CN112348689A - 用于社交服务的人脸识别方法和系统 - Google Patents

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CN112348689A CN202011327568.6A CN202011327568A CN112348689A CN 112348689 A CN112348689 A CN 112348689A CN 202011327568 A CN202011327568 A CN 202011327568A CN 112348689 A CN112348689 A CN 112348689A
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陈海波
潘志锐
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Deep Blue Technology Shanghai Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种用于社交服务的人脸识别方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取目标对象的图像；将目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系；接收云端服务器发送的当前用户与目标对象的社交关系。本发明的方法，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。

Description

用于社交服务的人脸识别方法和系统
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种用于社交服务的人脸识别方法、一种用于社交服务的人脸识别方法、一种智能终端、一种云端服务器、一种用于社交服务的人脸识别系统和一种计算机可读存储介质。
背景技术
现在社交工具有基于互联网的微信、QQ、微博等，并且用户建立各种各样社交群。在人际交往时，可以方便通过上述平台进行社交活动，但是，如果社交活动频繁，很容易忘记社交活动中社交对象的详细信息(姓名、与当事人关系、上一次社交时间和内容等)，当下一次突然见到对方时，容易出现尴尬场面，影响与对方的进一步沟通交流。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提供了一种用于社交服务的人脸识别方法，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。
本发明采用的技术方案如下：
一种用于社交服务的人脸识别方法，包括以下步骤：获取目标对象的图像；将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将所述目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使所述云端服务器对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系；接收所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系。
根据本发明的一个实施例，获取目标对象的图像，包括：通过具有拍摄功能的穿戴设备获取所述目标对象的图像，并接收所述穿戴设备发送的所述目标对象的图像；将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，包括：对所述目标对象的图像进行人脸检测，并对人脸进行特征定位，以获得所述目标对象的人脸特征向量。
根据本发明的一个实施例，所述接收所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系之后，还包括：通过语音播放的方式，将所述目标对象的社交关系发送至所述穿戴设备；将所述当前用户的身份信息发送至所述目标对象的终端。
根据本发明的一个实施例，上述的用于社交服务的人脸识别方法，还包括：当未接收到所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系时，将所述目标对象的图像保存，便于所述当前用户进行编辑后存储至所述人脸数据库。
根据本发明的一个实施例，其中，当前用户与所述目标对象的社交关系包括：社交总次数、最近预设次数的社交时间、沟通内容、沟通时间长短、沟通地点、熟悉程度中的一种或者多种。
本发明还提出了一种用于社交服务的人脸识别方法，包括以下步骤：接收智能终端发送的目标对象的人脸特征向量；对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系，并将所述目标对象的社交关系发送给智能终端。
根据本发明的一个实施例，所述对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，包括：判断所述目标对象的人脸特征向量是否处于预设人脸数据库中；如果是，则调取所述当前用户与所述目标对象的社交关系，并将所述目标对象的社交关系发送至所述智能终端。
根据本发明的一个实施例，所述判断所述目标对象的人脸特征向量是否处于人脸数据库之后，还包括：如果否，发送识别失败信息至所述智能终端，以使所述智能终端将目标对象的图像保存，便于所述当前用户进行编辑后存储至所述人脸数据库。
本发明还提出了一种智能终端，包括：第一获取模块，用于获取目标对象的图像；第一发送模块，用于将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将所述目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使所述云端服务器对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系；第一接收模块，用于接收所述云端服务器发送的所述当前用户和所述目标对象的社交关系。
本发明还提出了一种云端服务器，包括：第二接收模块，用于接收智能终端发送的目标对象的人脸特征向量；第一处理模块，用于对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系；第二发送模块，用于将所述目标对象的社交关系发送给所述智能终端。
