TW201337795A - 使用照片以起始及執行動作 - Google Patents

使用照片以起始及執行動作 Download PDF

Info

Publication number
TW201337795A
TW201337795A TW101140374A TW101140374A TW201337795A TW 201337795 A TW201337795 A TW 201337795A TW 101140374 A TW101140374 A TW 101140374A TW 101140374 A TW101140374 A TW 101140374A TW 201337795 A TW201337795 A TW 201337795A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
candidates
photo
user
face
social
Prior art date
Application number
TW101140374A
Other languages
English (en)
Inventor
Daniel Buchmueller
Amir Akbarzadeh
Michael Kroepfl
Original Assignee
Microsoft Corp
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 Microsoft Corp filed Critical Microsoft Corp
Publication of TW201337795A publication Critical patent/TW201337795A/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/101—Collaborative creation, e.g. joint development of products or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • G06F15/16—Combinations of two or more digital computers each having at least an arithmetic unit, a program unit and a register, e.g. for a simultaneous processing of several programs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/30—Scenes; Scene-specific elements in albums, collections or shared content, e.g. social network photos or video
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

動作，如加入新的連接至社交圖，可透過拍照而執行。於一例中，使用者拍攝一或更多個人的照片。於照片中的臉孔可送至社交網路而辨識。社交網路可使用不同的來源以辨識臉孔，包含社交網路的照片資料庫和社交網路的社交圖。當於照片中的個人已辨識完成時，使用者可指示與已辨識的個人相關之待執行的動作(如於社交網路中之「加入為朋友」)。由使用者所要求與已辨識的個人相關之動作可接著執行。

