RU2664003C2 - Способ и устройство для определения ассоциированного пользователя - Google Patents

Способ и устройство для определения ассоциированного пользователя Download PDF

Info

Publication number
RU2664003C2
RU2664003C2 RU2016119495A RU2016119495A RU2664003C2 RU 2664003 C2 RU2664003 C2 RU 2664003C2 RU 2016119495 A RU2016119495 A RU 2016119495A RU 2016119495 A RU2016119495 A RU 2016119495A RU 2664003 C2 RU2664003 C2 RU 2664003C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
users
candidate
gender
user
age
Prior art date
Application number
RU2016119495A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2016119495A (ru
Inventor
Тао ЧЗАН
Фэй Лун
Чжицзюнь ЧЭНЬ
Original Assignee
Сяоми Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сяоми Инк. filed Critical Сяоми Инк.
Publication of RU2016119495A publication Critical patent/RU2016119495A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2664003C2 publication Critical patent/RU2664003C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35Clustering; Classification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/51Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5838Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/5866Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, manually generated location and time information
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/30Scenes; Scene-specific elements in albums, collections or shared content, e.g. social network photos or video
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172Classification, e.g. identification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/178Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions estimating age from face image; using age information for improving recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/179Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions metadata assisted face recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

Изобретение относится к устройствам обработки изображений. Технический результат заключается в обеспечении возможности автоматической обработки фотографий без выполнения операций вручную, так чтобы найти пользователей, ассоциированных с целевым пользователем, среди множества фотографий. Способ включает получение альбома лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей, определение целевого пользователя в альбоме лиц и отбор по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц, а также получение информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, определение пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов и задание теговой информации для ассоциированного пользователя. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 12 ил.

Description

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
[0001] Данная заявка основана на китайской патентной заявке №201510463635.Х, поданной 31 июля 2015 г., содержание которой в полном объеме включено в данное описание путем ссылки.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
[0002] Настоящее изобретение, в целом, относится к области техники обработки изображений и, в частности, к способу и устройству для определения ассоциированного пользователя.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0003] В связи с быстрым развитием технологии мобильных терминалов, получили широкое распространение различные мобильные терминалы, например, мобильные телефоны, и, кроме того, функции становятся все более мощными. Например, пользователь может фотографировать с помощью мобильного телефона и может делиться фотографиями с друзьями.
[0004] С увеличением количества фотографий, когда пользователь хочет создать семейный альбом и т.п., ему необходимо вручную найти ассоциированных одного или нескольких пользователей и затем выполнить последующую операцию создания семейного альбома и т.п. согласно ассоциированным пользователям. Например, при наличии только альбома ребенка, для создания семейного альбома необходимо найти пользователей, ассоциированных с ребенком, т.е. его отца и матери, из многочисленных фотографий.
[0005] Однако операция определения ассоциированного пользователя вручную является сравнительно утомительной и может отнимать у пользователя много времени.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0006] Варианты осуществления настоящего изобретения предусматривают способ и устройство для определения ассоциированного пользователя, для решения проблемы утомительности операции определения ассоциированного пользователя в настоящее время.
[0007] Согласно первому аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предусмотрен способ определения ассоциированного пользователя, который может включать в себя:
[0008] получение альбома лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей;
[0009] определение целевого пользователя в альбоме лиц, и отбор по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц; и
[0010] получение информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, определение пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов, и задание теговой информации для ассоциированного пользователя.
[0011] В одном варианте осуществления, отбор по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц может включать в себя:
[0012] получение исходных фотографий лиц всех пользователей в альбоме лиц, и сравнение полученных исходных фотографий лиц пользователей, кроме целевого пользователя, с исходными фотографиями лиц целевого пользователя; и
[0013] определение пользователя, количество исходных фотографий лица которого, совпадающих с исходными фотографиями лица целевого пользователя, превышает заранее заданное число, в качестве по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи.
[0014] В одном варианте осуществления, получение информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи и определение пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов может включать в себя:
[0015] получение информации о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, и удаление кандидата в ассоциированные пользователи, не отвечающего требованию возраста, согласно информации о возрасте; и
[0016] принятие решения, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей, согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, и если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, определение оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи в качестве ассоциированного пользователя, в противном случае, определение ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию.
[0017] В одном варианте осуществления, получение информации о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи может включать в себя:
[0018] сбор обучающих образцов, извлечение характеристик обучающих образцов и обучение классификатора согласно характеристикам, причем характеристики включают в себя габорову характеристику, и классификатор включает в себя классификатор машины опорных векторов (SVM); и
[0019] получение пола и возрастной группы по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора.
[0020] В одном варианте осуществления, определение ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию может включать в себя:
[0021] получение количества лиц оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи, и определение кандидата в ассоциированные пользователи с наибольшим количеством лиц в качестве ассоциированного пользователя.
[0022] В одном варианте осуществления, получение пола и возрастной группы по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора может включать в себя:
[0023] для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, получение возраста каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, получение времени фотографирования, соответствующего каждому лицу, вычисление времени рождения, соответствующего каждому лицу, согласно возрасту и времени фотографирования, и определение возрастной группы, которой принадлежит текущий кандидат в ассоциированные пользователи, согласно вычисленному времени рождения; и
[0024] для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, получение пола, соответствующего каждому лицу текущего кандидата в ассоциированные пользователи, посредством классификатора, определение полученного пола как пола текущего кандидата в ассоциированные пользователи, если полученный пол одинаков, а если полученные полы различны, выработку статистики по количествам лиц, соответствующим разным полам, текущего кандидата в ассоциированные пользователи, и определение пола, соответствующего большему количеству лиц, как пола текущего кандидата в ассоциированные пользователи.
[0025] В одном варианте осуществления, получение возраста и пола каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора может включать в себя:
[0026] для каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, получение возраста и пола текущего лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, вычисление информации освещения и положения текущего лица, определение полученных возраста и пола как возраста и пола текущего лица, если результат вычисления отвечает требованию освещения и положения, сохранение текущего лица, возраста и пола текущего лица в базе данных, а если результат вычисления не отвечает требованию освещения и положения, получение согласованного лица для текущего лица из базы данных, и определение возраста и пола согласованного лица как возраст и пол текущего лица.
[0027] Согласно второму аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предусмотрено устройство для определения ассоциированного пользователя, которое может включать в себя:
[0028] модуль получения, выполненный с возможностью получения альбома лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей;
[0029] модуль определения и отбора, выполненный с возможностью определения целевого пользователя в альбоме лиц, полученном модулем получения, и отбора по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц; и
[0030] модуль определения и задания, выполненный с возможностью получения информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, отобранного модулем определения и отбора, определения пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов, и задания теговой информации для ассоциированного пользователя.
[0031] В одном варианте осуществления, модуль определения и отбора может включать в себя:
[0032] подмодуль получения и сравнения, выполненный с возможностью получения исходных фотографий лиц всех пользователей в альбоме лиц, и сравнения полученных исходных фотографий лиц пользователей, кроме целевого пользователя, с исходными фотографиями лиц целевого пользователя; и
[0033] подмодуль определения, выполненный с возможностью определения пользователя, количество исходных фотографий лица которого, совпадающих с исходными фотографиями лица целевого пользователя, превышает заранее заданное число, в качестве по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи.
[0034] В одном варианте осуществления, модуль определения и задания может включать в себя:
[0035] подмодуль получения и удаления, выполненный с возможностью получения информации о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, и удаления кандидата в ассоциированные пользователи, не отвечающего требованию возраста, согласно информации о возрасте; и
[0036] подмодуль принятия решения и определения, выполненный с возможностью принятия решения, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей, согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, и если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, определения оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи в качестве ассоциированного пользователя, в противном случае, определения ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию.