本发明还提出了一种用于社交服务的人脸识别的系统，包括：智能终端和云端服务器，其中，所述智能终端，用于获取目标对象的图像，并将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将所述目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；所述云端服务器，用于对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系，并将所述目标对象的社交关系发送给智能终端；所述智能终端，还用于接收接收所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的用于社交服务的人脸识别方法。
本发明的有益效果：
本发明首先通过智能终端获取目标对象的图像，并将目标对象的图像转换为人脸特征向量，以及将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；通过云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。由此，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。
附图说明
图1为本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法的流程图；
图2为本发明一个实施例的用于社交服务的人脸识别方法的示意图；
图3为本发明另一个实施例的用于社交服务的人脸识别方法的示意图；
图4为本发明实施例的智能终端的方框示意图；
图5为本发明一个实施例的用于社交服务的人脸识别方法的流程图；
图6为本发明实施例的云端服务器的方框示意图；
图7为本发明实施例的社交服务的人脸识别的系统的方框示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法的流程图。
如图1所示，本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法可包括以下步骤：
S1，获取目标对象的图像。
根据本发明的一个实施例，获取目标对象的图像，包括：通过具有拍摄功能的穿戴设备获取目标对象的图像，并接收穿戴设备发送的目标对象的图像。其中，穿戴设备可以为蓝牙耳机或者手表，在本发明的一个实施例中，需要使用蓝牙耳机进行接收当前用户与目标对象的社交关系，因此优选的穿戴设备采用蓝牙耳机。
具体而言，如图2和3所示，可通过搭载针孔摄像头的便携式蓝牙耳机获取目标对象的图像或者拍摄视频，这样可以保证不影响当前用户与目标对象的交流，也不会显得当前用户不懂礼数。穿戴设备还通过蓝牙或者无线方式将拍摄到目标对象的图像或者视频直接发送给智能终端对应的应用程序中，或者是将拍摄到的目标对象的图像或者视频进行初步处理后再发送给智能终端对应的应用程序中。
其中，在本发明的一些实施例中，智能终端可以为手机、平板电脑等。
S2，将目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系。
其中，在本发明的一个实施例中，当前用户与目标对象的社交关系包括：社交总次数、最近预设次数的社交时间、沟通内容、沟通时间长短、沟通地点、熟悉程度中的一种或者多种。其中，预设次数可根据实际情况进行标定，例如，预设次数可以为5次。
根据本发明的一个实施例，将目标对象的图像转换为人脸特征向量，包括：对目标对象的图像进行人脸检测，并对人脸进行特征定位，以获得目标对象的人脸特征向量。
具体而言，智能终端在接收到穿戴设备发送的目标对象的图像或者视频之后，对目标对象的图像进行人脸检测，并对人脸特征进行定位，提取对应的人脸特征向量，然后将人脸特征向量通过无线传输的方式上传至云端服务器。因此，相对于传输视频或者图像，仅传输人脸特征向量，传输效率得到提高，保证人脸识别的实时性。
云端服务器在接收到智能终端发送的目标对象的人脸特征向量之后，对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系。具体过程包括：如图2和3所示，先判断该目标对象的人脸特征向量是否处于预设人脸数据库中，如果是，则根据目标对象的人脸特征向量与预设人脸数据库获取目标对象的详细信息，并进行数据分析，得到当前用户与目标对象的社交关系，例如，社交总次数、最近预设次数的社交时间、沟通内容、沟通时间长短、沟通地点、熟悉程度等，然后将得到的当前用户与该目标对象的社交关系通过无线传输的方式发送给智能终端；如果否，云端服务器则发送识别识别信息至智能终端。
需要说明的时，智能终端的应用程序是前期通过获取人脸图像，进行标注，模型训练得到的模型，用于对目标对象的图像进行处理。
S3，接收云端服务器发送的当前用户与目标对象的社交关系。
根据本发明的一个实施例，接收云端服务器发送的当前用户与目标对象的社交关系之后，还包括：通过语音播放的方式，将目标对象的社交关系发送至穿戴设备；将当前用户的身份信息发送至目标对象的终端。
也就是说，在云端服务器获取到当前用户与目标对象的社交关系时，智能终端会接收到该社交关系，并将当前用户与目标对象的社交关系，通过语音播报的方式发送至穿戴设备(例如，蓝牙耳机)，这样既不会影响当前用户与目标对象之间的交流的同时，还能准确了解目标对象的社交关系。同时，智能终端还将当前用户的个人信息发送给目标对象，以便于相互了解与沟通。
进一步地，根据本发明的一个实施例，上述的用于社交服务的人脸识别方法，还包括：当未接收到云端服务器发送的当前用户与目标对象的社交关系时，将目标对象的图像保存，便于当前用户进行编辑后存储至人脸数据库。
具体而言，当云端服务器判断目标对象未处于预设人脸数据库中时，例如，当前用户与目标对象为初次见面，此时云端服务器发送识别失败信息至智能终端，即没有发送社交关系至智能终端，智能终端会自动将人脸识别的人脸特征向量与目标对象的图像对应存储在应用程序中，在本次社交结束后，提醒当前用户对目标对象进行编辑，编辑内容包括：目标对象姓名、交流内容、交流时长，然后将该目标用户存储到预设人脸数据库中，以更新预设人脸数据库，使当前用户在以后碰见当前目标对象时，不会因忘记姓名而尴尬。
