CN112733664B - 一种照片分类方法 - Google Patents

Abstract

一种照片分类方法，包括如下步骤：第一步骤，将照片中的人脸裁剪成独立的头像图片，并建立头像图片与照片的对应关系；第二步骤，根据头像图片质量进行分类，形成高质量库和低质量库；第三步骤，按照头像图片的相似度将高质量库划分为一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库；第四步骤，将人脸库和与之对应的相似库中拍摄时间相近的头像图片进行相似度对比，将相似库中判定为同一人的头像图片移入对应的人脸库，将判定为不是同一人的头像图片移入新的人脸库；第五步骤，将低质量库中的头像图片与人脸库认定为同一人的头像图片移入对应的人脸库中；第六步骤，根据人脸库对照片进行分类，本发明可快速、准确的对照片进行分类。

Description

一种照片分类方法

技术领域

本发明总体涉及人工智能技术领域，更具体地，涉及一种照片分类方法。

背景技术

随着科技的快速发展和人们生活质量的提高，人们日常经常会利用手机、相机拍摄工作场景、记录生活等，然后通过互联网传递或者分享自己在工作和生活中拍摄的照片，随着移动终端或者存储设备上的储存空间越来越大，使用户可以将大量的照片进行储存，方便随时的进行浏览和使用。

目前，用户通过终端的图库查看图片时，面对大量的照片，由于分类方法太过笼统，使用户无法快速找到自己想要查看的照片，现有技术中，有按照拍摄时间或者拍摄地点分类的方法，然而按照此类方法进行分类的话，用户在一段时间之后很可能不记得照片的拍摄时间或是拍摄地点，即便某个时间或者某个地点的照片放在一起，也很难将不同时间或者不同地点的同一人的照片全部放在一个照片组中，导致用户后期查看时，需要手动逐个进行查看，从而花费较多时间，因此给用户带了极大的不便，降低了查找效率；而且有时候因为抓拍儿童、运动的物体等，可能会未来得及对焦或者手抖都能会造成图片不清晰，图片质量差，后期需要手动进行选择或者删除整理，从而花费大量的时间并且增加操作，用户体验较差。

为了解决照片分类不准确和部分图片质量差，导致查看时费时费力的问题，亟需一种照片分类方法。

发明内容

本发明提供了一种照片分类方法，包括如下步骤：第一步骤S1，读取照片库中照片信息，将照片中的人脸裁剪成独立的头像图片，并建立头像图片与照片的对应关系；第二步骤S2，识别头像图片质量，根据头像图片质量进行分类，形成高质量库和低质量库；第三步骤S3，将高质量库中的头像图片进行相似度对比，按照头像图片的相似度将高质量库划分为一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库；第四步骤S4，将人脸库和与之对应的相似库中拍摄时间相近的头像图片进行相似度对比，若判断为同一人则将相似库与对应的人脸库合并，若判定为同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入对应的人脸库中，若判定为不是同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入新的人脸库，直至相似库中的头像图片对比完毕；第五步骤S5，将低质量库中的头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集进行相似度对比，若认定为同一人则将低质量库中的头像图片移入对应的人脸库中；第六步骤S6，根据人脸库对照片进行分类。

根据本发明的一种实施方式，第四步骤S4中，当所有人脸库与之对应的相似库对比完成后，若有多个人脸库，则继续将各个人脸库之间依次进行对比，将判定为同一个人的人脸库进行合并。

根据本发明的一种实施方式，所述第二步骤S2中，识别头像图片质量，主要是识别头像图片中人脸的清晰度和人脸角度。

根据本发明的一种实施方式，所述第三步骤S3中，将高质量库中的第一张头像图片移入第一人脸库，将第二张头像图片的特征与第一人脸库中的头像图片的特征的并集进行对比，若判定为同一个人，则将第二张头像图片移入第一人脸库，若判定为相似的人，则将第二张头像图片移入与第一人脸库对应的相似库，若判定为不同的人，则将头像图片移入第二人脸库，直至高质量库中的头像图片判定完毕，得到一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库。

根据本发明的一种实施方式，所述第三步骤S3中，高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度≥80％，则认为是同一人；高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度＜80％，且≥50，认为可能是同一人；高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度＜50％，则认为不是同一人。

根据本发明的一种实施方式，所述第三步骤S3中，高质量库中的头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度≥80％，则将头像图片移入与之相似度最高的人脸库中，并记录与之相似度≥80％的人脸库信息。

