本發(fā)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及圖片處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

人臉是人的重要信息，是區(qū)分不同人的重要依據(jù)，并且，近年來隨著人臉捕獲設(shè)備的普及以及成本的下降，使人臉捕獲的難度逐步下降，因此，通過人臉來識(shí)別人員成為一種可行方案。而由于與傳統(tǒng)的通過指紋、虹膜等方式進(jìn)行人員識(shí)別相比，人臉識(shí)別人員的方案更加直接、自然及方便，使得人臉識(shí)別被廣泛應(yīng)用。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別方法僅僅是將待識(shí)別人臉圖片與另一張人臉圖片(或者一組)進(jìn)行比對(duì)，獲得一個(gè)(或者一組)得分，以確定待識(shí)別圖片與其他圖片的相似程度。

而在如何應(yīng)用人臉相似度建立圖片與人員關(guān)系上，目前還未有具體的應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供圖片處理方法及裝置，以將人臉圖片按人員分組，從而建立圖片與人員之間的關(guān)系。具體技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖片處理方法，包括：

獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片；

判斷所述目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，其中，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫包括多個(gè)第一類圖片組，每個(gè)第一類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)人員，每個(gè)第一類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第一類人臉圖片；

當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，從預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與所述目標(biāo)人臉圖片所匹配的第一類圖片組相同的目標(biāo)第二類圖片組，其中，所述預(yù)設(shè)人員 采集庫中包括多個(gè)第二類圖片組，每個(gè)第二類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫的人員，每個(gè)第二類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第二類人臉圖片；

將所述目標(biāo)人臉圖片加入所述目標(biāo)第二類圖片組中。

可選的，本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法還包括：

當(dāng)判斷出所述目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組不匹配時(shí)，構(gòu)建目標(biāo)預(yù)分組，所述目標(biāo)預(yù)分組包括所述目標(biāo)人臉圖片；

將所述目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，以重構(gòu)所述目標(biāo)預(yù)分組，其中，所述各個(gè)預(yù)分組中包括之前獲得的與所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫匹配失敗的目標(biāo)人臉圖片；

在合并完成后，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量是否達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，如果是，對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理，否則，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組加入到所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中，結(jié)束流程，其中，所述預(yù)設(shè)閾值不小于各個(gè)第一類圖片組中所包括的第一類人臉圖片的數(shù)量。

可選的，對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理，包括：

判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組是否與所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配；

如果是，從所述預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組所匹配的第一類圖片組相同的第二類圖片組，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片加入到所確定出的第二類圖片組；

否則，利用當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片，構(gòu)建對(duì)應(yīng)同一人員的第一類圖片組和第二類圖片組，將所構(gòu)建的第一類圖片組加入到所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫，將所構(gòu)建的第二類圖片組加入到所述預(yù)設(shè)人員采集庫，其中，所構(gòu)建的第一類圖片組和所構(gòu)建的第二類圖片組中的圖片不同且數(shù)量之和為當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)設(shè)分組中的圖片數(shù)量。

可選的，將所述目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，包括：

從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組；

判斷所述第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組；

當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，將所述第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，將所述第一預(yù)分組從所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中刪除，并判斷所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，繼續(xù)執(zhí)行從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組的步驟，如果否，結(jié)束合并處理；

當(dāng)判斷結(jié)果為否時(shí)，判斷所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，繼續(xù)執(zhí)行從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組的步驟，如果否，結(jié)束合并處理。

可選的，所述判斷所述第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組，包括：

計(jì)算所述第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所述第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一合并條件，如果是，表明所述第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

可選的，所述判斷所述第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組，包括：

計(jì)算所述第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所得的人臉相似度是否滿足第二合并條件且所述第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三合并條件，如果是，表明所述第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

可選的，所述第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。

可選的，所述判斷所述目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，包括：

遍歷預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的多個(gè)第一類圖片組，在遍歷到每個(gè)第一類圖片組時(shí)，判斷所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配；

當(dāng)所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片相匹配時(shí)，表明所述目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，并結(jié)束遍歷過程。

可選的，所述判斷所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配，包括：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所述第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一預(yù)定匹配條件，如果滿足，表明所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