[0037] В одном варианте осуществления, подмодуль получения и удаления может включать в себя:
[0038] блок сбора, извлечения и обучения, выполненный с возможностью сбора обучающих образцов, извлечения характеристик обучающих образцов, и обучения классификатора согласно характеристикам, причем характеристики включают в себя габорову характеристику, и классификатор включает в себя классификатор SVM; и
[0039] блок получения, выполненный с возможностью получения пола и возрастной группы по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, обученного блоком сбора, извлечения и обучения.
[0040] В одном варианте осуществления, подмодуль принятия решения и определения может быть выполнен с возможностью:
[0041] получать количество лиц оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи и определять кандидата в ассоциированные пользователи с наибольшим количеством лиц в качестве ассоциированного пользователя.
[0042] В одном варианте осуществления, блок получения может быть выполнен с возможностью:
[0043] для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, получать возраст каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, получать время фотографирования, соответствующее каждому лицу, вычислять время рождения, соответствующее каждому лицу, согласно возрасту и времени фотографирования, и определять возрастную группу, которой принадлежит текущий кандидат в ассоциированные пользователи, согласно вычисленному времени рождения; и
[0044] для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, получать пол, соответствующий каждому лицу текущего кандидата в ассоциированные пользователи, посредством классификатора, определять полученный пол как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи, если полученный пол одинаков, а если полученные полы различны, определять статистику по количеству лиц, соответствующим разным полам, текущего кандидата в ассоциированные пользователи, и определять пол, соответствующий большему количеству лиц, как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи.
[0045] В одном варианте осуществления, блок получения может быть выполнен с возможностью:
[0046] для каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, получать возраст и пол текущего лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, вычислять информацию освещения и положения текущего лица, определять полученные возраст и пол как возраст и пол текущего лица, если результат вычисления отвечает требованию освещения и положения, и сохранять текущее лицо и возраст и пол текущего лица в базе данных, а если результат вычисления не отвечает требованию освещения и положения, получать согласованное лицо текущего лица из базы данных и определять возраст и пол согласованного лица как возраст и пол текущего лица.
[0047] Согласно третьему аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предусмотрено устройство для определения ассоциированного пользователя, которое может включать в себя:
[0048] процессор; и
[0049] память, выполненную с возможностью хранения исполняемых инструкций процессора,
[0050] причем процессор может быть выполнен с возможностью:
[0051] получать альбом лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей;
[0052] определять целевой пользователь в альбоме лиц, и отбирать по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц; и
[0053] получать информацию атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, определять пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов, и задавать теговую информацию для ассоциированного пользователя.
[0054] Технические решения, обеспеченные вариантами осуществления настоящего изобретения, позволяют достичь следующих полезных результатов: получают альбом лиц, определяется целевой пользователь в альбоме лиц, по меньшей мере один кандидат в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, отбирается из альбома лиц, затем получается информация атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, пользователь, ассоциированный с целевым пользователем, определяется согласно информации атрибутов, и окончательно задается теговая информация для ассоциированного пользователя, что обеспечивает быстрый и простой процесс реализации, позволяет избежать утомительной операции пользователя и значительно сэкономить время пользователя.
[0055] Способ определения кандидата в ассоциированные пользователи прост и легок в реализации.
[0056] Способ определения ассоциированного пользователя согласно информации атрибутов кандидата в ассоциированные пользователи прост и легок в реализации.
[0057] Способ получения информации атрибутов ассоциированного пользователя прост и гибок.
[0058] Способ определения ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию является простым и высокоточным.
[0059] Получают информацию о поле и возрасте, соответствующую всем лицам каждого кандидата в ассоциированные пользователи, и затем пол и возрастные группы соответствующих кандидатов в ассоциированные пользователи определяют согласно информации о поле и возрасте, соответствующей всем лицам, что позволяет достичь высокой точности.
[0060] Когда текущее лицо отвечает требованию освещения и положения, полученные возраст и пол непосредственно определяются как возраст и пол текущего лица, а когда текущее лицо не отвечает требованию освещения и положения, согласованное лицо для текущего лица получают из базы данных, и возраст и пол согласованного лица определяют как возраст и пол текущего лица, что позволяет гарантировать точность идентификации пола и возраста текущего лица.
[0061] Следует понимать, что вышеприведенное общее описание и нижеследующее подробное описание являются только иллюстративными и пояснительными и не призваны ограничивать настоящее изобретение.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0062] Прилагаемые чертежи, которые включены в описание изобретения и составляют часть описания изобретения, иллюстрируют варианты осуществления, согласующиеся с настоящим изобретением и совместно с описанием служат для объяснения принципов настоящего изобретения.
[0063] Фиг. 1 - блок-схема операций способа определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0064] фиг. 2а - схема альбома лиц согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0065] фиг. 2b - схема набора лиц согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0066] фиг. 3 - схема сценария способа определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0067] фиг. 4а - блок-схема операций получения информации атрибутов пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0068] фиг. 4b - блок-схема операций получения информации о возрасте текущего кандидата в ассоциированные пользователи согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0069] фиг. 5 - блок-схема операций получения возраста лица согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0070] фиг. 6 - блок-схема устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0071] фиг. 7 - блок-схема другого устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0072] фиг. 8 - блок-схема еще одного устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления;
[0073] фиг. 9 - блок-схема еще одного устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления; и
[0074] фиг. 10 - блок-схема устройства определения, применимого к ассоциированному пользователю, согласно иллюстративному варианту осуществления.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[0075] Иллюстративные варианты осуществления будут здесь подробно описаны, и примеры иллюстративных вариантов осуществления проиллюстрированы на прилагаемых чертежах. Если на указано обратное, одни и те же номера в разных прилагаемых чертежах представляют одинаковые или аналогичные элементы в нижеследующем описании прилагаемых чертежей. Способы реализации, описанные в следующих иллюстративных вариантах осуществления, не представляют все способы реализации, согласующиеся с настоящим изобретением. Напротив, они являются лишь примерами устройств и способов, подробно описанных в нижеследующей формуле изобретения и согласующихся с некоторыми аспектами настоящего изобретения.
[0076] На фиг. 1 показана блок-схема операций способа определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления. Как показано на фиг. 1, способ определения ассоциированного пользователя можно применять к мобильному терминалу, причем мобильный терминал включает в себя, но без ограничения, мобильный телефон.
Способ включает в себя этапы S101-S103.
[0077] На этапе S101, получают альбом лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей.
[0078] Согласно варианту осуществления, если мобильный терминал, например, мобильный телефон, открывает "альбом лиц", мобильный телефон может получать альбом лиц с сервера, причем альбом лиц может включать в себя наборы лиц множества пользователей.
[0079] Фиг. 2а демонстрирует пример альбома лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей, и набор лиц определенного пользователя может быть таким, как показано на фиг. 2b.
[0080] На этапе S102, определяется целевой пользователь в альбоме лиц, и по меньшей мере один кандидат в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, отбирается из альбома лиц.
[0081] Согласно варианту осуществления, целевым пользователем может быть ребенок, и, после получения альбома лиц, набор лиц ребенка можно идентифицировать из альбома лиц, и, кроме того, целевого пользователя можно определять согласно количеству лиц в наборе лиц ребенка. Например, при наличии наборов лиц двух детей в текущем альбоме лиц, набор лиц первого ребенка, включающий в себя 4 лица, и набор лиц второго ребенка, включающий в себя 50 лиц, второго ребенка можно определить как целевого пользователя.
[0082] После определения целевого пользователя, по меньшей мере один кандидат в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, может отбираться из альбома лиц следующим путем (но без ограничения этим): получения исходных фотографий лиц всех пользователей в альбоме лиц, сравнения полученных исходных фотографий лиц пользователей, кроме целевого пользователя, с исходными фотографиями лиц целевого пользователя, и определения пользователя, количество исходных фотографий лица которого, совпадающих с исходными фотографиями лица целевого пользователя, превышает заранее заданное число, в качестве кандидата в ассоциированные пользователи.
