CN111400532A - 一种照片推荐方法及终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种照片推荐方法及终端，通过接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集，确定与所述第一照片集相关的行为数据，根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片，可以结合用户不断变化的喜好，实现更准确地向用户推荐合适的照片，优化用户体验。

Description

一种照片推荐方法及终端

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种照片推荐方法及终端。

背景技术

在移动互联网高度发展的今天，网络实名社交开始盛行，在实名网络空间，用户上传自己的照片，提交个人文字属性信息和资料进行实名认证。每个用户有自己的个人网络空间，可以写日志，发布各种图文信息；用户之间可以聊天，建立好友关系，关注好友的信息。

目前，已有将人脸识别、图像识别相关技术应用于照片推荐服务的方案，通过人脸识别技术结合用户给出的参考信息进行交叉匹配，实现个性化地向用户推荐照片，但这种方案仅对人脸特征进行识别分析，也存在推荐规则较单一的问题，且没有结合用户不断变化的喜好来进行照片的推荐，这时推荐给用户的照片并不一定是用户期待的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种照片推荐方法及终端，实现更准确地向用户推荐合适的照片。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种照片推荐方法，其特征在于，包括步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种照片推荐终端，包括存储器、处理器及存储在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以下步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

本发明的有益效果在于：通过接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集，确定与所述第一照片集相关的行为数据，根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片，可以结合用户不断变化的喜好，实现更准确地向用户推荐合适的照片，优化用户体验。

附图说明

图1为本发明实施例的一种照片推荐方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例的一种照片推荐终端的结构示意图；

图3为本发明实施例的一种计算相似度的步骤流程图；

标号说明：

1、一种照片推荐终端； 2、存储器； 3、处理器。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

本发明最关键的构思在于:计算接收的参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据相似度从所述照片库里确定第一照片集，确定与所述第一照片集相关的行为数据，根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

请参照图1，一种照片推荐方法，包括步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集，确定与所述第一照片集相关的行为数据，根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片，可以结合用户不断变化的喜好，实现更准确地向用户推荐合适的照片，优化用户体验。

进一步的，步骤S1中计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度包括：

S10、通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度。

由上述描述可知，通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，可以提高参考照片与照片库中照片对比的精确性。

进一步的，所述步骤S10之前包括：

分别计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的特征；

照片的特征的计算包括：

S11、扫描照片，判断照片中的人脸所在位置；

S12、基于所述人脸所在位置的坐标框，识别出人脸区域，计算所述人脸区域中人脸五官的关键点位置坐标，根据所述人脸五官的关键点位置坐标将所述人脸区域缩放到固定尺寸；

S13、对所述缩放到固定尺寸的人脸区域进行属性分析，识别预设的人脸属性的属性值；

S14、将所述人脸属性的属性值转化为固定长度的数值串，所述数值串构成所述照片的特征。

由上述描述可知，利用人脸识别相关技术分析所述照片的人脸，得到数值串，方便了参考照片与照片库中照片的特征比对。

进一步的，步骤S1中根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集具体为：

将所述照片库中的照片根据所述相似度从高到低排序；

获取所述相似度达到预设阀值以上的照片，获得第一照片集。

由上述描述可知，将照片库中照片排序，获取相似度达到阀值以上的照片，实现更准确地向用户推荐合适的照片。

进一步的，步骤S3具体为：

根据所述行为数据计算与每个用户的距离，根据所述距离获取预设个数的用户；

选取与所述预设个数的用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片。

由上述描述可知，通过获取距离相近的预设个数用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片，可以借助其他喜好相近的用户实现更加准确地推荐合适的照片，优化用户体验。

请参照图2，一种照片推荐终端1，包括存储器2、处理器3及存储在存储器2上并可在所述处理器3上运行的计算机程序，所述处理器3执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集，确定与所述第一照片集相关的行为数据，根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片，可以结合用户不断变化的喜好，实现更准确地向用户推荐合适的照片，优化用户体验。

进一步的，步骤S1中计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度包括：

S10、通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度。

由上述描述可知，通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，可以提高参考照片与照片库中照片对比的精确性。