可選的，所述判斷所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配，包括：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所有人臉相似度是否滿足第二預(yù)定匹配條件以及所述第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三預(yù)定匹配條件，如果均滿足，表明所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖片處理裝置，包括：

目標(biāo)人臉圖片獲得模塊，用于獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片；

第一判斷模塊，用于判斷所述目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，其中，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫包括多個(gè)第一類圖片組，每個(gè)第一類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)人員，每個(gè)第一類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第一類人臉圖片；

目標(biāo)第二類圖片組確定模塊，用于當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，從預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與所述目標(biāo)人臉圖片所匹配的第一類圖片組相同的目標(biāo)第 二類圖片組，其中，所述預(yù)設(shè)人員采集庫中包括多個(gè)第二類圖片組，每個(gè)第二類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫的人員，每個(gè)第二類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第二類人臉圖片；

第一處理模塊，用于將所述目標(biāo)人臉圖片加入所述目標(biāo)第二類圖片組中。

可選的，本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種圖片處理裝置還包括：

目標(biāo)預(yù)分組構(gòu)建模塊，用于當(dāng)判斷出所述目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組不匹配時(shí)，構(gòu)建目標(biāo)預(yù)分組，所述目標(biāo)預(yù)分組包括所述目標(biāo)人臉圖片；

合并處理模塊，用于將所述目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，以重構(gòu)所述目標(biāo)預(yù)分組，其中，所述各個(gè)預(yù)分組中包括之前獲得的與所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫匹配失敗的目標(biāo)人臉圖片；

第二判斷模塊，用于在合并完成后，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量是否達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，如果是，觸發(fā)第二處理模塊，否則，觸發(fā)分組添加模塊；其中，所述預(yù)設(shè)閾值不小于各個(gè)第一類圖片組中所包括的第一類人臉圖片的數(shù)量；

所述第二處理模塊，用于對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理；

所述分組添加模塊，用于將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組加入到所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中，結(jié)束流程。

可選的，所述第二處理模塊，包括：

判斷單元，用于判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組是否與所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，如果是，觸發(fā)第一分配單元，否則，觸發(fā)第二分配單元；

所述第一分配單元，用于從所述預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組所匹配的第一類圖片組相同的第二類圖片組，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片加入到所確定出的第二類圖片組；

所述第二分配單元，用于利用當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片，構(gòu)建對(duì)應(yīng)同一人員的第一類圖片組和第二類圖片組，將所構(gòu)建的第一類圖片組加入到所述預(yù) 設(shè)基準(zhǔn)庫，將所構(gòu)建的第二類圖片組加入到所述預(yù)設(shè)人員采集庫，其中，所構(gòu)建的第一類圖片組和所構(gòu)建的第二類圖片組中的圖片不同且數(shù)量之和為當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)設(shè)分組中的圖片數(shù)量。

可選的，所述合并處理模塊，包括：

分組提取單元，用于從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組；

合并判斷單元，用于判斷所述第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組；

第一合并處理單元，用于當(dāng)所述合并判斷單元的判斷結(jié)果為是時(shí)，將所述第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，將所述第一預(yù)分組從所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中刪除，并判斷所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，觸發(fā)所述分組提取單元，如果否，結(jié)束合并處理；

第二合并處理單元，用于當(dāng)所述合并判斷單元的判斷結(jié)果為否時(shí)，判斷所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，觸發(fā)所述分組提取單元，如果否，結(jié)束合并處理。

可選的，所述合并判斷單元具體用于：

計(jì)算所述第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所述第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一合并條件，如果是，表明所述第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

可選的，所述合并判斷單元具體用于：

計(jì)算所述第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所得的人臉相似度是否滿足第二合并條件且所述第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三合并條件，如果是，表明所述第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

可選的，所述第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。

可選的，所述第一判斷模塊，包括：

遍歷分析單元，用于遍歷預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的多個(gè)第一類圖片組，在遍歷到每個(gè)第一類圖片組時(shí)，判斷所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配；

結(jié)果確定單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片相匹配時(shí)，表明所述目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，并結(jié)束遍歷過程。

可選的，所述遍歷分析單元具體用于：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所述第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一預(yù)定匹配條件，如果滿足，表明所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

