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龙图腾网获悉以萨技术股份有限公司申请的专利人脸聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115862092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211441293.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由苏照阳;李凡平;石柱国设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：确定待聚类的人脸样本图像集与人脸样本图像集的预测人脸数量集；确定人脸样本图像集中人脸样本图像对应的人脸特征；依据人脸特征，构建与人脸样本图像集对应的特征矩阵；依据预测人脸数量集，采用聚类算法对特征矩阵进行聚类，得到分别与预测人脸数量集内的多个数量分别对应的人脸聚类结果；评估人脸聚类结果，得到分别与人脸聚类结果对应的斜坡系数；确定与目标斜坡系数对应的聚类结果为目标人脸聚类结果。本发明解决了相关技术中进行人脸聚类时，存在的聚类结果准确性较低的技术问题。

本发明授权人脸聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸聚类方法，其特征在于，包括： 确定待聚类的人脸样本图像集与所述人脸样本图像集的预测人脸数量集，其中，所述预测人脸数量集包括多个数量； 确定所述人脸样本图像集中人脸样本图像对应的人脸特征； 依据所述人脸特征，构建与所述人脸样本图像集对应的特征矩阵； 依据所述预测人脸数量集，采用聚类算法对所述特征矩阵进行聚类，得到分别与所述预测人脸数量集内的多个数量分别对应的人脸聚类结果； 评估所述人脸聚类结果，得到分别与所述人脸聚类结果对应的斜坡系数，其中，所述斜坡系数用于评价所述人脸聚类结果的准确性； 确定与目标斜坡系数对应的聚类结果为目标人脸聚类结果，其中，所述目标斜坡系数为所述斜坡系数中最大的系数； 其中，所述依据所述人脸特征，构建与所述人脸样本图像集对应的特征矩阵，包括：依据所述人脸特征中的每个人脸特征与所述人脸特征中的每个人脸特征之间的余弦相似度，构建与所述人脸样本图像集对应的相似矩阵；依据所述相似矩阵，确定预定数量个目标行向量；分别确定与所述预定数量个目标行向量对应的滑动窗口宽度；依据分别与所述预定数量个目标行向量对应的所述滑动窗口宽度，分别确定与所述预定数量个目标行向量对应的窗口均值、尾部均值与尾部方差；依据所述分别与所述预定数量个目标行向量对应的所述窗口均值、所述尾部均值与所述尾部方差，分别确定与所述预定数量个目标行向量对应的候选阈值；分别从与所述预定数量个目标行向量对应的所述候选阈值中确定出最大的阈值为目标阈值；依据分别与所述预定数量个目标行向量对应的所述目标阈值，构建与所述人脸样本图形集对应的邻接矩阵；依据所述邻接矩阵，构建与所述人脸样本图像集对应的所述特征矩阵。

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