Description

使用照片以起始及執行動作
本發明關於使用照片以起始及執行動作之技術。
社交網路一般允許使用者辨識他們與其他人的關係，如於臉書(Facebook)上之朋友關係，或是於推特(Twitter)上之「跟隨」之例子。為辨識這些關係，使用者通常藉由名字而辨識他或她想要與之形成關係的個人，不論是藉由搜尋那個人之名字，或藉由當該名字顯示給使用者時，認可該名字。然而，使用者可能會遇到他或她並不知道名字的人們。舉例來說，使用者可能會在宴會或其他事件中遇到一個人而未詢問那個人的名字。
此外，社交網路通常具有標籤照片之龐大資料庫。使用臉孔偵測，可能接收臉孔的影像並藉由與標籤照片比較臉孔而辨識顯示於影像中之個人的身分。然而，社交網路一般主要使用臉孔匹配技術以建議於新照片中臉孔之可能標籤，或自動標籤照片。
個人可藉由使用照片以辨識動作的標的(如朋友要求、訊息、邀請等)而參與社交網路。個人使用裝置(如配備有照相機之無線電話)以拍攝人們的照片。照片可經 分析以辨識於照片中之臉孔。裝置可呈現給使用者一個介面，此介面允許使用者執行與顯示於照片中之個人有關的一些動作。舉例來說，介面可允許使用者將顯示於照片中的個人「設為朋友」。
於使用者要求執行與顯示於照片中之個人有關的動作之前，包含臉孔(或臉孔之圖像)的照片係上傳至社交網路伺服器(或上傳至查詢一或更多個社交網路服務之中介服務)。伺服器維持社交圖(如，於臉書服務上的使用者之圖，其中圖的邊緣表示朋友之關係)，及亦可於社交圖中具有使用者的照片。社交網路伺服器亦可具有軟體，該軟體使用不同種類的理由而於社交圖選擇個人之一或更多個候選身分。舉例來說，軟體可基於照片中之臉孔和候選人的相似度、候選人與上傳照片之個人的社交距離、照片拍攝的時間及地點、候選人的工作地點和年齡、顯示於照片中之其他人們的身分、於社交網路上參加所訂閱之相同事件之人們的身分，或任何其他合適的因素而選擇候選人身分。基於此理由，軟體可辨識一或更多個候選人臉孔。若一個候選人臉孔以足夠高的確認性而辨識，接著使用者的要求可實現-如，設為朋友之要求可自使用者傳送至該候選人。若有兩或更多個候選人臉孔，接著使用者可被詢問以自候選人中選擇，不論是藉由候選人的名字，或藉由其他公開簡介照片(如於候選人的隱私設定允許公開他們的簡介照片，但未公開他們的名字的例子中時可使用)。使用者可接著選擇與已 辨識之使用者有關的待執行動作，或可自待執行的動作清單選擇。已要求的動作可接著對所選擇之候選人執行。
此發明內容係以簡化的形式而供以引入概念的選擇，此概念之選擇更進一步地說明於下之實施方式中。此發明內容不意欲作為辨識所請求主題的關鍵特徵或必要特徵，並且不意欲作為限制所請求主題的範圍。
社交網路允許使用者指定他們與其他使用者之關係。舉例來說，臉書的「朋友」關係為人際間之雙向關係的例子。如另一例子，推特的「跟隨」關係為人際間之單向關係的例子。關於人際關係的更多資訊亦可被收集。舉例來說，於臉書中，兩個使用者間的基本關係為「朋友」關係，但人們亦可指定他們是否彼此為親戚。此外，臉書具有非使用者實體(如，政黨、電視節目、音樂群組等)，這些非使用者實體不可能「成為朋友」，但使用者可藉由「喜歡」這些實體而指示他們的喜好。關於誰是誰的朋友、誰喜歡那些實體、誰是誰的親戚、誰在跟隨誰的動態等之資訊形成複雜的社交圖，此社交圖提供有關世界上人際間和實體間關係的詳細資訊。
社交網路服務一般收集的一種資訊為照片。人們經常選擇上傳照片至社交網路作為分享這些照片的方式，且亦可標籤於照片中的人們。已標籤的照片提供關於某些 特定個人之長相的大量資訊。此資訊可使用臉孔偵測演算法藉由將新照片中的臉孔與之前已標籤照片中的已知臉孔相比較以於未標籤之照片中辨識臉孔。
社交網路站台可基於臉孔偵測而提供某些種類的標籤服務。舉例來說，若使用者提交或上傳新的、未標籤的照片，站台可檢驗照片以決定於照片中的臉孔與曾標籤於使用者之照片中，或於使用者的朋友之照片中等的臉孔有多相似。若站台具有足夠程度的把握度可辨識新照片中的臉孔，站台可接著自動地標籤新照片。或者，若站台以辨識一或更多個候選人但仍未具有足夠高的把握度於任何特定候選人時，站台接著建議顯示於照片中之個人的一或更多個可能身分，並要求使用者自這些候選人中確認或選擇身分。然而，這些站台有遭遇至少兩種瑕疵的傾向。第一，這些站台通常限制臉孔偵測的使用於幫助使用者標籤照片。第二，這些站台傾向於對當新照片包含有出現在使用者之照片中的個人時有幫助，但卻對使用者辨識不認識的個人不太有幫助。
於此所述之主題使用照片作為辨識動作之方法。使用者可藉由拍攝或上傳含有人們之照片而開始流程。照片可接著被分析以辨識照片中的臉孔。與照片中之每一臉孔相關，可提供使用者機會以執行與使用者相關的某些動作。舉例來說，可提供使用者機會以於照片中加入個人作為朋友，或傳送訊息給那個人，或檢視那個人的簡介(若適當的授權允許提出要求之使用者以檢視簡介)， 或傳送邀請給那個人，或傳送臉書類型的「戳」給使用者，或執行任何其他合適的動作。