可選的，所述遍歷分析單元具體用于：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所有人臉相似度是否滿足第二預(yù)定匹配條件以及所述第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三預(yù)定匹配條件，如果均滿足，表明所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

本發(fā)明實(shí)施例中，在獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片后，判斷目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫包括多個(gè)第一類圖片組，每個(gè)第一類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)人員，每個(gè)第一類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第一類人臉圖片；當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，從預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與該目標(biāo)人臉圖片所匹配的第一類圖片組相同的目標(biāo)第二類圖片組，其 中，該預(yù)設(shè)人員采集庫中包括多個(gè)第二類圖片組，每個(gè)第二類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫的人員，每個(gè)第二類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第二類人臉圖片；將該目標(biāo)人臉圖片加入所述目標(biāo)第二類圖片組中?？梢?，通過本方案，可以將人臉圖片按人員分組，從而建立圖片與人員之間的關(guān)系。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法的另一流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法的又一流程圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法的又一流程圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例提供了圖片處理方法及裝置，以將人臉圖片按人員分組，從而建立圖片與人員之間的關(guān)系。

下面首先對(duì)本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法進(jìn)行介紹。

需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法的執(zhí)行主體可以為圖 片處理裝置，并且，該圖片處理裝置可以運(yùn)行于與圖像采集設(shè)備相連接的設(shè)備中，此時(shí)，可以直接從圖像采集設(shè)備中獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片，舉例而言，該圖像采集設(shè)備可以為攝像頭，該與圖像采集設(shè)備相連接的設(shè)備可以為數(shù)據(jù)硬盤錄像機(jī)或者終端；當(dāng)然，該圖片處理裝置也可以運(yùn)行于未與圖像采集設(shè)備相連的設(shè)備中，此時(shí)，待匹配的目標(biāo)人臉圖片可以為用戶手動(dòng)輸入的圖片，這也是合理的。

如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種圖片處理方法，可以包括如下步驟：

s101，獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片；

s102，判斷該目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，如果是，執(zhí)行s103；

需要說明的是，該圖片處理裝置預(yù)先構(gòu)建有預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫，其中，該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫包括多個(gè)第一類圖片組，每個(gè)第一類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)人員，每個(gè)第一類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第一類人臉圖片。

其中，在本次獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片后，由于需要建立該目標(biāo)人臉圖片與人員的關(guān)系，即將該目標(biāo)人臉圖片按人員進(jìn)行分組，因此，可以判斷該目標(biāo)人臉圖片是否與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，并當(dāng)判斷出該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配時(shí)，執(zhí)行后續(xù)的s103。

其中，在本發(fā)明的一種實(shí)現(xiàn)方式，所述判斷該目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，可以包括：

遍歷預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的多個(gè)第一類圖片組，在遍歷到每個(gè)第一類圖片組時(shí)，判斷該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配；

當(dāng)該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片相匹配時(shí)，表明該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，并結(jié)束遍歷過程。

具體的，判斷該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配的具體實(shí)現(xiàn)方式存在多種，下面舉例介紹：

在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述判斷該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配，可以包括：

計(jì)算該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷該第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一預(yù)定匹配條件，如果滿足，表明該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

可以理解的是，第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值可以包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。并且，不同的第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值對(duì)應(yīng)不同的第一預(yù)定匹配條件，例如：當(dāng)?shù)谌惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為最大值、平均值或最小值時(shí)，為了保證目標(biāo)人臉圖片與第一類圖片組具有極高的相似性，第一預(yù)定匹配條件可以為：第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值大于某一閾值；而當(dāng)?shù)谌惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為方差值時(shí)，為了保證目標(biāo)人臉圖片與第一類圖片組具有極高的相似性，第一預(yù)定匹配條件可以為：第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值小于某一閾值。

其中，可以采用現(xiàn)有技術(shù)來計(jì)算該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度，具體的相似度算法本文不做限定。

為了提高精準(zhǔn)度，在另一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述判斷該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配，可以包括：

計(jì)算該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所有人臉相似度是否滿足第二預(yù)定匹配條件以及該第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三預(yù)定匹配條件，如果均滿足，表明該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