[0083] В данном случае, исходные фотографии лиц означают фотографии с лицами. Если фотография 1 включает в себя лицо 1 и лицо 2, фотография 1 является исходной фотографией лица 1 и лица 2, а если фотография 2 включает в себя лицо 3, фотография 2 является исходной фотографией лица 3. Заранее заданное количество можно гибко задавать согласно требованию, и, например, можно задать равным 10, 15 и т.п.
[0084] Предполагается, что текущий альбом лиц включает в себя наборы лиц всего 5 пользователей 1-5, и пользователь 1 является целевым пользователем; получают исходные фотографии лиц 5 пользователей, и исходные фотографии лиц пользователей 2-5 сравнивают с исходными фотографиями лиц пользователя 1, соответственно; предполагается, что пользователь 2 и пользователь 1 присутствуют на 2 одних и тех же исходных фотографиях, то есть пользователь 2 и пользователь 1 имеют 2 групповые фотографии; пользователь 3 и пользователь 1 присутствуют на 30 одних и тех же исходных фотографиях, то есть пользователь 3 и пользователь 1 имеют 30 групповых фотографий; пользователь 4 и пользователь 1 присутствуют на 33 одних и тех же исходных фотографиях, то есть пользователь 4 и пользователь 1 имеют 33 групповых фотографии; пользователь 5 и пользователь 1 присутствуют на 20 одних и тех же исходных фотографиях, то есть пользователь 5 и пользователь 1 имеют 20 групповых фотографий; и если предположить, что заранее заданное количество равно 10, то пользователя 3, пользователя 4 и пользователя 5 можно определить как кандидатов в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем.
[0085] На этапе S103, получают информацию атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, пользователь, ассоциированный с целевым пользователем, определяется согласно информации атрибутов, и задается теговая информация для ассоциированного пользователя.
[0086] После определения по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, можно получить информацию атрибутов этого по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи для определения пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов.
[0087] Например, можно получить информацию о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, кандидат в ассоциированные пользователи, не отвечающий требованию возраста, удаляется, согласно информации о возрасте, затем принимается решение, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей, согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, оставшийся кандидат в ассоциированные пользователи определяется в качестве ассоциированного пользователя, если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, в противном случае ассоциированный пользователь определяется согласно заранее заданному условию, например, количеству лиц по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи.
[0088] Дальнейшее описание приведено на основании вышеприведенного примера. Если пользователь 3 относится к мужскому полу и принадлежит к возрастной группе 10-15 лет, пользователь 4 относится к женскому полу и принадлежит к возрастной группе 25-30 лет, и пользователь 5 относится к мужскому полу и принадлежит к возрастной группе 28-35 лет, пользователь 3 удаляется, поскольку возрастная группа пользователя 3 не отвечает требованию возраста, а пользователь 4 и пользователь 5 определяются как пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, поскольку можно определить, что пользователь 4 и пользователь 5 отвечают требованию к количеству ассоциированных пользователей согласно полу пользователя 4 и пользователя 5, например, пользователь 4 является матерью целевого пользователя, а пользователь 5 является отцом целевого пользователя.
[0089] Однако, если пользователь 3 относится к мужскому полу и принадлежит к возрастной группе 25-30 лет, то все пользователи 3-5 отвечают требованию возраста, и необходимо дополнительно отбирать пользователя 3 и пользователя 5 согласно заранее заданному условию, поскольку оба пользователя 3 и 5 относятся к мужскому полу и их количество превышает количество ассоциированных пользователей, можно, например, получить количества лиц пользователя 3 и пользователя 5, и пользователь 3 определяется в качестве пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, поскольку количество лиц (30) пользователя 3 больше, чем количество лиц (20) пользователя 5.
[0090] Способ определения ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию является простым и высокоточным.
[0091] После определения пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, можно задавать теговую информацию для ассоциированного пользователя, чтобы затем выполнять операцию согласно теговой информации.
[0092] В данном случае, теговая информация может быть "отец ребенка" или "мать ребенка", и также может быть меткой, представляющей "отца ребенка" или "мать ребенка". Кроме того, мобильный терминал может отображать теговую информацию, например, теговая информация может отображаться под или над лицом пользователя в альбоме лиц, теговая информация также может отображаться на лице пользователя, например, теговая информация отображается в некотором положении, например, в правом верхнем углу лица пользователя, и важно отметить, что не существует конкретных ограничений на картину и положение теговой информации.
[0093] Кроме того, после задания теговой информации для ассоциированного пользователя, если пользователь инициирует операцию создания семейного альбома и т.п., мобильный терминал может одновременно извлекать лица целевого пользователя и пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, вместо того, чтобы вручную находить пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, и затем извлекать лица ассоциированного пользователя по одному, что обеспечивает простую и быструю реализацию.
[0094] Настоящее изобретение иллюстративно описано ниже со ссылкой на фиг. 3. Как показано на фиг. 3, пользователь может сделать много фотографий ребенка и себя самого с помощью мобильного телефона 31 и может одновременно выгружать фотографии на сервер 32, мобильный телефон 31 может получать альбом лиц от сервера, когда текущий пользователь делает щелчок мышью, чтобы открыть опцию "альбом лиц", и, кроме того, мобильный телефон 31 может автоматически идентифицировать целевого пользователя, например, ребенка текущего пользователя, и отбирать по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц, затем получать информацию атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи и определять ассоциированных пользователей целевого пользователя, т.е. отца и мать ребенка, согласно информации атрибутов, задавать теговую информацию для отца и матери ребенка, что облегчает последующую операцию, осуществляемую согласно теговой информации.
[0095] Согласно вышеописанному варианту осуществления способа определения ассоциированного пользователя, получают альбом лиц, определяется целевой пользователь в альбоме лиц, по меньшей мере один кандидат в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, отбирается из альбома лиц, затем получается информация атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, определяются согласно информации атрибутов, и теговая информация окончательно задается для ассоциированных пользователей, что обеспечивает быстрый и простой процесс реализации, позволяет избежать утомительной операции пользователя и значительно сэкономить время пользователя.
[0096] На фиг. 4а показана блок-схема операций получения информации атрибутов пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления. Согласно варианту осуществления, можно получить информацию о поле и возрасте кандидата в ассоциированные пользователи, и, как показано на фиг. 4а, процесс включает в себя:
[0097] на этапе S401, собирают обучающие образцы, извлекают характеристики обучающих образцов, и классификатор обучается согласно характеристикам.
[0098] Согласно варианту осуществления, получают информацию о поле и возрасте, поэтому необходимо собирать обучающие образцы для определения пола и обучающие образцы для определения возраста, извлекать характеристики соответствующих обучающих образцов, включающие в себя, но без ограничения этим, габорову характеристику, и соответствующий классификатор обучается согласно характеристикам, причем классификатор включает в себя, но без ограничения, классификатор SVM.
[0099] В данном случае, габорова характеристика является способом измерения локальной характеристики изображения, и, в основном, применяется для описания локальной характеристики текстуры.
[0100] На этапе S402, получают пол и возрастную группу по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора.
[0101] Альбом лиц включает в себя множественные лица кандидата в ассоциированные пользователи, что позволяет получить информацию о поле и возрасте всех лиц каждого кандидата в ассоциированные пользователи посредством соответствующего классификатора, определять статистику по информации о поле и возрасте всех лиц и получать пол и возрастные группы соответствующих кандидатов в ассоциированные пользователи согласно статистическим результатам согласно варианту осуществления.