根据本发明的一种实施方式，所述第四步骤S4中，人脸库和对应的相似库中拍摄时间相近的头像图片特征的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人。

根据本发明的一种实施方式，所述第四步骤S4中，当两个人脸库之间进行对比时，分别在两个人脸库中选取拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，当两个人脸库中至少有一个人脸库中的头像图片数量小于三张，则将头像图片数量较少的人脸库中的头像图片全部选取，并在另一个人脸库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比；当两个人脸库中的头像图片数量均大于三张，则在两个人脸库中均选取3～10张拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比。

根据本发明的一种实施方式，所述第四步骤S4中，当两个人脸库中的头像图片特征的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认定为不是同一人。

根据本发明的一种实施方式，所述第五步骤S5中，低质量库中头像图片的特征与人脸库中头像图片特征的并集的相似度≥70％，则认定为同一人，若相似度＜70％，则认定为不是同一人。

本发明可以将同一人物不同拍摄时期的照片进行精准识别，对照片中的不同人物进行准确判定，并可将照片按人物进行分类，提供了一种准确可靠的照片分类方法，可以给人们节约大量的照片筛选和查看的时间。

附图说明

图1.一种照片分类方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，参考标号是指本发明中的组件、技术，以便本发明的优点和特征在适合的环境下实现能更易于被理解。下面的描述是对本发明权利要求的具体化，并且与权利要求相关的其它没有明确说明的具体实现也属于权利要求的范围。

图1示出了一种照片分类方法流程图。

如图1所示，一种照片分类方法，包括，第一步骤S1，读取照片库中照片信息，将照片中的人脸裁剪成独立的头像图片，并建立头像图片与照片的对应关系；第二步骤S2，识别头像图片质量，根据头像图片质量进行分类，形成高质量库和低质量库；第三步骤S3，将高质量库中的头像图片进行相似度对比，按照头像图片的相似度将高质量库划分为一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库；第四步骤S4，将人脸库和与之对应的相似库中拍摄时间相近的头像图片进行相似度对比，若判定为同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入对应的人脸库中，若判定为不是同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入新的人脸库，直至相似库中的头像图片对比完毕；第五步骤S5，将低质量库中的头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集进行相似度对比，若认定为同一人则将低质量库中的头像图片移入对应的人脸库中；第六步骤S6，根据人脸库对照片进行分类。

所述第一步骤S1中，读取照片库中照片的信息，包括进行人脸位置识别，判定人脸在头像中的位置，将照片中的人脸轮廓识别出来与照片背景进行区分，从而将照片中的头像裁切下来，形成单独的人脸头像图片，使每个头像图片可作为一张单独的对象进行对比，并且将头像图片与原照片进行关联。在对照片进行分类时，可以直接对不同的头像图片之间进行对比，不需对比与人脸头像无关照片中的图像内容，减少对比时的工作量，提高头像图片对比的效率，将判定为同一人的头像移入同一个人脸库中，而不需移动原照片，方便后期继续进行相似度对比。

所述第二步骤S2中，识别图片质量可以根据图片的质量将图片分为高质量库和低质量库，头像图片的质量主要包括头像图片中人脸的清晰度、人脸倾斜角度等，人脸清晰度好、人脸倾斜度小的放入高质量库中，反之放入低质量库中。设置高质量库和低质量库的目的是，将高质量库中的头像图片和低质量库中的头像图片分开进行对比，将高质量库中的头像图片和低质量库中的头像图片进行相似度对比判定是否为同一人时分别设置不同的判定标准，可以先将高质量图库中的头像图片进行相似度对比，然后将低质量库中的头像图片进行相似度对比，设置高质量库中头像图片为同一个人的相似度判定标准较高，设置低质量图库中图片为同一个人的相似度判定标准较低，因为低质量库中头像图片中的人脸清晰度较低或人脸角度倾斜，将低质量库中的头像图片相似度对比时，设置较低的判定标准，可以提高头像图片判定的准确率，可以防止低质量库中的头像图片因为人脸清晰度低或人脸倾斜而产生错误的判断。

