(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 202211063493.4 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 杭州网易云音乐科技有限公司 地址 310052 浙江省杭州市萧 山区钱江世 纪城奔竞大道353号杭州国际博览中 心A座1201室 (72)发明人 金强　李鹏　蔡苗苗　曹偲　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 金银花 (51)Int.Cl. G06F 16/783(2019.01) G06F 16/75(2019.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 人脸特征库构建方法、 装置、 电子设备和存 储介质 (57)摘要 本公开涉及互联网技术领域， 尤其涉及一种 人脸特征库构建方法、 装置、 电子设备和存储介 质， 针对第一实体标签集中的每个第一实体标 签， 获取第一实体标签对应的多个第一人物图 像， 对多个第一人物图像分别进行预处理， 获得 多个人脸特征； 针对每个第一实体标签， 对第一 实体标签对应的多个人脸特征进行预设筛选处 理， 获得第一人脸特征集； 将多个第一人脸特征 集中的每两个第一人脸特征集进行相似度比对， 若两个第一人脸特征集的相似度比对结果满足 预设条件， 则将任意两个第一人脸特征集进行合 并处理； 基于新获得的多个第一人脸特征集以及 第一实体标签集， 构建人脸特征库。 本公开可 以 高效构建更完备的人脸特征库， 提高人物实体标 签的识别准确率。 权利要求书2页 说明书23页 附图6页 CN 115408564 A 2022.11.29 CN 115408564 A 1.一种人脸特 征库构建方法， 其特 征在于， 包括： 针对第一实体标签集中的每个第 一实体标签， 获取所述第 一实体标签对应的多个第 一 人物图像， 对所述多个第一人物图像分别进行预处理， 获得多个人脸特征； 其中， 所述预处 理至少包括人脸检测以及人脸特 征提取； 针对每个第一实体标签， 对所述第一实体标签对应的多个人脸特征进行预设筛选处 理， 获得第一人脸特 征集； 将多个第一人脸特征集中的每两个第 一人脸特征集进行相似度比对， 在每次相似度比 对中， 若两个第一人脸特征集的相似度比对结果满足预设条件， 则将所述任意两个第一人 脸特征集进行合并处 理； 基于新获得的多个第一人脸特 征集以及所述第一实体标签集， 构建人脸特 征库。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第 一实体标签对应的多个人脸 特征进行预设筛选处理， 获得第一人脸特 征集， 包括： 对所述第一实体标签对应的多个人脸特征进行聚类处理， 获得多个第一人脸特征簇， 每个第一人脸特 征簇包括 一个聚类中心； 针对每个所述聚类中心， 若所述聚类中心分别与 各个其它聚类中心的相似度均不满足 第一相似度条件， 则 删除所述聚类中心所在的第一人脸特 征簇； 基于剩余的多个第一人脸特 征簇， 获得 所述第一人脸特 征集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于剩余的多个第一人脸特征簇， 获 得所述第一人脸特 征集， 包括： 针对剩余的每个第 一人脸特征簇， 确定所述第 一人脸特征簇 中的每个人脸特征与对应 的聚类中心的相似度， 将相似度不满足第二相似度条件的人脸特征从所述第一人脸特征簇 中剔除； 基于新获得的多个第一人脸特 征簇， 获得 所述第一人脸特 征集。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于新获得的多个第一人脸特征簇， 获得所述第一人脸特 征集， 包括： 针对新获得的每个第 一人脸特征簇， 若所述第 一人脸特征簇 中的人脸特征的数量不满 足数量条件， 则将所述第一人脸特 征簇删除。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于新获得的多个第一人脸特征簇， 获得所述第一人脸特 征集， 包括： 针对新获得的每个第 一人脸特征簇， 确定所述第 一人脸特征簇中的每个人脸特征分别 与多个其它人脸特征的相似度， 将相似度满足第三相似度条件的其它人脸特征从所述第一 人脸特征簇中剔除； 基于再次新获得的多个第一人脸特 征簇， 获得 所述第一人脸特 征集。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将多个第 一人脸特征集中的每两个第 一人脸特征集进行相似度比对， 在每次相似度比对中， 若两个第一人脸特征集的相似度比 对结果满足预设条件， 则将所述两个第一人脸特 征集进行合并处 理， 包括： 针对每两个第一人脸特 征集， 执行以下操作： 获取一个第 一人脸特征集的多个聚类中心， 以及获取另一第 一人脸特征集的多个聚类 中心；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115408564 A 2确定所述一个第一人脸特征集的每个聚类中心， 分别与 所述另一第 一人脸特征集的多 个聚类中心的相似度， 获得相似度向量； 基于获得的多个相似度向量构建类间相似度矩阵， 确定所述类间相似度矩阵中达到第 一相似度阈值的目标相似度， 将所述目标相似度的数量作为所述相似度比对结果； 若所述相似度比对结果满足预设条件， 则将所述一个第 一人脸特征集与所述另一第 一 人脸特征集进行合并处 理。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述将所述一个第 一人脸特征集与所述另 一第一人脸特 征集进行合并处 理之前， 还 包括： 基于所述一个第一人脸特征集的每个聚类中心， 分别与 所述一个第 一人脸特征集的其 它各个聚类中心的相似度， 构建第一类内相似度矩阵； 基于所述另一第一人脸特征集的每个聚类中心， 分别与 所述另一第 一人脸特征集的其 它各个聚类中心的相似度， 构建第二类内相似度矩阵； 若基于所述第一类内相似度矩阵、 所述第二类内相似度矩阵以及所述类间相似度矩 阵， 确定所述一个第一人脸特征集中的目标聚类中心与所述另一第一人脸特征集的各个聚 类中心满足第一预设 关系， 则将所述目标聚类中心所在的第一人脸特 征簇剔除； 若基于所述第一类内相似度矩阵、 所述第二类内相似度矩阵以及所述类间相似度矩 阵， 确定所述另一第一人脸特征集中的目标聚类中心与所述一个第一人脸特征集的各个聚 类中心满足第二预设 关系， 则将所述目标聚类中心所在的第一人脸特 征簇剔除。 8.一种人脸特 征库构建装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于针对第一实体标签集中的每个第一实体标签， 获取所述第一实体 标签对应的多个第一人物图像， 对所述多个第一人物图像分别进行预处理， 获得多个人脸 特征； 其中， 所述预处 理至少包括人脸检测以及人脸特 征提取； 筛选模块， 用于针对每个第一实体标签， 对所述第一实体标签对应的多个人脸特征进 行预设筛选处理， 获得第一人脸特 征集； 比对模块， 用于将多个第一人脸特征集中的每两个第一人脸特征集进行相似度比对， 在每次相似度比对中， 若两个第一人脸特征集的相似度比对结果满足预设条件， 则将所述 任意两个第一人脸特 征集进行合并处 理； 构建模块， 用于基于新获得的多个第一人脸特征集以及所述第一实体标签集， 构建人 脸特征库。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 其中， 所述存储器存储有可在所 述处理器上运行 的计算机程序， 当所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器 执行权利要求1～7中任一所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其存储有计算机程序， 当所述计算机程序 在电子设备 上运行时， 使得 所述电子设备 执行权利要求1～7中任一所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115408564 A 3