[0102] Например, для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, процесс получения информации о возрасте текущего кандидата в ассоциированные пользователи может, как показано на фиг. 4b, включать в себя:
[0103] этап S4031: получение возраста каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи и получение времени фотографирования, соответствующего каждому лицу;
[0104] этап S4032: вычисление времени рождения, соответствующего каждому лицу, согласно возрасту и времени фотографирования; и
[0105] этап S4033: определение возрастной группы текущего кандидата в ассоциированные пользователи, согласно вычисленному времени рождения посредством классификатора.
[0106] Предположим, что текущий кандидат в ассоциированные пользователи имеет 40 изображений лиц, причем время рождения, соответствующее 10 лицам, равно 1988, время рождения, соответствующее 8 лицам, равно 1990, время рождения, соответствующее 7 лицам, равно 1989, время рождения, соответствующее 8 лицам, равно 1987, время рождения, соответствующее 2 лицам, равно 1980, время рождения, соответствующее 2 лицам, равно 1981, время рождения, соответствующее 2 лицам, равно 1995, и время рождения, соответствующее 1 лицу, равно 1996; и тогда возрастная группа текущего кандидата в ассоциированные пользователи определяется как 25-28 лет.
[0107] Когда такой способ применяется для определения возрастной группы, достигается высокая точность.
[0108] В другом примере, для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, классификатор используется для получения пола, соответствующего каждому лицу текущего кандидата в ассоциированные пользователи, определения полученного пола как пола текущего кандидата в ассоциированные пользователи, если полученный пол одинаков, а если полученные полы различны, выработки статистики по количеству лиц, соответствующих разным полам, для текущего кандидата в ассоциированные пользователи и определения пола, соответствующего большему количеству лиц, как пола текущего кандидата в ассоциированные пользователи.
[0109] Предположим, что текущий кандидат в ассоциированные пользователи имеет 40 изображений лиц, причем пол, соответствующий 38 лицам, является мужским полом, и пол, соответствующий 2 лицам, является женским полом; и тогда пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи определяется как мужской пол.
[0110] Когда такой способ применяется для определения пола, достигается высокая точность.
[0111] Согласно варианту осуществления, получается информация о поле и возрасте, соответствующая всем лицам каждого кандидата в ассоциированные пользователи, и затем пол и возрастные группы соответствующих кандидатов в ассоциированные пользователи определяют согласно информации о поле и возрасте, соответствующей всем лицам, что позволяет достичь высокой точности.
[0112] На фиг. 5 показана блок-схема операций получения возраста лица, согласно иллюстративному варианту осуществления. Как показано на фиг. 5, этап получения возраста и пола текущего лица для каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи может включать в себя:
[0113] этап S501: получение возраста и пола для текущего лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, и вычисление информации освещения и положения текущего лица.
[0114] Углы, освещение и т.п. параметры съемки обычно приводят к неточным результатам идентификации полов и возрастов разных изображений лиц одного и того же пользователя. Для решения проблемы, необходимо вычислять информацию освещения и положения текущего лица согласно варианту осуществления.
[0115] В данном случае, информацию освещения можно вычислять на основании среднего значения и дисперсии значений серого для пикселя.
[0116] На этапе S502, принимается решение, отвечает ли результат вычисления требованию освещения и положения, этап S503 выполняется, если результат вычисления отвечает требованию освещения и положения, в противном случае выполняется этап S504.
[0117] Согласно варианту осуществления, может приниматься решение, является ли положение пользователя фронтальным положением, и находится ли среднее значение значений серого для пикселя в заранее заданном диапазоне, например 50-100, если положение пользователя является фронтальным положением, и если среднее значение значений серого для пикселя находится в пределах от 50 до 100, делается вывод, что текущее лицо отвечает требованию освещения и положения, в противном случае делается вывод, что текущее лицо не отвечает требованию освещения и положения.
[0118] В данном случае, решение, является ли положение пользователя фронтальным положением, может приниматься по-разному, например, можно извлекать положения нескольких точек, например, положения левого глаза и правого глаза, на текущем лице, затем принимается решение, симметрично ли располагаются левый глаз и правый глаз, и если левый глаз и правый глаз симметричны, это указывает, что положение пользователя является фронтальным положением.
[0119] На этапе S503, полученные возраст и пол определяются как возраст и пол текущего лица, и текущее лицо и его соответствующие возраст и пол сохраняются в базе данных.
[0120] Если текущее лицо отвечает требованию освещения и положения, полученные возраст и пол можно определить как возраст и пол текущего лица, и текущее лицо и его соответствующие возраст и пол могут сохраняться в базе данных для последующего согласованного использования.
[0121] На этапе S504, согласованное лицо текущего лица получают из базы данных, и возраст и пол согласованного лица определяют как возраст и пол текущего лица.
[0122] Если текущее лицо не отвечает требованию освещения и положения, например, когда текущее лицо является боковым изображением лица, и освещение является слабым, определение полученных возраста и пола как возраста и пола текущего лица не вполне точно, и необходимо получать согласованное лицо текущего лица из базы данных и определить возраст и пол согласованного лица как возраст и пол текущего лица для повышения точности.
[0123] Согласно варианту осуществления, когда текущее лицо отвечает требованию освещения и положения, полученные возраст и пол непосредственно определяются как возраст и пол текущего лица, но когда текущее лицо не отвечает требованию освещения и положения, согласованное лицо текущего лица получают из базы данных, и возраст и пол согласованного лица определяются как возраст и пол текущего лица, что позволяет гарантировать точность идентификации пола и возраста текущего лица.
[0124] В соответствии с вышеупомянутым вариантом осуществления способа определения ассоциированного пользователя, настоящее изобретение дополнительно предусматривает вариант осуществления устройства для определения ассоциированного пользователя.
[0125] На фиг. 6 показана блок-схема устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления. Как показано на фиг. 6, устройство для определения ассоциированного пользователя включает в себя модуль 61 получения, модуль 62 определения и отбора и модуль 63 определения и задания.
[0126] Модуль 61 получения выполнен с возможностью получения альбома лиц, причем альбом лиц включает в себя наборы лиц множества пользователей.
[0127] Модуль 62 определения и отбора выполнен с возможностью определения целевого пользователя в альбоме лиц, полученном модулем 61 получения, и отбора по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц.
[0128] Модуль 63 определения и задания выполнен с возможностью получения информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, отобранного модулем 62 определения и отбора, определения пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов, и задания теговой информации для ассоциированного пользователя.
[0129] Процесс определения ассоциированного пользователя устройства для определения ассоциированного пользователя, показанного на фиг. 6, может относиться к варианту осуществления, показанному на фиг. 1, и не будет здесь повторно описан.
[0130] Согласно варианту осуществления устройства для определения ассоциированного пользователя, модуль получения получает альбом лиц, модуль определения и отбора определяет целевого пользователя в альбоме лиц и отбирает по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц, и модуль определения и задания получает информацию атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, определяет пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов и задает теговую информацию для ассоциированного пользователя, что обеспечивает быстрый и простой процесс реализации, позволяет избежать утомительной операции пользователя и значительно сэкономить время пользователя.
[0131] На фиг. 7 показана блок-схема другого устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления. Как показано на фиг. 7, на основании варианта осуществления, показанного на фиг. 6, модуль 62 определения и отбора может включать в себя подмодуль 621 получения и сравнения и подмодуль 622 определения.
[0132] Подмодуль 621 получения и сравнения выполнен с возможностью получения исходных фотографий лиц всех пользователей в альбоме лиц и сравнения полученных исходных фотографий лиц пользователей, кроме целевого пользователя, с исходными фотографиями лиц целевого пользователя.
[0133] Подмодуль 622 определения выполнен с возможностью определения пользователя, количество исходных фотографий лица которого, совпадающих с исходными фотографиями лица целевого пользователя, превышает заранее заданное число, в качестве по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи.