进一步的，所述步骤S10之前包括：

分别计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的特征；

照片的特征的计算包括：

S11、扫描照片，判断照片中的人脸所在位置；

S12、基于所述人脸所在位置的坐标框，识别出人脸区域，计算所述人脸区域中人脸五官的关键点位置坐标，根据所述人脸五官的关键点位置坐标将所述人脸区域缩放到固定尺寸；

S13、对所述缩放到固定尺寸的人脸区域进行属性分析，识别预设的人脸属性的属性值；

S14、将所述人脸属性的属性值转化为固定长度的数值串，所述数值串构成所述照片的特征。

由上述描述可知，利用人脸识别相关技术分析所述照片的人脸，得到数值串，方便了参考照片与照片库中照片的特征比对。

进一步的，步骤S1中根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集具体为：

将所述照片库中的照片根据所述相似度从高到低排序；

获取所述相似度达到预设阀值以上的照片，获得第一照片集。

由上述描述可知，将照片库中照片排序，获取相似度达到阀值以上的照片，实现更准确地向用户推荐合适的照片。

进一步的，步骤S3具体为：

根据所述行为数据计算与每个用户的距离，根据所述距离获取预设个数的用户；

选取与所述预设个数的用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片。

由上述描述可知，通过获取距离相近的预设个数用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片，可以借助其他喜好相近的用户实现更加准确地推荐合适的照片，优化用户体验。

实施例一

请参照图1和图3，一种照片推荐方法，包括步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

具体的，接收用户自己的一张或多张形象照片，假设为N张，N≥1，构成照片库；

接收用户感兴趣的人的一张或多张照片作为参考照片；

分别计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的特征，其中照片的特征包括但不仅限于眼、口、鼻、脸颊、下巴、轮廓等关键点，以及性别、年龄、表情、衣着、肤色等信息；

照片的特征的计算包括：

S11、扫描照片，判断照片中的人脸所在位置；

具体的，人脸识别相关算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸所在位置；

S12、基于所述人脸所在位置的坐标框，识别出人脸区域，计算所述人脸区域中人脸五官的关键点位置坐标，根据所述人脸五官的关键点位置坐标将所述人脸区域缩放到固定尺寸；

其中，五官关键点的数量是预设的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义，常见的有5点、68点、90点等，预设五官关键点的数量使图像的特征比对基于同一水平，令比对结果更加准确；

S13、对所述缩放到固定尺寸的人脸区域进行属性分析，识别预设的人脸属性的属性值；

其中，预设的人脸属性包括但不仅限于眼、口、鼻、脸颊、下巴、轮廓等关键点，以及性别、年龄、表情、衣着、肤色等信息；

S14、将所述人脸属性的属性值转化为固定长度的数值串，所述数值串构成所述照片的特征；

S10、通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度。

具体地，如图3所示，通过对参考照片进行图像灰度化处理，对灰度化的照片进行LBP特征提取，通过ULBP降维处理将所述参考照片分割为多个方格，每个方格生成直方图，将直方图连接成所述参考照片的特征向量集合；

同样地，对预设的照片库里的照片进行上述处理，得到预设的照片库里的照片的特征向量集合；

通过比较上所述参考照片和预设的照片库里的照片的直方图连接成的特征向量集合得出相似度；

将所述照片库中的照片根据所述相似度从高到低排序；

获取所述相似度达到预设阀值以上的照片，获得第一照片集，设照片数为M，0≤M≤N；其中，可以根据需要调整预设阀值的大小，阀值越大，则第一照片集中的照片与参考照片的平均相似度越高；阀值越小，则第一照片集中的照片与参考照片的平均相似度越低，预设阀值的可调整性使得第一照片集的获取具有更高的灵活性和可操作性；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

其中，所述行为数据包括浏览、关注、赞、踩、评论、收藏、下载、收发消息、送花、打赏等行为数据以及与其他用户相同或相近的属性信息(如兴趣爱好)；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片；

