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圖片排序方法及終端.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410090640.6

申請日:

2014.03.12

公開號:

CN104915351A

公開日:

2015.09.16

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20140312|||公開
IPC分類號: G06F17/30; G06K9/66 主分類號: G06F17/30
申請人: 華為技術有限公司
發明人: 江焯林; 楊強
地址: 518129廣東省深圳市龍崗區坂田華為總部辦公樓
優先權:
專利代理機構: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291 代理人: 黃志華
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410090640.6

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.08.21|||2015.10.14|||2015.09.16

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明實施例公開了一種圖片排序方法及終端,獲取終端中存儲的圖片;檢測所述圖片是否為第一類圖片,所述第一類圖片是指包括人臉的圖片;在所述圖片是第一類圖片時,根據社交關系模型對所述圖片進行排序;在所述圖片不是第一類圖片時,根據預設規則對所述圖片進行排序。

權利要求書

權利要求書
1.  一種圖片排序方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取終端中存儲的圖片;
檢測所述圖片是否為第一類圖片,所述第一類圖片是指包括人臉的圖片;
在所述圖片是第一類圖片時,根據社交關系模型對所述圖片進行排序;
在所述圖片不是第一類圖片時,根據預設規則對所述圖片進行排序。

2.  如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據社交關系模型對所述圖片進行排序之前,所述方法還包括:
利用存儲的聯系人的頭像和所述聯系人的信息訓練所述社交關系模型。

3.  如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用存儲的聯系人的頭像和所述聯系人的信息訓練所述社交關系模型,具體包括:
提取所述聯系人的頭像數據,用所述聯系人的信息對所述頭像數據進行標注從而獲得所述社交關系模型從而獲得所述社交關系模型。

4.  根據權利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述根據社交關系模型對所述圖片進行排序,具體包括:
通過所述社交關系模型,獲取所述圖片對應的聯系人的信息,所述圖片對應的聯系人的信息包含所述聯系人的身份特征;
在所述圖片對應的聯系人的信息被成功獲取時,將所述圖片添加到人臉識別組,根據所述身份特征,對所述人臉識別組中的圖片進行排序;
在所述圖片對應的聯系人的信息未被獲取時,將所述圖片添加到人臉未識別組,并根據所述預設規則對所述人臉未識別組的圖像進行聚類排序。

5.  如權利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,所述檢測所述圖片是否為第一類圖片之前,所述方法還包括:
提取存儲的人臉圖像的特征值;
通過機器學習方法對所述人臉圖像的特征值進行學習,建立人臉識別模 型。

6.  如權利要求5所述的方法,其特征在于,所述檢測所述圖片是否為第一類圖片,具體包括:
提取所述圖片的特征值;
將所述圖片的特征值與所述人臉識別模型進行匹配;
在所述匹配的結果高于第一預設值時,確定所述圖片是所述第一類圖片;
在所述匹配的結果不高于第一預設值時,確定所述圖片不是所述第一類圖片。

7.  一種終端,其特征在于,所述終端包括:
圖片獲取單元,用于獲取終端中存儲的圖片;
檢測單元,用于檢測所述圖片獲取單元獲取的所述圖片是否為第一類圖片,所述第一類圖片是指包括人臉的圖片;
第一排序單元,用于在所述檢測單元檢測到在所述圖片是第一類圖片時,根據社交關系模型對所述圖片進行排序;
第二排序單元,用于在所述檢測單元檢測到在所述圖片不是第一類圖片時,根據預設規則對所述圖片進行排序。

8.  如權利要求7所述的終端,其特征在于,所述終端還包括社交模型訓練單元;
所述社交模型訓練單元,具體用于利用存儲的聯系人的頭像和所述聯系人的信息訓練所述社交關系模型;
所述第一排序單元,用于在所述檢測單元檢測到在所述圖片是第一類圖片時,根據所述社交模型訓練單元訓練出的社交關系模型對所述圖片進行排序。

9.  如權利要求8所述的終端,其特征在于,所述社交模型訓練單元,具體用于提取所述聯系人的頭像數據,用所述聯系人的信息對所述頭像數據進行標注從而獲得所述社交關系模型。

10.  根據權利要求7至9任一所述的終端,其特征在于,所述第一排序單 元,具體用于通過所述社交關系模型,獲取所述圖片對應的聯系人的信息,所述圖片對應的聯系人的信息包含所述聯系人的身份特征,在所述圖片對應的聯系人的信息被成功獲取時,將所述圖片添加到人臉識別組,根據所述身份特征,對所述人臉識別組中的圖片進行排序,以及在所述圖片對應的聯系人的信息被未被獲取時,將所述圖片添加到人臉未識別組,并根據所述預設規則對所述人臉未識別組的圖像進行聚類排序。

11.  如權利要求7至10任一所述的終端,其特征在于,所述終端還包括人臉模型建立單元;
所述人臉模型建立單元,用于提取存儲的人臉圖像的特征值,并通過機器學習方法對所述人臉圖像的特征值進行學習,建立人臉識別模型;
所述檢測單元,具體用于根據所述人臉模型建立單元建立的人臉識別模型,檢測所述圖片是否為第一類圖片。

12.  如權利要求11所述的終端,其特征在于,所述檢測單元,具體用于提取所述圖片的特征值,將所述圖片的特征值與所述人臉識別模型進行匹配,在所述匹配的結果高于第一預設值時,確定所述圖片是所述第一類圖片,以及在所述匹配的結果不高于第一預設值時,確定所述圖片不是所述第一類圖片。

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圖片 排序 方法 終端
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