[0134] Процесс определения ассоциированного пользователя устройства для определения ассоциированного пользователя, показанного на фиг. 7, может относиться к соответствующей части варианта осуществления, показанного на фиг. 1, и не будет здесь повторно описан.
[0135] Согласно варианту осуществления, способ определения кандидата в ассоциированные пользователи прост и легок в реализации.
[0136] На фиг. 8 показана блок-схема еще одного устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления. Как показано на фиг. 8, на основании варианта осуществления, показанного на фиг. 6, модуль 63 определения и задания может включать в себя подмодуль 631 получения и удаления и подмодуль 632 принятия решения и определения.
[0137] Подмодуль 631 получения и удаления выполнен с возможностью получения информации о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, и удаления кандидата в ассоциированные пользователи, не отвечающего требованию возраста, согласно информации о возрасте.
[0138] Подмодуль 632 принятия решения и определения выполнен с возможностью принятия решения, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, и если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, определения оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи в качестве ассоциированного пользователя, в противном случае, определения ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию.
[0139] В одном варианте осуществления, подмодуль 632 принятия решения и определения может быть выполнен с возможностью получения количества лиц оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи и определения кандидата в ассоциированные пользователи с наибольшим количеством лиц в качестве ассоциированного пользователя.
[0140] Процесс определения ассоциированного пользователя устройства для определения ассоциированного пользователя, показанного на фиг. 8, может относиться к соответствующей части варианта осуществления, показанного на фиг. 1, и не будет здесь повторно описан.
[0141] Согласно варианту осуществления, способ определения ассоциированного пользователя согласно информации атрибутов кандидата в ассоциированные пользователи прост и легок в реализации.
[0142] На фиг. 9 показана блок-схема еще одного устройства для определения ассоциированного пользователя согласно иллюстративному варианту осуществления. Как показано на фиг. 9, на основании варианта осуществления, показанного на фиг. 8, подмодуль 631 получения и удаления может включать в себя блок 6311 сбора, извлечения и обучения и блок 6312 получения.
[0143] Блок 6311 сбора, извлечения и обучения выполнен с возможностью сбора обучающих образцов, извлечения характеристик обучающих образцов и обучения классификатора согласно характеристикам, причем характеристики включают в себя габорову характеристику, а классификатор включает в себя классификатор SVM.
[0144] Блок 6312 получения выполнен с возможностью получения пола и возрастной группы по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, обученного блоком 6311 сбора, извлечения и обучения.
[0145] В одном варианте осуществления, блок 6312 получения может быть выполнен с возможностью: для каждого кандидата в ассоциированные пользователи, получать возраст каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, получать время фотографирования, соответствующее каждому лицу, вычислять время рождения, соответствующее каждому лицу, согласно возрасту и времени фотографирования, и определять возрастную группу, которой принадлежит текущий кандидат в ассоциированные пользователи, согласно вычисленному времени рождения; и для каждого кандидата в ассоциированные пользователи получать пол, соответствующий каждому лицу текущего кандидата в ассоциированные пользователи, посредством классификатора, определять полученный пол как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи, если полученный пол одинаков, а если полученные полы различны, определять статистику по количеству лиц, соответствующим разным полам, текущего кандидата в ассоциированные пользователи, и определять пол, соответствующий большему количеству лиц, как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи.
[0146] В другом варианте осуществления, блок 6312 получения может быть выполнен с возможностью: для каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, получать возраст и пол текущего лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, вычислять информацию освещения и положения текущего лица, определять полученные возраст и пол как возраст и пол текущего лица, если результат вычисления отвечает требованию освещения и положения, сохранять текущее лицо и возраст и пол текущего лица в базе данных, а если результат вычисления не отвечает требованию освещения и положения, получать согласованное лицо текущего лица из базы данных, и определять возраст и пол согласованного лица как возраст и пол текущего лица.
[0147] Процесс определения ассоциированного пользователя устройства для определения ассоциированного пользователя, показанного на фиг. 9, может относиться к соответствующей части варианта осуществления, показанного на фиг. 4а, фиг. 4b и фиг. 5, и не будет здесь повторно описан.
[0148] Согласно варианту осуществления, способ получения информации атрибутов ассоциированного пользователя является гибким, диверсифицированным и высокоточным.
[0149] В отношении устройств в вышеприведенных вариантах осуществления, конкретные способы работы отдельных их модулей и подмодулей для осуществления операций были подробно описаны в вариантах осуществления, касающихся соответствующих способов, и не будут здесь повторно рассмотрены.
[0150] На фиг. 10 показана блок-схема устройства определения, применимого к ассоциированному пользователю, согласно иллюстративному варианту осуществления. Например, устройство 1000 может представлять собой мобильный телефон, компьютер, цифровой широковещательный терминал, приемопередатчик сообщений, игровую консоль, планшетное устройство, медицинское устройство, оборудование для фитнеса, карманный персональный компьютер, летательный аппарат и т.п.
[0151] Согласно фиг. 10, устройство 1000 может включать в себя по меньшей мере один из следующих компонентов: компонент 1002 обработки, память 1004, компонент 1006 источника питания, мультимедийный компонент 1008, аудиокомпонент 1010, интерфейс 1012 ввода/вывода (I/O), компонент 1014 датчика и компонент 1016 связи.
[0152] Компонент 1002 обработки обычно управляет работой устройства 1000, в целом, например, операциями, связанными с отображением, телефонными вызовам, передачей данных, операциями камеры и операциями записи. Компонент 1002 обработки может включать в себя один или более процессоров 1020 для выполнения инструкций для осуществления всех или части этапов согласно вышеописанным способам. Кроме того, компонент 1002 обработки может включать в себя один или более модулей, которые облегчают взаимодействие между компонентом 1002 обработки и другими компонентами. Например, компонент 1002 обработки может включать в себя мультимедийный модуль для облегчения взаимодействия между мультимедийным компонентом 1008 и компонентом 1002 обработки.
[0153] Память 1004 выполнена с возможностью хранения различных типов данных для поддержки работы устройства 1000. Примеры таких данных включают в себя инструкции для любых приложений или способов, применяемых на устройстве 1000, контактные данные, данные телефонной книги, сообщения, изображения, видеозаписи и т.д. Память 1004 может быть реализована с использованием любого типа энергозависимых или энергонезависимых запоминающих устройств или их комбинации, например, статической оперативной памяти (SRAM), электрически стираемой программируемой постоянной памяти (EEPROM), стираемая программируемой постоянной памяти (EPROM), программируемой постоянной памяти (PROM), постоянной памяти (ROM), магнитной памяти, флэш-памяти, магнитного или оптического диска.
[0154] Компонент 1006 источника питания обеспечивает питание для различных компонентов устройства 1000. Компонент 1006 источника питания может включать в себя систему управления питанием, один или более источников питания и любые другие компоненты, связанные с генерацией, управлением и распределением мощности в устройстве 1000.
[0155] Мультимедийный компонент 1008 включает в себя экран, обеспечивающий выходной интерфейс между устройством 1000 и пользователем. В некоторых вариантах осуществления, экран может включать в себя жидкокристаллический дисплей (LCD) и сенсорную панель (TP). Если экран включает в себя TP, экран может быть реализован как сенсорный экран для приема входных сигналов от пользователя. TP включает в себя один или более тактильных датчиков для регистрации касаний, махов и жестов на ТР. Тактильные датчики могут не только регистрировать границу действия касания или маха, но и регистрировать период времени и давление, связанные с действием касания или маха. В некоторых вариантах осуществления, мультимедийный компонент 1008 включает в себя переднюю камеру и/или заднюю камеру. Передняя камера и задняя камера могут принимать внешние мультимедийные данные, когда устройство 1000 находится в рабочем режиме, например, режиме фотографирования или режиме видеосъемки. Каждая из передней камеры и задней камеры может быть фиксированной оптической линзовой системой или иметь возможности фокусировки и оптической трансфокации.