可以理解的是，第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值可以包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。為了提高精準(zhǔn)度，不但需要第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值滿足第三預(yù)定匹配條件，還需要所有人臉相似度是否滿足第二預(yù)定匹配條件，以此提高匹配結(jié)果的精準(zhǔn)性。其中，第二預(yù)定匹配條件可以為：所有人臉相似度均大于某一閾值，而不同的第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值對(duì)應(yīng)不同的第三預(yù)定匹配條件，例如：當(dāng) 第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為最大值、平均值或最小值時(shí)，為了保證目標(biāo)人臉圖片與第一類圖片組具有極高的相似性，第三預(yù)定匹配條件可以為：第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值大于某一閾值；而當(dāng)?shù)谒念惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為方差值時(shí)，為了保證目標(biāo)人臉圖片與第一類圖片組具有極高的相似性，第三預(yù)定匹配條件可以為：第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值小于某一閾值。

需要強(qiáng)調(diào)的是，上述的關(guān)于判斷該目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配的具體實(shí)現(xiàn)方式僅僅作為示例，不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。另外，上述的判斷該目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配的具體實(shí)現(xiàn)方式也僅僅作為示例，并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定，例如：可以分別判斷該目標(biāo)人臉圖片與各個(gè)第一類圖片組是否相匹配，當(dāng)某一個(gè)第一類圖片相匹配時(shí)，表明該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配。

s103，從預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與該目標(biāo)人臉圖片所匹配的第一類圖片組相同的目標(biāo)第二類圖片組；

s104，將該目標(biāo)人臉圖片加入該目標(biāo)第二類圖片組中。需要說明的是，預(yù)先構(gòu)建有預(yù)設(shè)人員采集庫，該預(yù)設(shè)人員采集庫中包括多個(gè)第二類圖片組，每個(gè)第二類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫的人員，每個(gè)第二類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第二類人臉圖片。

需要強(qiáng)調(diào)的是，對(duì)于第一類圖片組中的第一類人臉圖片的數(shù)量和相應(yīng)第二類圖片組中第二類人臉圖片的數(shù)量的大小關(guān)系并不存在嚴(yán)格的大小關(guān)系，舉例而言：作為本發(fā)明的一種實(shí)施方式，預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組為所對(duì)應(yīng)人員的匹配標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)設(shè)人員采集庫中的第二類圖片組為所對(duì)應(yīng)人員的存儲(chǔ)位置，因此，為了保證較高的處理速度，第一類圖片組中第一類人臉圖片的數(shù)量可以少于所對(duì)應(yīng)人員的第二類圖片組的第二類人臉圖片的數(shù)量；當(dāng)然，為了保證較高的精準(zhǔn)度，作為本發(fā)明的一種實(shí)施方式，預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組中第一類人臉圖片的數(shù)量也可以不少于相應(yīng)第二類圖片組中第二類人臉圖片的數(shù)量，這也是合理的。并且，預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的各個(gè)第一類圖片組所包括的第一類人臉圖片的數(shù)量可以相同或不同，預(yù)設(shè)人員采集庫中的各個(gè)第二類圖片組合所包括的第二類人臉圖片的數(shù)量可以相同或不同。

其中，在確定出該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配時(shí)，表明該目標(biāo)人臉圖片為預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中某一人員的人臉圖片，因此，可以從預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與該目標(biāo)人臉圖片所匹配的第一類圖片組相同的目標(biāo)第二類圖片組，進(jìn)而將該目標(biāo)人臉圖片加入該目標(biāo)第二類圖片組中。