将高质量库中的头像图片进行相似度对比时，可以有两种方法，即，第一种方法：可以先建立人脸库，通过高质量库中的头像图片特征分别与人脸库中的头像图片的特征的组合进行对比，从而判断是否为同一人，例如，先建立第一人脸库，并将第一张头像图片移入第一人脸库，将第一人脸库中的头像图片的特征的并集作为对比标准，第二张头像图片的特征与第一人脸库中头像图片的特征的组合进行相似度对比，若判定为同一人则将第二张头像图片移入第一人脸库，若判定为相似的人，则新建与当前人脸库对应的相似库，并将第二头像图片移入与第一人脸库对应的相似库中，若判定为不是同一人，则新建第二人脸库，并将第二张头像图片移入第二人脸库，然后继续判定第三张头像图片……第N张头像图片的特征分别与各人脸库中头像图片的特征的并集进行相似度对比，若第N张头像图片判定与两个或多个人脸库为同一人，则将第N张头像图片移入与之相似度最高的人脸库中，并记录其他与该头像图片判定为同一人的人脸库的信息，比如当第N张头像图片判定与2个人脸库为同一人，则将第N张头像图片移入与之相似度最高的人脸库中，并记录与之判定为同一人的另一个人脸库的信息，当第N张头像图片判定与4个人脸库为同一人时，则将第N张头像图片移入与之相似度最高的人脸库中，并记录与之判定为同一人的其他3个人脸库的信息。是否判定为同一人的标准可根据情况进行设定，比如，可以设定头像图片的特征与人脸库中头像图片的特征的合集的相似度≥70％时，判定为同一人，设定头像图片的特征与人脸库中头像图片的特征的合集的相似度＜60％时，判定为不是同一人，设定头像图片的特征与人脸库中头像图片的特征的合集的相似度≥60％且＜70％时，判定有可能是同一人。

所述人脸库中特征的并集，是指在人脸库中选取的所有头像图片中有用的特征，并舍弃头像图片中无用的特征，从而组成一个最接近真实人脸面部特征的组合。在运行时，当人脸库中有新头像图片进入时，将新头像的图片特征与人脸库中原头像图片特征的组合进行对比，并选取新头像图片中有用的特征对原特征组合进行不断的完善，比如原头像图片特征的组合中有100个特征，新移入的头像图片中有50个特征，50个特征有20个与原头像图片特征的组合中100个特征重复，且有10个特征是无用特征，则将新头像图片中剩余的20个特征并入到头像图片特征的组合中，当有头像图片移入时，不停的对人脸库的头像图片的特征组合进行完善。

当头像图片与人脸库进行对比时，通过头像图片的特征与人脸库中头像图片的特征的并集进行对比，会使对比结果更准确，因为人脸库中头像图片的特征的并集相对于人脸库中的单张头像图片特征更接近真实的人脸特征，采用人脸库中头像图片特征的并集作为标准进行对比，相比于使用人脸库中的某一张照片作为标准进行对比，对比的结果准确度更高。

当头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集进行相似度对比时，人脸库中的多张头像图片的特征的组合形成一个特征点并集，当人脸库中有新头像图片移入时，设备会不断的学习，使人脸库根据新移入的头像图片中的头像特征点调整人脸库的特征点并集，根据头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集进行相似度对比，从而判断是否为同一人。

第二种方法:将高质量库中的头像图片两两之间依次相互进行对比，高质量库中所有的头像图片对比完成后，将判定为同一个人的头像图片移入同一个人脸库，将判定为与某个人脸库中头像图片相似的头像图片移入该人脸库对应的相似库，从而得到一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库。是否判定为同一人的标准可根据情况进行设定，比如，可以设定两张头像图片的相似度≥70％时，判定为同一人，设定两张头像图片的相似度＜60％时，判定为不是同一人，设定两张头像图片的相似度≥60％且＜70％时，判定为可能是同一个人。

在将头像图片进行对比时，可以按照头像图片的排序依次进行相似度对比，比如头像图片的拍摄时间排序、大小排序等等，也可以随机在头像图片库中选取头像图片进行对比。

通过上述方法，将高质量库划分为人脸库和相似库，其中，所述相似库与人脸库是一一对应的，每个相似库对应一个人脸库，相似库中的人脸图片与对比标准的相似度小于人脸库中的人脸图片与对比标准的相似度。