综上所述，首先通过智能终端获取目标对象的图像，并将目标对象的图像转换为人脸特征向量，以及将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；通过云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。由此，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。
对应上述方法，本发明还提出了一种智能终端。
图4为本发明实施例的智能终端的方框示意图。
如图4所示，本发明实施例的智能终端100包括：第一获取模块110、第第一发送模块120和第一接收模块130。
其中，第一获取模块110用于获取目标对象的图像。第一发送模块120用于将目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系。第一接收模块130用于接收云端服务器发送的当前用户和目标对象的社交关系。
根据本发明的一个实施例，第一获取模块110获取目标对象的图像，具体用于，通过具有拍摄功能的穿戴设备获取目标对象的图像，并接收穿戴设备发送的目标对象的图像；第一发送模块120将目标对象的图像转换为人脸特征向量，具体用于，对目标对象的图像进行人脸检测，并对人脸进行特征定位，以获得目标对象的人脸特征向量。
根据本发明的一个实施例，第一接收模块130还用于，通过语音播放的方式，将目标对象的社交关系发送至穿戴设备；将当前用户的身份信息发送至目标对象的终端。
根据本发明的一个实施例，上述的智能终端100还包括：第一保存模块，用于在第一接收模块130未接收到终端服务器发送的当前用户与目标对象的社交关系时，将目标对象的图像保存，便于当前用户进行编辑后存储至人脸数据库。
根据本发明的一个实施例，其中，当前用户与目标对象的社交关系包括：社交总次数、最近预设次数的社交时间、沟通内容、沟通时间长短、沟通地点、熟悉程度中的一种或者多种。
需要说明的是，本发明实施例的智能终端中未披露的细节，请参照本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。
对应上述方法，本发明还提出了一种用于社交服务的人脸识别方法。
图5为本发明一个实施例的用于社交服务的人脸识别方法的流程图。
如图5所示，本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法可包括以下步骤：
S11，接收智能终端发送的目标对象的人脸特征向量。
S12，对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。
根据本发明的一个实施例，对目标对象的人脸特征向量进行处理，包括：判断目标对象的人脸特征向量是否处于预设人脸数据库中；如果是，则调取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送至智能终端。
根据本发明的一个实施例，判断目标对象的人脸特征向量是否处于人脸数据库之后，还包括：如果否，发送识别失败信息至智能终端，以使智能终端将目标对象的图像保存，便于当前用户进行编辑后存储至人脸数据库。
需要说明的是，本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法中未披露的细节，请参照上述实施例的用于社交服务的人脸识别方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。
综上，本发明首先通过智能终端获取目标对象的图像，并将目标对象的图像转换为人脸特征向量，以及将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；通过云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。由此，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。
对应上述方法，本发明还提出了一种云端服务器。
图6为本发明实施例的云端服务器的方框示意图。
如图6所示，本发明实施例的云端服务器200可包括：第二接收模块210、第一处理模块220、第二发送模块230。
其中，第二接收模块210用于接收智能终端发送的目标对象的人脸特征向量。第一处理模块220用于对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系。第二发送模块230用于将目标对象的社交关系发送给智能终端。
根据本发明的一个实施例，第一处理模块220对目标对象的人脸特征向量进行处理，具体用于，判断目标对象的人脸特征向量是否处于预设人脸数据库中；如果是，则调取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送至智能终端。
根据本发明的一个实施例，第一处理模块220还用于，如果否，发送识别失败信息至智能终端，以使智能终端将目标对象的图像保存，便于当前用户进行编辑后存储至人脸数据库。
需要说明的是，本发明实施例的云端服务器中未披露的细节，请参照本发明实施例的用于社交服务的人脸识别方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。
对应上述实施例，本发明还提出了一种用于社交服务的人脸识别的系统。
图7为本发明实施例的社交服务的人脸识别的系统的方框示意图。
如图7所示，本发明实施例的用于社交服务的人脸识别的系统300可包括：智能终端100和云端服务器200。
其中，智能终端100用于获取目标对象的图像，并将目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器。云端服务器200用于对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。智能终端100还用于接收接收云端服务器发送的当前用户与目标对象的社交关系。
本发明的用于社交服务的人脸识别的系统，首先通过智能终端获取目标对象的图像，并将目标对象的图像转换为人脸特征向量，以及将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；通过云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。由此，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。