舉例而言：假設(shè)預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中包括三個(gè)第一類圖片組，分別對(duì)應(yīng)人員a、人員b和人員c，預(yù)設(shè)人員采集庫包括三個(gè)第二類圖片組，分別對(duì)應(yīng)人員a、人員b和人員c，其中，對(duì)應(yīng)人員a的第一類圖片組中的第一類人臉圖片的數(shù)量少于對(duì)應(yīng)人員a的第二類圖片組中的第二類人臉圖片，對(duì)應(yīng)人員b的第一類圖片組中的第一類人臉圖片的數(shù)量少于對(duì)應(yīng)人員b的第二類圖片組中的第二類人臉圖片，對(duì)應(yīng)人員c的第一類圖片組中的第一類人臉圖片的數(shù)量少于對(duì)應(yīng)人員c的第二類圖片組中的第二類人臉圖片；當(dāng)獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片后，判斷出該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的對(duì)應(yīng)于人員a的第一類圖片組相匹配時(shí)，可以從預(yù)設(shè)人員采集庫中確定出對(duì)應(yīng)于人員a的第二類圖片組，將該目標(biāo)人臉圖片加入所確定出的對(duì)應(yīng)于人員a的第二類圖片組中，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)人臉圖片按照人員進(jìn)行分組。

可見，通過本方案，可以將人臉圖片按人員分組，從而建立圖片與人員之間的關(guān)系。

基于圖1所示實(shí)施例，如圖2所示，在另一實(shí)施例中，本發(fā)明實(shí)施例所提供的圖片處理方法，還可以包括如下步驟：

s105，當(dāng)判斷出該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組不匹配時(shí)，構(gòu)建目標(biāo)預(yù)分組，該目標(biāo)預(yù)分組包括該目標(biāo)人臉圖片；

其中，當(dāng)判斷出該目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組不匹配時(shí)，為了使該目標(biāo)人臉圖片能夠被有效利用，即被確認(rèn)為某一人員的人臉圖片或作為構(gòu)建新人員的第一類圖片組和第二類圖片組的基礎(chǔ)，因此，可以構(gòu)建目標(biāo)預(yù)分組，該目標(biāo)預(yù)分組當(dāng)前僅僅包括該目標(biāo)人臉圖片。

s106，將該目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，以重構(gòu)該目標(biāo)預(yù)分組；

其中，各個(gè)預(yù)分組中包括之前獲得的與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫匹配失敗的目標(biāo)人臉圖片。

在構(gòu)建包括本次待匹配的目標(biāo)人臉圖片的目標(biāo)預(yù)分組后，可以將該目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，以重構(gòu)該目標(biāo)預(yù)分組，進(jìn)而后續(xù)利用重構(gòu)后的目標(biāo)預(yù)分組進(jìn)行相應(yīng)處理。

具體的，如圖3所示，將該目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，可以包括：

s301，從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的該預(yù)分組確定為第一預(yù)分組；

其中，預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中存在多個(gè)預(yù)分組，在合并時(shí)，需要依次將該目標(biāo)預(yù)分組與該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前所存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并。具體的，在合并過程中，首先從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組，然后對(duì)第一預(yù)分組執(zhí)行后續(xù)的處理。

s302，判斷該第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組，如果是，執(zhí)行s303，否則，執(zhí)行s304；

其中，在將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組后，可以判斷該第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組，并根據(jù)不同的判斷結(jié)果執(zhí)行不同的操作，具體的，當(dāng)判斷出該第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組時(shí)，可以執(zhí)行s303，而當(dāng)判斷出該第一預(yù)分組不能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組時(shí)，可以執(zhí)行s304。

s303，將該第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，將該第一預(yù)分組從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中刪除，執(zhí)行s304；

其中，當(dāng)判斷出該第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組時(shí)，可以執(zhí)行合并，即將該第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，并將該第一預(yù)分組從預(yù)設(shè)預(yù)分組中刪除，此時(shí)，目標(biāo)預(yù)分組所包含的圖片數(shù)量增多，而該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中的預(yù)分組的數(shù)量變少。

并且，在將該第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，將該第一預(yù)分組從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中刪除之后，需要繼續(xù)對(duì)預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中所存在的 未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組進(jìn)行是否滿足合并的分析，此時(shí)，可以執(zhí)行s304。

s304，判斷該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，返回執(zhí)行s301，否則，結(jié)束合并處理。