在将相似库中的人脸图片向人脸库进行归类的过程中，人脸库和与之对应的相似库进行对比，在相似库中选取一张头像图片并在对应的人脸库中选取一张或多张与之拍摄时间相近头像图片进行对比，将判定为同一人的头像图片移入对应的人脸库中，将判定为不是同一人的头像图片移入新建的人脸库中，判定是否为同一人的标准可以根据情况进行设定，比如，如果有相似库中的头像图片与人脸库中的至少一张头像相似库度≥75％，则判定为同一人，反之，则判定为不是同一人。

在将人脸库和人脸库之间进行对比时，优先选择与人脸库中的头像图片记录的和头像图片判定为同一人的其他人脸库进行对比，将具有较大可能为同一人的多个人脸库进行对比合并后，再继续与其他人脸库进行对比，可以减少工作量，提高头像图片判定准确率和效率。

在人脸库中选取拍摄时间相近的头像图片时，可以根据该时间段内拍摄的头像图片数量进行选择，如果该时间段内拍摄的头像图片数量较少时，比如1张、2张或3张，可以同时都选取，如果该时间段内拍摄的头像图片数量较多时，比如大于3张，则可以选择多张，比如3～10张。

在两个人脸库进行对比时，可以设定两个人脸库中的头像图片的相似度≥75％，则认定为同一人，否则认为不是同一人，将判定为是同一人的两个人脸库进行合并，可以在两个人脸库中分别选择相同时间段内拍摄时间相近且数量相同的照片进行对比，当两个库中至少有一个库中的头像图片数量小于三张，则将头像图片数量较少的库中的头像图片全部选取，并在另一个库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比；当两个库中的头像图片数量均大于三张，则在两个库中均选取3～10张拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，当两个库中有一个库的头像图片数量少于预设值时，则将头像图片数量较少的库中的头像图片全部选取，并在另一个库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，比如A人脸库和B人脸库进行对比，当A人脸库和与B人脸库中均只有一张头像图片时，则在A人脸库中选取一张头像图片，并在B人脸库中选择一张头像图片进行对比，若两张头像图片的相似度≥75％，则两个人脸库判定为同一人，将两个人脸库合并，反之不合并；当其中一个人脸库中有一张头像图片，另一个人脸库中有多张头像图片时，比如A人脸库中有一张头像图片，B人脸库中有多张头像图片时，将A人脸库中的一张头像图片与B人脸库中的拍摄时间相近的多张头像图片进行分别进行对比，当B人脸库中至少有一张头像图片与A人脸库中的头像图片的相似度≥75％，则两个人脸库判定为同一人，将两个人脸库合并，反之不合并；当两个人脸库中均有多张头像图片时，则可以在A人脸库中选取拍摄时间相近的多张头像图片，并在B人脸库中选择与A人脸库中拍摄时间相近的多张头像图片进行对比，多张头像图片可以选择3～10张，在多张头像图片对比时，可以依次进行对比，并取相似度的平均值作为判定依据，比如在A人脸库中选择3张拍摄时间相近的头像图片A1、A2、A3，并在B人脸库中与A人脸库中拍摄时间相近的同一时间段内的3张头像图片B1、B2、B3，先使A1分别与B1、B2、B3依次进行相似度对比，然后使A2与分别与B1、B2、B3依次进行相似度对比，最后使A3与分别与B1、B2、B3依次进行相似度对比，然后根据所有头像图片对比后的相似度计算平均值，当头像图片的相似度的平均值≥75％，则两个人脸库判定为同一人，则将两个人脸库合并，反之不合并。因为拍摄时间相近的同一人的头像图片的面部特征变化较小，选择多张拍摄时间相近的多张头像图片进行对比，可以提高头像图片分析判断的准确率。

在选取拍摄时间相近的多张头像图片时，拍摄时间相近可以根据人脸库的中头像图片拍摄时间的跨度进行人为设定。如果头像图片拍摄的时间跨度较长，比如十年以上，选取拍摄时间相近的头像图片时，头像图片选取的拍摄时间段应该是同一年或更短时间内拍摄的头像图片；如果人脸库中的照片拍摄的时间跨度较短，比如均是一年内拍摄的头像图片，则选取拍摄时间相近的头像图片时，应该选取同一月份或更短时间内拍摄的头像图片；如果人脸库中的头像图片拍摄时间接近，比如均是一个月或一周内拍摄的照片，则选取拍摄时间相近的头像图片时，应该是同一天或更短时间内拍摄的头像图片；如果人脸库中均是同一天拍摄的头像图片，则选取拍摄时间相近的头像图片时，应该是同一小时或更短时间内拍摄的头像图片，选取头像图片的拍摄时间越接近，则人面部特征变化越小，识别准确度越高。