对应上述实施例，本发明还提出一种计算机可读存储介质。
本发明实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可实现根据本发明上述实施例所述的用于社交服务的人脸识别方法。
根据本发明实施例的非临时性计算机可读存储介质，处理器执行存储在其上的计算机程序时，首先通过智能终端获取目标对象的图像，并将目标对象的图像转换为人脸特征向量，以及将目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；通过云端服务器对目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与目标对象的社交关系，并将目标对象的社交关系发送给智能终端。由此，能够避免社交人员脸盲，在遇见熟人时，可能无法立即想起对方姓名而产生的社交失误，提高社交效率，促进商业合作，维系、发展社交关系，提升社交亲密程度。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标对象的图像；
将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将所述目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使所述云端服务器对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系；
接收所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系。
2.根据权利要求1所述的用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，所述获取目标对象的图像，包括：
通过具有拍摄功能的穿戴设备获取所述目标对象的图像，并接收所述穿戴设备发送的所述目标对象的图像；
将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，包括：
对所述目标对象的图像进行人脸检测，并对人脸进行特征定位，以获得所述目标对象的人脸特征向量。
3.根据权利要求1所述的用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，所述接收所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系之后，还包括：
通过语音播放的方式，将所述目标对象的社交关系发送至所述穿戴设备；
将所述当前用户的身份信息发送至所述目标对象的终端。
4.根据权利要求1所述的用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，还包括：
当未接收到所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系时，将所述目标对象的图像保存，便于所述当前用户进行编辑后存储至所述人脸数据库。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，其中，所述当前用户与所述目标对象的社交关系包括：社交总次数、最近预设次数的社交时间、沟通内容、沟通时间长短、沟通地点、熟悉程度中的一种或者多种。
6.一种用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收智能终端发送的目标对象的人脸特征向量；
对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系，并将所述目标对象的社交关系发送给智能终端。
7.根据权利要求6所述的用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，包括：
判断所述目标对象的人脸特征向量是否处于预设人脸数据库中；
如果是，则调取所述当前用户与所述目标对象的社交关系，并将所述目标对象的社交关系发送至所述智能终端。
8.根据权利要求7所述的用于社交服务的人脸识别方法，其特征在于，所述判断所述目标对象的人脸特征向量是否处于人脸数据库之后，还包括：
如果否，发送识别失败信息至所述智能终端，以使所述智能终端将目标对象的图像保存，便于所述当前用户进行编辑后存储至所述人脸数据库。
9.一种智能终端，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标对象的图像；
第一发送模块，用于将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将所述目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器，以使所述云端服务器对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系；
第一接收模块，用于接收所述云端服务器发送的所述当前用户和所述目标对象的社交关系。
10.一种云端服务器，其特征在于，包括：
第二接收模块，用于接收智能终端发送的目标对象的人脸特征向量；
第一处理模块，用于对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系；
第二发送模块，用于将所述目标对象的社交关系发送给所述智能终端。
11.一种用于社交服务的人脸识别系统，其特征在于，包括：智能终端和云端服务器，其中，
所述智能终端，用于获取目标对象的图像，并将所述目标对象的图像转换为人脸特征向量，并将所述目标对象的人脸特征向量发送至云端服务器；
所述云端服务器，用于对所述目标对象的人脸特征向量进行处理，以获取当前用户与所述目标对象的社交关系，并将所述目标对象的社交关系发送给智能终端；
所述智能终端，还用于接收接收所述云端服务器发送的当前用户与所述目标对象的社交关系。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的用于社交服务的人脸识别方法。
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