其中，當(dāng)判斷出該第一預(yù)分組不能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組時(shí)，則首先判斷下該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并根據(jù)不同的判斷結(jié)果執(zhí)行不同的操作；另外，當(dāng)判斷出該第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組時(shí)，在將該第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，將該第一預(yù)分組從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中刪除之后，需要繼續(xù)對(duì)預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中所存在的未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組進(jìn)行是否滿足合并的分析，因此，需要執(zhí)行s304。具體的，當(dāng)判斷出該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組時(shí)，需要繼續(xù)對(duì)預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中所存在的未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組進(jìn)行是否滿足合并的分析，此時(shí)，可以返回執(zhí)行s301，即從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組；而當(dāng)判斷出該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中不存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，即預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中所有的預(yù)分組均被執(zhí)行過合并判斷處理，因此，可以結(jié)束合并處理。

具體的，在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述判斷該預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組，可以包括：

計(jì)算該第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷該第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一合并條件，如果是，表明該第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

具體的，該第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組即表明該第一預(yù)分組中的圖片與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片屬于相似圖片，即為同一人員的圖片。其中，第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。并且，不同的第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值對(duì)應(yīng)不同的第一合并條件，例如：當(dāng)?shù)谝活惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為最大值、平均值或最小值時(shí)，第一合并條件可以為：第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值大于某一閾值；而當(dāng)?shù)谝活惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為方差時(shí)，第一合并條件可以為：第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值小于某一閾值。其中，可以采用現(xiàn)有技術(shù)計(jì)算該第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度，具體采用何種相似度算法 在此不做限定。

為了提高精準(zhǔn)性，具體的，在另一種實(shí)現(xiàn)方式的，所述判斷該預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組，可以包括：

計(jì)算該第一預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所得的人臉相似度是否滿足第二合并條件且該第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三合并條件，如果是，表明該第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

具體的，第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。為了提高精準(zhǔn)度，不但第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值滿足第三合并條件，還需要所得的人臉相似度滿足第二合并條件，以此提高匹配結(jié)果的精準(zhǔn)性。第二合并條件為：所有人臉相似度均大于某一閾值，而不同的第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值對(duì)應(yīng)不同的第三合并條件，例如：當(dāng)?shù)诙惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為最大值、平均值或最小值時(shí)，第三合并條件可以為：第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值大于某一閾值；而當(dāng)?shù)诙惤y(tǒng)計(jì)指標(biāo)值為方差值時(shí)，第三合并條件可以為：第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值小于某一閾值。

可以理解的是，上述所給出的判斷該第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組的具體實(shí)現(xiàn)方式僅僅作為示例，并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。

s107，在合并完成后，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量是否達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，如果是，執(zhí)行s108，否則，執(zhí)行s109；

在合并完成后，為了減少人員重分配處理次數(shù)從而減小計(jì)算量，可以判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量是否滿足預(yù)定的人員重分配處理所需的圖片數(shù)量，即是否達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，并根據(jù)不同的判斷結(jié)果執(zhí)行不同的操作，具體的，當(dāng)判斷出當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時(shí)，表明當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量滿足預(yù)定的人員重分配處理所需的圖片數(shù)量，因此，可以執(zhí)行s108；而當(dāng)判斷出當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量未達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時(shí)，表明當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量不滿足預(yù)定的人員重分配處理所需的圖片數(shù)量，因此，可以執(zhí)行s109。

其中，該預(yù)設(shè)閾值不小于各個(gè)第一類圖片組中所包括的第一類人臉圖片的數(shù)量，該預(yù)設(shè)閾值的具體數(shù)值可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定，在此不做限定。

s108，對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理；

其中，當(dāng)判斷出當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時(shí)，表明當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量滿足預(yù)定的人員重分配處理所需的圖片數(shù)量，因此，對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理。

具體的，如圖4所示，對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理，可以包括：

s401，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組是否與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，如果是，執(zhí)行s402，否則，執(zhí)行s403；

其中，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組是否與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，可以具體為：遍歷預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的多個(gè)第一類圖片組，在遍歷到每個(gè)第一類圖片組時(shí)，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配；當(dāng)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片相匹配時(shí)，表明當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組是否與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，并結(jié)束遍歷過程。

需要強(qiáng)調(diào)的是，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配，類似于上述的判斷目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配，區(qū)別在于，需要計(jì)算當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的每張圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度。

s402，從該預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組所匹配的第一類圖片組相同的第二類圖片組，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片加入到所確定出的第二類圖片組；