[0156] Аудиокомпонент 1010 выполнен с возможностью вывода и/или ввода аудиосигналов. Например, аудиокомпонент 1010 включает в себя микрофон (MIC), выполненный с возможностью приема внешнего аудиосигнала, когда устройство 1000 находится в рабочем режиме, например, режиме вызова, режиме записи и режиме распознавания речи. Принятый аудиосигнал может дополнительно сохраняться в памяти 1004 или передаваться через компонент 1016 связи. В некоторых вариантах осуществления, аудиокомпонент 1010 дополнительно включает в себя громкоговоритель для вывода аудиосигналов.
[0157] Интерфейс 1012 ввода-вывода обеспечивает интерфейс между компонентом 1002 обработки и модулем периферийного интерфейса. Модуль периферийного интерфейса может быть клавиатурой, колесиком с функцией кнопки, кнопками и т.п. Кнопки могут включать в себя, но без ограничения: кнопку возврата в главное меню, кнопку регулировки громкости, кнопку начала работы и кнопку блокировки.
[0158] Компонент 1014 датчика включает в себя один или более датчиков для обеспечения оценок статуса в различных аспектах устройства 1000. Например, компонент 1014 датчика может обнаруживать открытый/закрытый статус устройства 1000 и относительное размещение компонентов, например, дисплея и клавишной панели, устройства 1000, и компонент 1014 датчика может дополнительно обнаруживать изменение положения устройства 1000 или компонента устройства 1000, наличие или отсутствие контакта пользователя с устройством 1000, ориентацию или ускорение/замедление устройства 1000 и изменение температуры устройства 1000. Компонент 1014 датчика может включать в себя датчик близости, выполненный с возможностью обнаружения присутствия близлежащих объектов без какого-либо физического контакта. Компонент 1014 датчика также может включать в себя оптический датчик, например, датчик изображения на основе комплементарной структуры металл-оксид-полупроводник (CMOS) или устройства с зарядовой связью (CCD), используемый в приложениях формирования изображения. В некоторых вариантах осуществления, компонент 1014 датчика также может включать в себя акселерометрический датчик, гироскопический датчик, магнитный датчик, датчик давления или датчик температуры.
[0159] Компонент 1016 связи выполнен с возможностью облегчения проводной или беспроводной связи между устройством 1000 и другими устройствами. Устройство 1000 может осуществлять доступ к беспроводной сети на основании стандарта связи, например, сети Wireless Fidelity (WiFi), сети второго поколения (2G) или третьего поколения (3G) или их комбинации. В иллюстративном варианте осуществления, компонент 1016 связи принимает широковещательный сигнал или информацию, связанную с широковещанием, от внешней системы управления широковещанием через широковещательный канал. В иллюстративном варианте осуществления, компонент 1016 связи может дополнительно включать в себя модуль ближней бесконтактной связи (NFC) для облегчения ближней связи. Например, модуль NFC можно реализовать на основании технологии радиочастотной идентификации (RFID), технологии ассоциации передачи данных в инфракрасном диапазоне (IrDA), сверхширокополосной (UWB) технологии, технологии Bluetooth (ВТ), и других технологий.
[0160] В иллюстративном варианте осуществления, устройство 1000 можно реализовать посредством одного или более из специализированных интегральных схем (ASIC), цифровых сигнальных процессоров (DSP), устройства цифровой обработки сигнала (DSPD), программируемых логических устройств (PLD), вентильных матриц, программируемых пользователем (FPGA), контроллеров, микроконтроллеров, микроконтроллеров, микропроцессоров или других электронных компонентов, для осуществления вышеописанных способов.
[0161] В иллюстративных вариантах осуществления, также предусмотрен компьютерно-считываемый носитель данных, включающий в себя инструкции, например, хранящиеся в памяти 1004, включающий в себя инструкции, и инструкции могут исполняться процессором 1020 устройства 1000 для осуществления вышеописанных способов. Например, компьютерно-считываемый носитель данных может представлять собой ROM, RAM, CD-ROM, магнитную ленту, флоппи-диск, оптическое устройство хранения данных и т.п.
[0162] На основании описания и практики раскрытого здесь изобретения специалисты в данной области техники могут предложить другие варианты осуществления настоящего изобретения. Данная заявка призвана охватывать любые вариации, варианты использования или адаптации настоящего изобретения согласно его общим принципам и включать в себя такие отклонения от настоящего изобретения, которые соответствуют известной или обычной практике в уровне техники. Описание изобретения и варианты осуществления следует рассматривать лишь как иллюстративные, а истинный объем и сущность настоящего изобретения определяются нижеследующей формулой изобретения.
[0163] Очевидно, что настоящее изобретение не ограничивается конкретной конструкцией, которая описана выше и проиллюстрирована на прилагаемых чертежах, и различные модификации и изменения можно вносить без отклонения от объема изобретения. Объем изобретения ограничивается только нижеследующей формулой изобретения.
ПРОМЫШЛЕННАЯ ПРИМЕНИМОСТЬ
[0164] Согласно вариантам осуществления настоящего изобретения, получают альбом лиц, определяется целевой пользователь в альбоме лиц, по меньшей мере один кандидат в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, отбирается из альбома лиц, затем получается информация атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, пользователь, ассоциированный с целевым пользователем, определяется согласно информации атрибутов, и окончательно задается теговая информация для ассоциированного пользователя, что обеспечивает быстрый и простой процесс реализации, позволяет избежать утомительной операции пользователя и значительно сэкономить время пользователя.
[0165] Способ определения кандидата в ассоциированные пользователи прост и легок в реализации.
[0166] Способ определения ассоциированного пользователя согласно информации атрибутов кандидата в ассоциированные пользователи прост и легок в реализации.
[0167] Способ получения информации атрибутов ассоциированного пользователя прост и гибок.
[0168] Способ определения ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию является простым и высокоточным.
[0169] Получают информацию о поле и возрасте, соответствующую всем лицам каждого кандидата в ассоциированные пользователи, и затем полы и возрастные группы соответствующих кандидатов в ассоциированные пользователи определяются согласно информации о поле и возрасте, соответствующей всем лицам, что позволяет достичь высокой точности.
[0170] Когда текущее лицо отвечает требованию освещения и положения, полученные возраст и пол непосредственно определяют как возраст и пол текущего лица, а когда текущее лицо не отвечает требованию освещения и положения, согласованное лицо текущего лица получается из базы данных, и возраст и пол согласованного лица определяются как возраст и пол текущего лица, что позволяет гарантировать точность идентификации пола и возраста текущего лица.

Claims (50)

1. Способ определения ассоциированного пользователя, содержащий этапы, на которых:
получают альбом лиц, причем альбом лиц содержит наборы лиц множества пользователей;
определяют целевого пользователя в альбоме лиц и отбирают по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц; и
получают информацию атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, определяют пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов и задают теговую информацию для ассоциированного пользователя;
при этом получение информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи и определение пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов содержит этапы, на которых:
получают информацию о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи и удаляют кандидата в ассоциированные пользователи, не отвечающего требованию возраста, согласно информации о возрасте; и
принимают решение, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей, согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, и если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, определяют оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи в качестве ассоциированного пользователя, в противном случае определяют ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию.
2. Способ по п. 1, в котором отбор по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц содержит этапы, на которых:
получают исходные фотографии лиц всех пользователей в альбоме лиц и сравнивают полученные исходные фотографии лиц пользователей, кроме целевого пользователя, с исходными фотографиями лиц целевого пользователя; и
определяют пользователя, количество исходных фотографий лица которого, совпадающих с исходными фотографиями лица целевого пользователя, превышает заранее заданное число, в качестве по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи.