低质量库中的头像图片的特征与人脸库中头像图片的特征的合集进行相似度对比时不需新建人脸库，只需与高质量库中已经建立好的人脸库进行对比即可，并且可以降低低质量库中头像图片是否为同一人的判定标准，比如可以设定头像图片的特征与人脸库中头像图片的特征的合集相似度≥60％，则认定为同一人，当相似度＜60％，则认定为不是同一人。

工作时，首先读取照片库中照片的信息，对照片中的人脸头像进行识别，获取人脸在照片中的位置，将所有照片中的每个人脸裁剪成独立的头像图片，并建立每个头像图片与原照片的对应关系；然后对头像图片质量进行分析，将头像图片根据质量进行分类，筛选出高质量头像图片和低质量头像图片，并将高质量头像图片移入高质量库，将低质量头像图片移入低质量库；然后将所有高质量库中的头像图片依次进行相似度对比，根据相似度进行判定是否为同一人，得到一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库；将人脸库和与之对应的相似库中的拍摄时间相近的头像图片进行相似度对比，若判定为同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入对应的人脸库中，若判定为不是同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入新的人脸库，直至相似库中的头像图片对比完毕；最后将低质量库中的头像图片特征分别与已经建立好的人脸库中头像图片的特征的合集依次进行对比，若判定为同一人，则将头像图片移至人脸库中，当低质量库中的所有头像图片与所有建立好的人脸库对比完后，将未移入人脸库的低质量头像图片进行删除，最后，根据人脸库对照片进行分类。

本发明通过将照片中的人物头像进行裁剪形成独立的头像图片，并将头像图片与原照片进行关联，可以直接对头像图片进行相似度的对比，相比直接对照片进行对比，减少照片中的无关图像的分析对比和人脸重复识别，可以提高工作效率和准确率；将照片分为高质量库和低质量库，可以根据照片质量不同进行分类对比，防止低质量的头像图片因人脸不清晰或者人脸倾斜影响头像图片相似度的判定，并降低低质量头像图片相似度的判定标准，提高人像识别准确率；通过设置相似库，将有可能与人脸库中的头像图片是同一人的头像图片放入与该人脸库对应的相似库中，并将相似库中头像图片分别和与之对应的相似库中的拍摄时间相近的头像图片进行相似度对比，可以将同一人物拍摄时间相近的头像图片进行对比，减少将同一个人判定为不同的人的可能性，提高人脸识别的准确性；当头像图片和人脸库进行对比时，将头像图片特征与人脸库中头像图片特征的合集进行对比，可以提高判定的准确性，本发明可以将同一人物不同拍摄时期的照片进行精准识别，对照片中的不同人物进行判定，并将照片按人物进行分类，提供了一种准确可靠的照片分类方法，可以给人们节约大量的照片筛选和查看的时间。

根据本发明的一种实施方式，第四步骤S4中，当所有人脸库和与之对应的相似库对比完成后，若有多个人脸库，则继续将各个人脸库之间依次进行对比，将判定为同一个人的人脸库进行合并。

根据本发明的一种实施方式，所述第二步骤S2中，识别头像图片质量，主要是识别头像图片中人脸的清晰度和人脸角度。

根据本发明的一种实施方式，所述第三步骤S3中，将高质量库中的第一张头像图片移入第一人脸库，将第二张头像图片的特征与第一人脸库中的头像图片的特征的并集进行对比，若判定为同一个人，则将第二张头像图片移入第一人脸库，若判定为相似的人，则将第二张头像图片移入与第一人脸库对应的相似库，若判定为不同的人，则将头像图片移入第二人脸库，直至高质量库中的头像图片判定完毕，得到一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库。

根据本发明的一种实施方式，所述第三步骤S3中，高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度≥80％，则认为是同一人；高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度＜80％，且≥50，认为可能是同一人；高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度＜50％，则认为不是同一人。

根据本发明的一种实施方式，所述第三步骤S3中，高质量库中的头像图片的特征与多个人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度≥80％，则将头像图片移入与之相似度最高的人脸库中，并记录与之相似度≥80％的人脸库信息。

根据本发明的一种实施方式，所述第四步骤S4中，人脸库和对应的相似库中拍摄时间相近的头像图片特征的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人。