其中，在判斷出當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配時(shí)，可以從該預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組所匹配的第一類圖片組相同的第二類圖片組，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片加入到所確定出的第二類圖片組。

s403，利用當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片，構(gòu)建對(duì)應(yīng)同一人員的第一類圖片組和第二類圖片組，將所構(gòu)建的第一類圖片組加入到該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫，將所構(gòu)建 的第二類圖片組加入到該預(yù)設(shè)人員采集庫。

其中，所構(gòu)建的第一類圖片組和所構(gòu)建的第二類圖片組中的圖片不同且數(shù)量之和為當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)設(shè)分組中的圖片數(shù)量。并且，可以理解的是，第一類圖片組中的圖片可以為差異較大的圖片，舉例：目標(biāo)預(yù)分組中的圖片達(dá)到閥值8張，可以從中選出差異較大的5張作為第一類圖片組，剩下的作為相應(yīng)第二類圖片組中的圖片，并且，圖片之間的差異值可以根據(jù)相似度值來確定出，即相似度越大，差異越小，而相似度越小，差異越大。

在判斷出當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組與該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組不匹配時(shí)，表明當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片不屬于預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫的任何一個(gè)人員的圖片，因此，可以利用當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片，構(gòu)建對(duì)應(yīng)同一人員的第一類圖片組和第二類圖片組，將所構(gòu)建的第一類圖片組加入到該預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫，將所構(gòu)建的第二類圖片組加入到該預(yù)設(shè)人員采集庫。

可以理解的是，上述所給出的對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理的具體實(shí)現(xiàn)方式僅僅作為示例，并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。

s109，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組加入到該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中，結(jié)束流程。

其中，在判斷出當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量未達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時(shí)，可以將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組加入到該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中，作為該預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中的新的預(yù)分組，以便之后的目標(biāo)人臉圖片的處理。

可見，通過本方案，不但可以在判斷出目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中第一類圖片組相匹配時(shí)，按照人員對(duì)目標(biāo)人臉圖片進(jìn)行分組，而且，可以在判斷出目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中第一類圖片組不匹配時(shí)，對(duì)目標(biāo)人臉圖片進(jìn)行有效處理，因此，可以更好地將人臉圖片按人員分組，從而建立圖片與人員之間的關(guān)系。

相應(yīng)于上述方法實(shí)施例，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種圖片處理裝置，如圖5所示，該裝置可以包括：

目標(biāo)人臉圖片獲得模塊510，用于獲得待匹配的目標(biāo)人臉圖片；

第一判斷模塊520，用于判斷所述目標(biāo)人臉圖片是否與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第 一類圖片組相匹配，其中，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫包括多個(gè)第一類圖片組，每個(gè)第一類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)人員，每個(gè)第一類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第一類人臉圖片；

目標(biāo)第二類圖片組確定模塊530，用于當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，從預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與所述目標(biāo)人臉圖片所匹配的第一類圖片組相同的目標(biāo)第二類圖片組，其中，所述預(yù)設(shè)人員采集庫中包括多個(gè)第二類圖片組，每個(gè)第二類圖片組唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫的人員，每個(gè)第二類圖片組中包括所對(duì)應(yīng)人員的第二類人臉圖片；

第一處理模塊540，用于將所述目標(biāo)人臉圖片加入所述目標(biāo)第二類圖片組中。

可見，通過本方案，可以將人臉圖片按人員分組，從而建立圖片與人員之間的關(guān)系。

在另一實(shí)施例中，基于上述圖5所示的裝置，本發(fā)明所提供的一種圖片處理裝置還可以包括：

目標(biāo)預(yù)分組構(gòu)建模塊550，用于當(dāng)判斷出所述目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組不匹配時(shí)，構(gòu)建目標(biāo)預(yù)分組，所述目標(biāo)預(yù)分組包括所述目標(biāo)人臉圖片；

合并處理模塊560，用于將所述目標(biāo)預(yù)分組與預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中當(dāng)前存在的各個(gè)預(yù)分組進(jìn)行合并，以重構(gòu)所述目標(biāo)預(yù)分組，其中，所述各個(gè)預(yù)分組中包括之前獲得的與所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫匹配失敗的目標(biāo)人臉圖片；