3. Способ по п. 1, в котором получение информации о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи содержит этапы, на которых:
собирают обучающие образцы, извлекают характеристики обучающих образцов и обучают классификатор согласно характеристикам, причем характеристики содержат габорову характеристику, и классификатор содержит классификатор машины опорных векторов (SVM); и
получают пол и возрастную группу по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора.
4. Способ по п. 1, в котором определение ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию содержит этапы, на которых:
получают количество лиц оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи и определяют кандидата в ассоциированные пользователи с наибольшим количеством лиц в качестве ассоциированного пользователя.
5. Способ по п. 3, в котором получение пола и возрастной группы по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора содержит этапы, на которых:
для каждого кандидата в ассоциированные пользователи получают возраст каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, получают время фотографирования, соответствующее каждому лицу, вычисляют время рождения, соответствующее каждому лицу, согласно возрасту и времени фотографирования и определяют возрастную группу, которой принадлежит текущий кандидат в ассоциированные пользователи, согласно вычисленному времени рождения; и
для каждого кандидата в ассоциированные пользователи получают пол, соответствующий каждому лицу текущего кандидата в ассоциированные пользователи, посредством классификатора и определяют полученный пол как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи, если полученный пол одинаков, а если полученные полы различны, вырабатывают статистику по количествам лиц, соответствующим разным полам, для текущего кандидата в ассоциированные пользователи и определяют пол, соответствующий большему количеству лиц, как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи.
6. Способ по п. 5, в котором получение возраста и пола каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора содержит этапы, на которых:
для каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи получают возраст и пол текущего лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, вычисляют информацию освещения и положения текущего лица, определяют полученные возраст и пол как возраст и пол текущего лица, если результат вычисления отвечает требованию освещения и положения, и сохраняют текущее лицо, возраст и пол текущего лица в базе данных, а если результат вычисления не отвечает требованию освещения и положения, получают согласованное лицо текущего лица из базы данных и определяют возраст и пол согласованного лица как возраст и пол текущего лица.
7. Устройство для определения ассоциированного пользователя, содержащее:
модуль получения, выполненный с возможностью получения альбома лиц, причем альбом лиц содержит наборы лиц множества пользователей;
модуль определения и отбора, выполненный с возможностью определения целевого пользователя в альбоме лиц, полученном модулем получения, и отбора по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц; и
модуль определения и задания, выполненный с возможностью получения информации атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, отобранного модулем определения и отбора, определения пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов и задания теговой информации для ассоциированного пользователя;
при этом модуль определения и задания содержит:
подмодуль получения и удаления, выполненный с возможностью получения информации о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, и удаления кандидата в ассоциированные пользователи, не отвечающего требованию возраста, согласно информации о возрасте; и
подмодуль принятия решения и определения, выполненный с возможностью принятия решения, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей, согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, и если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, определения оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи в качестве ассоциированного пользователя, в противном случае определения ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию.
8. Устройство по п. 7, в котором модуль определения и отбора содержит:
подмодуль получения и сравнения, выполненный с возможностью получения исходных фотографий лиц всех пользователей в альбоме лиц, и сравнения полученных исходных фотографий лиц пользователей, кроме целевого пользователя, с исходными фотографиями лиц целевого пользователя; и
подмодуль определения, выполненный с возможностью определения пользователя, количество исходных фотографий лица которого, совпадающих с исходными фотографиями лица целевого пользователя, превышает заранее заданное число, в качестве по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи.
9. Устройство по п. 7, в котором подмодуль получения и удаления содержит:
блок сбора, извлечения и обучения, выполненный с возможностью сбора обучающих образцов, извлечения характеристик обучающих образцов, и обучения классификатора согласно характеристикам, причем характеристики содержат габорову характеристику, и классификатор содержит классификатор машины опорных векторов (SVM); и
блок получения, выполненный с возможностью получения пола и возрастной группы по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, обученного блоком сбора, извлечения и обучения.
10. Устройство по п. 7, в котором подмодуль принятия решения и определения выполнен с возможностью:
получать количество лиц оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи и определять кандидата в ассоциированные пользователи с наибольшим количеством лиц в качестве ассоциированного пользователя.
11. Устройство по п. 9, в котором блок получения выполнен с возможностью:
для каждого кандидата в ассоциированные пользователи получать возраст каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи посредством классификатора, получать время фотографирования, соответствующее каждому лицу, вычислять время рождения, соответствующее каждому лицу, согласно возрасту и времени фотографирования и определять возрастную группу, которой принадлежит текущий кандидат в ассоциированные пользователи, согласно вычисленному времени рождения; и
для каждого кандидата в ассоциированные пользователи получать пол, соответствующий каждому лицу текущего кандидата в ассоциированные пользователи, посредством классификатора, определять полученный пол как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи, если полученный пол одинаков, а если полученные полы различны, определять статистику по количеству лиц, соответствующих разным полам, для текущего кандидата в ассоциированные пользователи и определять пол, соответствующий большему количеству лиц, как пол текущего кандидата в ассоциированные пользователи.
12. Устройство по п. 11, в котором блок получения выполнен с возможностью:
для каждого лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи получать возраст и пол текущего лица текущего кандидата в ассоциированные пользователи, вычислять информацию освещения и положения текущего лица, определять полученные возраст и пол как возраст и пол текущего лица, если результат вычисления отвечает требованию освещения и положения, и сохранять текущее лицо и возраст и пол текущего лица в базе данных, а если результат вычисления не отвечает требованию освещения и положения, получать согласованное лицо текущего лица из базы данных и определять возраст и пол согласованного лица как возраст и пол текущего лица.
13. Устройство для определения ассоциированного пользователя, содержащее:
процессор; и
память, выполненную с возможностью хранения исполняемых инструкций процессора,
причем процессор выполнен с возможностью:
получать альбом лиц, причем альбом лиц содержит наборы лиц множества пользователей;
определять целевой пользователь в альбоме лиц и отбирать по меньшей мере одного кандидата в пользователи, ассоциированные с целевым пользователем, из альбома лиц; и
получать информацию атрибутов по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи, определять пользователя, ассоциированного с целевым пользователем, согласно информации атрибутов и задавать теговую информацию для ассоциированного пользователя;
при этом процессор дополнительно выполнен с возможностью:
получать информацию о поле и возрасте по меньшей мере одного кандидата в ассоциированные пользователи и удалять кандидата в ассоциированные пользователи, не отвечающего требованию возраста, согласно информации о возрасте; и
принимать решение, превышает ли количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи количество ассоциированных пользователей, согласно полу оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи, и если количество оставшихся кандидатов в ассоциированные пользователи не превышает количество ассоциированных пользователей, определять оставшегося кандидата в ассоциированные пользователи в качестве ассоциированного пользователя, в противном случае определять ассоциированного пользователя согласно заранее заданному условию.
