为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

可选的，在图10的基础上，在第二特征获取单元782之前，该图片归档装置70还包括：

筛选模块，用于从预设档案中筛选出图片质量达到预设图片质量阈值的已归档图片作为预设档案的待增图片。

本发明实施例提供的图片归档装置能够实现上述方法实施例中的各个实施方式，以及相应有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

参见图13，图13是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备80包括：存储器82、处理器81及存储在存储器82上并可在处理器81上运行的计算机程序，处理器81执行计算机程序时实现上述实施例提供的图片归档方法中的步骤，处理器81执行以下步骤：

提取待归档图片的特征值。

获取待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，现有档案中每个档案均包括多个代表图片。

判断第一相似度是否达到第一预设相似度阈值。

若第一相似度没有达到第一预设相似度阈值，则计算待归档图片的特征值与目标档案的相似度最高的两个代表图片的特征值的第一平均相似度，目标档案为第一相似度对应的档案。

判断第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值。

若第一平均相似度达到第二预设相似度阈值，则将待归档图片归入目标档案。

其中，第一预设相似度阈值大于第二预设相似度阈值。

可选的，处理器81在执行的判断第一相似度是否达到第一预设相似度阈值之后，处理器81还执行以下步骤：

若第一相似度达到第一预设相似度阈值，则将待归档图片归入第一相似度对应的目标档案。

可选的，处理器81在执行的获取待归档图片之前，处理器81还执行以下步骤：

预先为预设档案设置多个代表图片。

可选的，处理器81执行的预先为预设档案设置多个代表图片的步骤包括：

获取预设档案中现有代表图片的特征值。

获取预设档案的待增图片的特征值，待增图片为预设档案的已归档图片，已归档图片为预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片。

根据现有代表图片的特征值以及待增图片的特征值将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

可选的，处理器81执行的根据现有代表图片的特征值以及待增图片的特征值将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片的步骤包括：

当预设档案当前有一个现有代表图片时，计算待增图片的特征值与现有代表图片的特征值之间的第三相似度。

判断第三相似度是否高于第三预设相似度阈值，且低于第四预设相似度阈值。

若第三相似度高于第三预设相似度阈值，且低于第四相似度阈值，则将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

其中，第三预设相似度阈值小于第四相似度阈值。

可选的，处理器81执行的根据现有代表图片的特征值以及待增图片的特征值将待增图片作为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片的步骤包括：

当预设档案当前有至少两个现有代表图片时，分别计算待增图片的特征值与每个现有代表图片的特征值之间的第四相似度，第四相似度为待增图片的特征值与至少两个现有代表图片中任意一个现有代表图片的特征值之间的相似度。

判断每个第四相似度是否低于第四预设相似度阈值。

计算待增图片的特征值与所有现有代表图片的特征值之间的第四相似度的第二平均相似度。

判断第二平均相似度是否高于第三预设相似度阈值。

若每个第四相似度低于第四预设相似度阈值，且第二平均相似度高于第三预设相似度阈值，则将待增图片确定为预设档案的新增代表图片，以得到预设档案的多个代表图片。

可选的，处理器81在执行的获取预设档案的待增图片的特征值的步骤之前，处理器81还执行以下步骤：

从预设档案中筛选出图片质量达到预设图片质量阈值的已归档图片作为预设档案的待增图片。

需要说明的是，上述电子设备80可以是档案相关部门的智能终端、手机、平板电脑等设备。

本发明实施例提供的电子设备80能够实现上述方法实施例中的各个实施方式，以及相应有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器81执行时实现本发明实施例提供的图片归档方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种图片归档方法，其特征在于，包括：

提取待归档图片的特征值；

获取所述待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，所述现有档案中每个档案均包括多个代表图片；

判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；

若所述第一相似度没有达到所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，所述第二相似度为所述待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，所述目标档案为所述第一相似度对应的档案；

判断所述第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；

若所述第一平均相似度达到所述第二预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案；

其中，所述第一预设相似度阈值大于所述第二预设相似度阈值。

2.如权利要求1所述的图片归档方法，其特征在于，在所述提取待归档图片的特征值之前，所述方法还包括：

获取预设档案中现有代表图片的特征值；

获取所述预设档案的待增图片的特征值，所述待增图片为所述预设档案的已归档图片，所述已归档图片为所述预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片；

根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片。

3.如权利要求2所述的图片归档方法，其特征在于，所述根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片的步骤包括：

当预设档案当前有一个现有代表图片时，计算所述待增图片的特征值与所述现有代表图片的特征值之间的第三相似度；

判断所述第三相似度是否高于第三预设相似度阈值，且低于第四预设相似度阈值；

若所述第三相似度高于所述第三预设相似度阈值，且低于所述第四相似度阈值，则将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片；

其中，所述第三预设相似度阈值小于所述第四相似度阈值。

4.如权利要求3所述的图片归档方法，其特征在于，所述根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片的步骤包括：

当所述预设档案当前有至少两个现有代表图片时，分别计算所述待增图片的特征值与每个现有代表图片的特征值之间的第四相似度，所述第四相似度为所述待增图片的特征值与所述至少两个现有代表图片中任意一个现有代表图片的特征值之间的相似度；

判断每个所述第四相似度是否低于所述第四预设相似度阈值；

计算所述待增图片的特征值与所有现有代表图片的特征值之间的第四相似度的第二平均相似度；

判断所述第二平均相似度是否高于所述第三预设相似度阈值；

若每个所述第四相似度低于所述第四预设相似度阈值，且所述第二平均相似度高于所述第三预设相似度阈值，则将所述待增图片确定为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片。

5.如权利要求2所述的图片归档方法，其特征在于，在所述获取所述预设档案的待增图片的特征值的步骤之前，所述方法还包括：

从所述预设档案中筛选出图片质量达到预设图片质量阈值的已归档图片作为所述预设档案的待增图片。

6.如权利要求1所述的图片归档方法，其特征在于，在所述判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值之后，所述方法还包括：

若所述第一相似度达到所述第一预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案。

7.一种图片归档装置，其特征在于，包括：

特征值提取模块，用于提取待归档图片的特征值；

第一相似度获取模块，用于获取所述待归档图片的特征值与现有档案的各个代表图片的特征值之间相似度最高的第一相似度，所述现有档案中每个档案均包括多个代表图片；

第一判断模块，用于判断所述第一相似度是否达到第一预设相似度阈值；

第一平均相似度计算模块，用于若所述第一相似度没有达到所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一相似度和第二相似度的第一平均相似度，所述第二相似度为所述待归档图片的特征值与目标档案的各个代表图片的特征值中相似度排在第二的相似度，所述目标档案为所述第一相似度对应的档案；

第二判断模块，用于判断所述第一平均相似度是否达到第二预设相似度阈值；

第一图片归档模块，用于若所述第一平均相似度达到所述第二预设相似度阈值，则将所述待归档图片归入所述目标档案。

8.如权利要求7所述的图片归档装置，其特征在于，还包括：

第一特征值获取单元，用于获取预设档案中现有代表图片的特征值；

第二特征获取单元，用于获取所述预设档案的待增图片的特征值，所述待增图片为所述预设档案的已归档图片，所述已归档图片为所述预设档案中除了现有代表图片以外的归档图片；

代表图片确定单元，用于根据所述现有代表图片的特征值以及所述待增图片的特征值将所述待增图片作为所述预设档案的新增代表图片，以得到所述预设档案的多个代表图片。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的图片归档方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，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6中任一项所述的图片归档方法中的步骤。