第二判斷模塊570，用于在合并完成后，判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片數(shù)量是否達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，如果是，觸發(fā)第二處理模塊580，否則，觸發(fā)分組添加模塊590，其中，所述預(yù)設(shè)閾值不小于各個(gè)第一類圖片組中所包括的第一類人臉圖片的數(shù)量；

所述第二處理模塊580，用于對(duì)當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組執(zhí)行預(yù)定的人員重分配處理；

所述分組添加模塊590，用于將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組加入到所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中，結(jié)束流程。

具體的，在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述第二處理模塊580，可以包括：

判斷單元，用于判斷當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組是否與所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，如果是，觸發(fā)第一分配單元，否則，觸發(fā)第二分配單元；

所述第一分配單元，用于從所述預(yù)設(shè)人員采集庫中，確定所對(duì)應(yīng)人員與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組所匹配的第一類圖片組相同的第二類圖片組，將當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片加入到所確定出的第二類圖片組；所述第二分配單元，用于利用當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中的圖片，構(gòu)建對(duì)應(yīng)同一人員的第一類圖片組和第二類圖片組，將所構(gòu)建的第一類圖片組加入到所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫，將所構(gòu)建的第二類圖片組加入到所述預(yù)設(shè)人員采集庫，其中，所構(gòu)建的第一類圖片組和所構(gòu)建的第二類圖片組中的圖片不同且數(shù)量之和為當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)設(shè)分組中的圖片數(shù)量。

具體的，所述合并處理模塊560，可以包括：

分組提取單元，用于從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中選擇一個(gè)未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，并將所選擇的預(yù)分組確定為第一預(yù)分組；

合并判斷單元，用于判斷所述第一預(yù)分組是否能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組；

第一合并處理單元，用于當(dāng)所述合并判斷單元的判斷結(jié)果為是時(shí)，將所述第一預(yù)分組中的各個(gè)圖片合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中，將所述預(yù)分組從預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中刪除，并判斷所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，觸發(fā)所述分組提取單元，如果否，結(jié)束合并處理；

第二合并處理單元，用于當(dāng)所述合并判斷單元的判斷結(jié)果為否時(shí)，判斷所述預(yù)設(shè)預(yù)分組庫中是否存在未被執(zhí)行合并判斷的預(yù)分組，如果是，觸發(fā)所述分組提取單元，如果否，結(jié)束合并處理。

具體的，在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述合并判斷單元具體用于：

計(jì)算所述預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所述第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一合并條件，如果是，表明所述預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

具體的，在另一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述合并判斷單元具體用于：

計(jì)算所述預(yù)分組與當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組中兩兩圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的人臉相似度的第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所得的人臉相似度是否滿足第二合并條件且所述第二類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第三合并條件，如果是，表明所述第一預(yù)分組能夠合并入當(dāng)前的目標(biāo)預(yù)分組。

具體的，所述第一類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值包括：最大值、平均值、最小值和方差中的至少一項(xiàng)。

具體的，所述第一判斷模塊520，可以包括：

遍歷分析單元，用于遍歷預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的多個(gè)第一類圖片組，在遍歷到每個(gè)第一類圖片組時(shí)，判斷所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組是否相匹配；

結(jié)果確定單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片相匹配時(shí)，表明所述目標(biāo)人臉圖片與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)庫中的第一類圖片組相匹配，并結(jié)束遍歷過程。

具體的，在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述遍歷分析單元具體用于：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所述第三類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值是否滿足第一預(yù)定匹配條件，如果滿足，表明所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

具體的，在另一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述遍歷分析單元具體用于：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組中各個(gè)第一類人臉圖片之間的人臉相似度；

計(jì)算所得的所有人臉相似度所對(duì)應(yīng)的第四類統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值；

判斷所有人臉相似度是否滿足第二預(yù)定匹配條件以及所述第四類統(tǒng)計(jì)指 標(biāo)值是否滿足第三預(yù)定匹配條件，如果均滿足，表明所述目標(biāo)人臉圖片與當(dāng)前遍歷到的第一類圖片組相匹配。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本說明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用相關(guān)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。