根据本发明的一种实施方式，所述第四步骤S4中，当两个人脸库之间进行对比时，分别在两个人脸库中选取拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，当两个人脸库中至少有一个人脸库中的头像图片数量小于三张，则将头像图片数量较少的人脸库中的头像图片全部选取，并在另一个人脸库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比；当两个人脸库中的头像图片数量均大于三张，则在两个人脸库中均选取3～10张拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比。

根据本发明的一种实施方式，所述第四步骤S4中，当两个人脸库中的头像图片特征的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认定为不是同一人。

根据本发明的一种实施方式，所述第五步骤S5中，低质量库中头像图片的特征与人脸库中头像图片特征的并集的相似度≥70％，则认定为同一人，若相似度＜70％，则认定为不是同一人。

实施例1，将1000张照片放入照片库中，通过第一种方法将高质量库中的头像图片进行相似度对比，即先建立人脸库，通过高质量库中的头像图片特征分别与人脸库中的头像图片的特征组合进行对比判断是否为同一人，并设置高质量库中的头像图片特征与人脸库中的头像图片的特征组合的相似度≥80％，则认为是同一人，设置高质量库中头像图片特征与人脸库中的头像图片的特征组合的相似度＜80％，且≥50，则认为可能是同一人，设置高质量库中头像图片特征与人脸库中的头像图片的特征组合的相似度＜50％，则认定为不是同一人；人脸库和与之对应的相似库进行对比时，设置人脸库和与之对应的相似库中的头像图片的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人；人脸库和人脸库之间对比时，设两个库中至少有一个库中的头像图片数量小于三张，则将头像图片数量较少的库中的头像图片全部选取，并在另一个库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，当两个库中的头像图片数量均大于三张，则在两个库中均各选取5张拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，并设置相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人；设置低质量库中的头像图片特征与人脸库中的头像图片特征的合集对比时，若相似度≥70％，则认定为同一人，若相似度＜70％，则认定为不是同一人。

结果输出5个人物照片库，实际照片库中所有照片中共有5人，准确率100％；

其中，照片库中含第一人物的照片总计266张。第一人物照片库有照片266张，含第一人物的照片266张，准确率100％；不含第一人物的照片0张，准确率0％；将含第一人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％；

其中，照片库中含第二人物的照片总计312张。第二人物照片库有照片311张，含第二人物的照片311张，准确率99.68％；不含第二人物的照片0张，准确率100％；将含第二人物的照片放入其他人物照片库1张，错误率0.32％；

其中，照片库中含第三人物的照片总计163张。第三人物照片库有照片163张，含第三人物的照片163张，准确率100％；含第三人物的照片0张，准确率100％；将含第三人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％；

其中，照片库中含第四人物的照片总计399张。第四人物照片库有照片399张，含第四人物的照片399张，准确率100％；不含第四人物的照片0张，准确率100％；将含第四人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％；

其中，照片库中含第五人物的照片总计360张。第五人物照片库有照片361张，含第五人物的照片360张，准确率100％；不含第五人物的照片1张，准确率99.72％；将含第五人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％。

实施例2，将1000张照片放入照片库中，通过第二种方法将高质量库中的头像图片进行相似度对比，即将高质量库中的头像图片两两之间依次相互进行对比判断是否为同一个人，并设置相似度≥80％，则认为是同一人，设置相似度＜80％，且≥50，则认为可能是同一人，设置相似度＜50％，则认定为不是同一人；人脸库和与之对应的相似库进行对比时，设置人脸库和与之对应的相似度中的头像图片的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人；人脸库和人脸库之间对比时，设两个库中至少有一个库中的头像图片数量小于三张，则将头像图片数量较少的库中的头像图片全部选取，并在另一个库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，当两个库中的头像图片数量均大于三张，则在两个库中均各选取5张拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，并设置相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人；低质量库中的头像图片特征与人脸库中的头像图片特征的合集对比时，设置相似度≥70％，则认定为同一人，相似度＜70％，则认定为不是同一人。

结果输出4个人物照片库，实际照片库中所有照片中共有4人，准确率100％；

其中，照片库中实际含第一人物的照片304张。第一人物照片库有照片304张，含第一人物的照片304张，准确率100％；不含第一人物的照片0张，准确率100％；将含第一人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％；