具体地，根据所述行为数据计算与每个用户的距离，根据所述距离获取预设个数的用户；

选取与所述预设个数的用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片；

具体地，将每一个与其他用户相同或相近的属性信息作为一特征值，组合对该用户的照片的不同的行为数据构建特征矩阵，例如对该用户的照片进行浏览、赞或评论分别代表不同的特征数值；计算与每个用户特征矩阵的距离，所述距离越小则与该用户的喜好越相近；

按照与每个用户特征矩阵的距离从小到大将各个用户排序，从所述距离最小的用户开始向后获取预设个数的用户作为喜好相近的用户；

选取与所述喜好相近的用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片；

确定推荐照片数为T，0≤T≤M；

展示待推荐照片。

实施例二

请参照图2，一种照片推荐终端1，包括存储器2、处理器3及存储在存储器2上并可在所述处理器3上运行的计算机程序，所述处理器3执行所述计算机程序时实现实施例一中的各个步骤。

综上所述，本发明提供的一种照片推荐方法及终端，通过接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集，确定与所述第一照片集相关的行为数据，根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片，可以结合用户不断变化的喜好，实现更准确地向用户推荐合适的照片，可调的预设阀值提高了灵活性，相似度与行为数据有效提高了选取推荐照片的精准度，优化了用户体验。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种照片推荐方法，其特征在于，包括步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

2.根据权利要求1所述的一种照片推荐方法，其特征在于，所述步骤S1中计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度包括：

S10、通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度。

3.根据权利要求2所述的一种照片推荐方法，其特征在于，所述步骤S10之前包括：

分别计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的特征；

照片的特征的计算包括：

S11、扫描照片，判断照片中的人脸所在位置；

S12、基于所述人脸所在位置的坐标框，识别出人脸区域，计算所述人脸区域中人脸五官的关键点位置坐标，根据所述人脸五官的关键点位置坐标将所述人脸区域缩放到固定尺寸；

S13、对所述缩放到固定尺寸的人脸区域进行属性分析，识别预设的人脸属性的属性值；

S14、将所述人脸属性的属性值转化为固定长度的数值串，所述数值串构成所述照片的特征。

4.根据权利要求1所述的一种照片推荐方法，其特征在于，所述步骤S1中根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集具体为：

将所述照片库中的照片根据所述相似度从高到低排序；

获取所述相似度达到预设阀值以上的照片，获得第一照片集。

5.根据权利要求1所述的一种照片推荐方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

根据所述行为数据计算与每个用户的距离，根据所述距离获取预设个数的用户；

选取与所述预设个数的用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片。

6.一种照片推荐终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、接收参考照片，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度，根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集；

S2、确定与所述第一照片集相关的行为数据；

S3、根据所述行为数据从所述第一照片集中选取待推荐照片。

7.根据权利要求6所述的一种照片推荐终端，其特征在于，所述步骤S1中计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度包括：

S10、通过对比参考照片与预设的照片库里的照片之间的特征，计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的相似度。

8.根据权利要求7所述的一种照片推荐终端，其特征在于，所述步骤S10之前包括：

分别计算所述参考照片与预设的照片库里的照片的特征；

照片的特征的计算包括：

S11、扫描照片，判断照片中的人脸所在位置；

S12、基于所述人脸所在位置的坐标框，识别出人脸区域，计算所述人脸区域中人脸五官的关键点位置坐标，根据所述人脸五官的关键点位置坐标将所述人脸区域缩放到固定尺寸；

S13、对所述缩放到固定尺寸的人脸区域进行属性分析，识别预设的人脸属性的属性值；

S14、将所述人脸属性的属性值转化为固定长度的数值串，所述数值串构成所述照片的特征。

9.根据权利要求6所述的一种照片推荐终端，其特征在于，所述步骤S1中根据所述相似度从所述照片库里确定第一照片集具体为：

将所述照片库中的照片根据所述相似度从高到低排序；

获取所述相似度达到预设阀值以上的照片，获得第一照片集。

10.根据权利要求6所述的一种照片推荐终端，其特征在于，所述S3具体为：

根据所述行为数据计算与每个用户的距离，根据所述距离获取预设个数的用户；

选取与所述预设个数的用户发布的处于所述第一照片集中的照片作为待推荐照片。

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