RU2016119495A 2015-07-31 2015-12-16 Способ и устройство для определения ассоциированного пользователя RU2664003C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510463635.X 2015-07-31
CN201510463635.XA CN105069083B (zh) 2015-07-31 2015-07-31 关联用户的确定方法及装置
PCT/CN2015/097611 WO2017020476A1 (zh) 2015-07-31 2015-12-16 关联用户的确定方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2016119495A RU2016119495A (ru) 2017-11-23
RU2664003C2 true RU2664003C2 (ru) 2018-08-14

Family

ID=54498453

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016119495A RU2664003C2 (ru) 2015-07-31 2015-12-16 Способ и устройство для определения ассоциированного пользователя

Country Status (8)

Country Link
US (1) US9892314B2 (ru)
EP (1) EP3125188A1 (ru)
JP (1) JP6263263B2 (ru)
KR (1) KR101771153B1 (ru)
CN (1) CN105069083B (ru)
MX (1) MX361672B (ru)
RU (1) RU2664003C2 (ru)
WO (1) WO2017020476A1 (ru)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105069083B (zh) 2015-07-31 2019-03-08 小米科技有限责任公司 关联用户的确定方法及装置
CN105488470A (zh) * 2015-11-30 2016-04-13 小米科技有限责任公司 确定人物属性信息的方法及装置
CN106295499B (zh) * 2016-07-21 2019-10-11 北京小米移动软件有限公司 年龄估计方法及装置
CN110020155A (zh) * 2017-12-06 2019-07-16 广东欧珀移动通信有限公司 用户性别识别方法及装置
CN110162956B (zh) * 2018-03-12 2024-01-19 华东师范大学 确定关联账户的方法和装置
CN108806699B (zh) * 2018-05-30 2021-03-23 Oppo广东移动通信有限公司 语音反馈方法、装置、存储介质及电子设备
WO2020136794A1 (ja) * 2018-12-27 2020-07-02 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
CN109886158B (zh) * 2019-01-30 2023-01-10 广州轨道交通建设监理有限公司 一种基于施工现场的定位标签佩戴监控方法与装置
CN110351389B (zh) * 2019-08-07 2020-12-25 北京瑞策科技有限公司 用户社区关联数据的上链方法及其装置
CN112256982B (zh) * 2020-09-15 2022-08-16 中国科学院信息工程研究所 基于稀疏采样时空数据的目标同行关系分析方法及电子装置
CN112817920A (zh) * 2021-03-03 2021-05-18 深圳市知小兵科技有限公司 分布式大数据的清理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1755268A1 (ru) * 1989-01-06 1992-08-15 Рижское Высшее Военно-Политическое Краснознаменное Училище Им.Бирюзова С.С. Анализатор изображений
US20110097694A1 (en) * 2009-10-26 2011-04-28 Hon Hai Precision Industry Co., Ltd. Interpersonal relationships analysis system and method
US20110292232A1 (en) * 2010-06-01 2011-12-01 Tong Zhang Image retrieval
US20130114864A1 (en) * 2011-11-03 2013-05-09 David Harry Garcia Feature-Extraction-Based Image Scoring
US20150032535A1 (en) * 2013-07-25 2015-01-29 Yahoo! Inc. System and method for content based social recommendations and monetization thereof

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004227158A (ja) * 2003-01-21 2004-08-12 Omron Corp 情報提供装置および情報提供方法
US8041082B1 (en) * 2007-11-02 2011-10-18 Google Inc. Inferring the gender of a face in an image
CN102016882B (zh) 2007-12-31 2015-05-27 应用识别公司 利用脸部签名来标识和共享数字图像的方法、系统和计算机程序
US7953690B2 (en) * 2008-01-25 2011-05-31 Eastman Kodak Company Discovering social relationships from personal photo collections
JP5080524B2 (ja) 2008-03-26 2012-11-21 富士フイルム株式会社 画像シェアリング用保存装置、画像シェアリングおよび方法
US8670597B2 (en) * 2009-08-07 2014-03-11 Google Inc. Facial recognition with social network aiding
US9135277B2 (en) 2009-08-07 2015-09-15 Google Inc. Architecture for responding to a visual query
US9087059B2 (en) 2009-08-07 2015-07-21 Google Inc. User interface for presenting search results for multiple regions of a visual query
KR101138822B1 (ko) 2009-11-19 2012-05-10 한국과학기술원 디지털 사진들에 첨부된 인물들의 이름들을 관리하는 방법 및 시스템
US8805079B2 (en) 2009-12-02 2014-08-12 Google Inc. Identifying matching canonical documents in response to a visual query and in accordance with geographic information
JP2013069024A (ja) * 2011-09-21 2013-04-18 Fuji Xerox Co Ltd 画像検索プログラム及び画像検索装置
JP2012079354A (ja) * 2012-01-26 2012-04-19 Casio Comput Co Ltd 画像表示制御装置、画像表示制御方法及びプログラム
CN103399896B (zh) * 2013-07-19 2019-08-23 广州华多网络科技有限公司 识别用户间关联关系的方法及系统
KR101479260B1 (ko) * 2013-09-10 2015-01-09 부산대학교 산학협력단 사진 기반 인물 친밀도 검색 방법
US9420442B2 (en) * 2014-10-06 2016-08-16 Facebook, Inc. Ping compensation factor for location updates
CN104299001B (zh) * 2014-10-11 2018-08-07 小米科技有限责任公司 生成影集的方法及装置
CN104408402B (zh) * 2014-10-29 2018-04-24 小米科技有限责任公司 人脸识别方法及装置
CN104715007A (zh) * 2014-12-26 2015-06-17 小米科技有限责任公司 用户标识方法及装置
CN105069083B (zh) * 2015-07-31 2019-03-08 小米科技有限责任公司 关联用户的确定方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1755268A1 (ru) * 1989-01-06 1992-08-15 Рижское Высшее Военно-Политическое Краснознаменное Училище Им.Бирюзова С.С. Анализатор изображений
US20110097694A1 (en) * 2009-10-26 2011-04-28 Hon Hai Precision Industry Co., Ltd. Interpersonal relationships analysis system and method
US20110292232A1 (en) * 2010-06-01 2011-12-01 Tong Zhang Image retrieval
US20130114864A1 (en) * 2011-11-03 2013-05-09 David Harry Garcia Feature-Extraction-Based Image Scoring
US20150032535A1 (en) * 2013-07-25 2015-01-29 Yahoo! Inc. System and method for content based social recommendations and monetization thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170023768A (ko) 2017-03-06
US20170032180A1 (en) 2017-02-02
JP2017526989A (ja) 2017-09-14
KR101771153B1 (ko) 2017-08-24
EP3125188A1 (en) 2017-02-01
MX2016006745A (es) 2017-06-28
CN105069083B (zh) 2019-03-08
US9892314B2 (en) 2018-02-13
MX361672B (es) 2018-12-13
CN105069083A (zh) 2015-11-18
WO2017020476A1 (zh) 2017-02-09
JP6263263B2 (ja) 2018-01-17
RU2016119495A (ru) 2017-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2664003C2 (ru) Способ и устройство для определения ассоциированного пользователя
US9953212B2 (en) Method and apparatus for album display, and storage medium
US10534972B2 (en) Image processing method, device and medium
RU2637886C2 (ru) Способ и устройство для обмена фотографиями
RU2659746C2 (ru) Способ и устройство обработки изображений
RU2577188C1 (ru) Способ, аппарат и устройство для сегментации изображения
EP3125135B1 (en) Picture processing method and device
US20150332439A1 (en) Methods and devices for hiding privacy information
CN107944447B (zh) 图像分类方法及装置
WO2017214793A1 (zh) 指纹模板生成方法及装置
WO2017031901A1 (zh) 人脸识别方法、装置及终端
WO2021036382A1 (zh) 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
US20170139555A1 (en) Method and device for displaying a message
US20170118298A1 (en) Method, device, and computer-readable medium for pushing information
RU2635238C1 (ru) Способ, устройство и терминал для воспроизведения музыки на основе фотоальбома с фотографиями лиц
RU2643464C2 (ru) Способ и устройство для классификации изображений
US9779294B2 (en) Methods and devices for classifying pictures
CN109034150B (zh) 图像处理方法及装置
US11551465B2 (en) Method and apparatus for detecting finger occlusion image, and storage medium
WO2020114236A1 (zh) 关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质
US11335348B2 (en) Input method, device, apparatus, and storage medium
CN105335714A (zh) 照片处理方法、装置和设备
CN112101216A (zh) 人脸识别方法、装置、设备及存储介质
CN111797746B (zh) 人脸识别方法、装置及计算机可读存储介质
CN105426904A (zh) 照片处理方法、装置和设备