其中，照片库中实际含第二人物的照片478张。第二人物照片库有照片477张，含第二人物的照片477张，准确率99.79％；不含第二人物的照片0张，准确率100％；将含第二人物的照片放入其他人物照片库1张，错误率0.21％；

其中，照片库中实际含第三人物的照片420张。第三人物照片库有照片421张，含第三人物的照片420张，准确率100％；不含第三人物的照片1张，准确率99.76％；将含第三人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％；

其中，照片库中实际含第四人物的照片242张。第四人物照片库有照片242张，含第四人物的照片242张，准确率100％；不含第四人物的照片0张，准确率100％，将含第四人物的照片放入其他人物照片库0张，错误率0％。

由上述实施例可知，本发明可以将同一人物不同拍摄时期的照片进行精准识别，对照片中的不同人物进行准确判定，并可将照片按人物进行分类，提供了一种准确可靠的照片分类方法，可以给人们节约大量的照片筛选和查看的时间。

应该注意的是，上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。

Claims (10)

1.一种照片分类方法，包括如下步骤：

第一步骤（S1），读取照片库中照片信息，将照片中的人脸裁剪成独立的头像图片，并建立头像图片与照片的对应关系；

第二步骤（S2），识别头像图片质量，根据头像图片质量进行分类，形成高质量库和低质量库；

第三步骤（S3），将高质量库中的头像图片进行相似度对比，按照头像图片的相似度将高质量库划分为一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库；

第四步骤（S4），将人脸库和与之对应的相似库中的拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行相似度对比，若判定为同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入对应的人脸库中，若判定为不是同一人，则将相似库中参与对比的头像图片移入新的人脸库，直至相似库中的头像图片对比完毕；

第五步骤（S5），将低质量库中的头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集进行相似度对比，若认定为同一人则将低质量库中的头像图片移入对应的人脸库中；

第六步骤（S6），根据人脸库对照片进行分类。

2.根据权利要求1所述的照片分类方法，第四步骤（S4）中，当所有人脸库和与之对应的相似库对比完成后，若有多个人脸库，则继续将各个人脸库之间依次进行对比，将判定为同一个人的人脸库进行合并。

3.根据权利要求1所述的照片分类方法，所述第二步骤（S2）中，识别头像图片质量，包括识别头像图片中人脸的清晰度和人脸角度。

4.根据权利要求1所述的照片分类方法，所述第三步骤（S3）中，将高质量库中的第一张头像图片移入第一人脸库，将第二张头像图片的特征与第一人脸库中的头像图片的特征的并集进行对比，若判定为同一个人，则将第二张头像图片移入第一人脸库，若判定为相似的人，则将第二张头像图片移入与第一人脸库对应的相似库，若判定为不同的人，则将头像图片移入第二人脸库，直至高质量库中的头像图片判定完毕，得到一个或多个人脸库以及与人脸库一一对应的相似库。

5.根据权利要求4所述的照片分类方法，所述第三步骤（S3）中，高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度≥80％，则认为是同一人；

高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度＜80％，且≥50，认为可能是同一人；

高质量库中头像图片的特征与人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度＜50％，则认为不是同一人。

6.根据权利要求4所述的照片分类方法，所述第三步骤（S3）中，高质量库中的头像图片的特征与多个人脸库中的头像图片的特征的并集的相似度≥80％，则将头像图片移入与之相似度最高的人脸库中，并记录与之相似度≥80％的人脸库信息。

7.根据权利要求1所述的照片分类方法，所述第四步骤（S4）中，人脸库和对应的相似库中拍摄时间相近的头像图片特征的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人。

8.根据权利要求2所述的照片分类方法，所述第四步骤（S4）中，当两个人脸库之间进行对比时，分别在两个人脸库中选取拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比，

当两个人脸库中至少有一个人脸库中的头像图片数量小于三张，则将头像图片数量较少的人脸库中的头像图片全部选取，并在另一个人脸库中选取与之拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比；当两个人脸库中的头像图片数量均大于三张，则在两个人脸库中均选取3~10张拍摄时间相近且数量相同的头像图片进行对比。

9.根据权利要求8所述的照片分类方法，当两个人脸库中的头像图片特征的相似度≥80％，则认定为同一人，否则认为不是同一人。

10.根据权利要求1所述的照片分类方法，所述第五步骤（S5）中，低质量库中头像图片的特征与人脸库中头像图片特征的并集的相似度≥70％，则认定为同一人，若相似度＜70％，则认定为不是同一人。