為使前述動作發生，照片(或照片的部分，如照片包含臉孔的區域，或於客戶端計算界定出表現臉孔特徵的元資料)可上傳至社交網路伺服器(其中「上傳至社交網路伺服器」包含上傳至一服務的動作，該服務藉由傳送資訊至一或更多個社交網路，或藉由曝光一或更多個社交網路的社交圖而作為用於一或更多個社交網路之中介)。社交網路伺服器可維持某些種類的資訊，這些種類的資訊允許社交網路伺服器幫助使用者之要求。舉例來說，社交網路伺服器可維持社交網路伺服器之使用者的社交圖，此社交圖指示使用者間的關係。此外，社交網路站台可維持一組已標籤照片，此組已標籤照片提供可作為臉孔匹配過程之例子使用的一組已辨識臉孔(為維護使用者的隱私權，可給予使用者機會決定是否使用者願意將具有他的臉孔之照片用於臉孔匹配之目的。)除了照片被標示顯示於照片中之人們的身分外，照片亦可標示有資訊(如，照片拍攝時之時間及/或地點)。此外，社交網路站台可維持關於社交網路站台之使用者的資訊，如年齡、居住城市、工作地點、聯繫、興趣，或其他任何合適的資訊。(由於上述的一些資訊可能被視為使用者的隱私，社交網路站台可依照自使用者處所獲得的授權而維持此資訊。此外，為保護使用者的隱私，需控制這些資訊如何被使用。)社交網路站台可具有組件，該組件 使用包含於社交圖和照片資料庫中的資訊以辨識要求的標的。組件可以各種方式使用與第2圖有關之社交圖和照片資料庫中的資訊，將詳細討論於後文。
一旦個人被辨識出，社交網路伺服器可回復一或更多個候選人的身分至使用者之裝置。若對每一個臉孔而言，僅有單一個候選人身分已有足夠高程度的把握度而辨識，於使用者之計算機或其他裝置上的軟體接著僅接受該身分並提供使用者機會以執行與那個人相關的動作。反之，若社交網路伺服器未有足夠高程度的把握度而辨識出任何人，軟體接著可回覆一或更多個候選人的名單至使用者之裝置，且使用者之裝置可要求使用者確認選擇，或自可能的選擇中選擇。一旦使用者作出確認或選擇，那個人可成為要求的標的。可接著允許使用者進入已要求的動作，或可自一清單提供使用者一組可能的動作。一旦使用者指示動作，係執行與標的人相關之所要求的動作。於前述流程使用個人之身分的方式可藉由個人隱私設定而限制。舉例來說，個人本身可拒絕允許作為藉照片而辨識個人之要求的標的，或不允許將他的名字或簡介照片公開給非為他朋友的某人，或僅允許使用他的公開簡介照片(但非他的名字)。舉例來說，若個人僅允許使用他的公開簡介照片而非使用他的名字，則簡介照片(但非為名字)將以確認要求之方式而用以辨識那個人。應注意與個人相關之可執行的該組動作可基於是誰被辨識為照片中之個人而限制。舉例來說，可能 有兩個候選人，A和B，為照片中之個人的可能身分。A本身可基於已辨識之照片而允許被設為朋友，而B則不允許。若使用者選擇A而確認該選擇，接著可提供朋友要求作為選項，同時若使用者選擇B而確認，將不會提供朋友要求作為選項。
應注意自動提供標籤(或建議標籤)於照片的系統與於個人和藉由照片而辨識之標的間的社交圖中加入連結之系統不同，且非顯而易見。前者之例子僅為臉孔偵測，而後者之例子使用臉孔之辨識以延伸社交圖。此外，應注意允許使用者藉由以文字形式輸入標的之名字而指定朋友要求之標的的系統與允許使用者使用標的的照片而指定標的的系統不同，且非顯而易見。
現轉而參考圖式，第1圖顯示一示例方案，其中使用者使用照片以執行動作。於此例子中顯示，使用者102具有裝置104。裝置104可為無線電話、手持計算機、音樂播放器、平板電腦或任何其他種類之裝置。裝置104可配備有照相機106，照相機106允許使用者102以裝置104拍攝照片。(於一個例子中，裝置104可為獨立照相機。)使用者102拍攝人們108之照片。使用者102可為人們108之一者；或替代地，人們108可為不包含使用者102之一群人。所拍攝之照片110可顯示於裝置104的螢幕112上。裝置104上的組件(如，軟體組件)可偵測顯示於照片110中的臉孔114。(軟體可分析及成像並決定影像的那些部分為臉孔之技術已為習知。)
裝置104可接著上傳照片110(或表示照片110之資料，如包含臉孔的提取之矩形，或量化及表示臉孔特徵以幫助臉孔辨認的資料)至社交網路伺服器118。(如前文所述，「上傳至社交網路伺服器」之動作包含如上傳至一中介伺服器的動作，不論是傳送資訊至社交網路伺服器，或曝光由社交網路伺服器所維持的社交圖)。上傳之資訊可包含所有的照片110、一或更多個臉孔影像120(或表示臉孔影像的元資料)，且亦可包含使用者102的身分121。
社交網路伺服器118可包括可執行社交網路系統的軟體及/或硬體。舉例來說，操作臉書社交網路伺服器的該組機器和軟體為社交網路伺服器118的例子。(雖然用語「社交網路伺服器」為單數，此用語可指透過複數個伺服器而執行的多個系統，或複數個組件的任意結合。)社交網路伺服器118可維持社交圖122，社交圖122指示人際間的關係-如誰是誰的朋友、誰跟隨誰的動態等。此外，社交網路伺服器可維持照片資料庫124，照片資料庫124可包含由社交網路之使用者已上傳之照片。此外，照片資料庫124可包含與照片有關的各種元資料。元資料可包含已應用至照片之標籤127(指示誰或甚麼於照片中)、指示照片於何處和何時拍攝的日期/時間/地點資訊128，或任何其他關於照片的資訊。社交網路伺服器118亦可具有選擇組件130，選擇組件130包括辨識一或更多個候選人之軟體及/或硬體，這些候選人可為使 用者102的要求之標的。選擇組件130可以各種方式作出此辨識-如尋找類似於要求標的之已知使用者的照片、藉由尋找與要求使用者102具有較近社交距離的人們、藉由尋找與要求使用者102年齡類似的人們、藉由尋找同使用者102於相同地點工作的人們，藉由尋找要求使用者的照片拍攝處及照片拍攝時已知出現於該處的人們，或藉由任何其他合適的機制。
當選擇組件辨識一或更多個候選人身分時，候選人之名單132提供至出現在照片中之一或更多個人的裝置104。使用者102可接著指示他想要執行動作的個人。舉例來說，螢幕112可為觸控螢幕，且使用者可點擊臉孔以指示他想要執行與擁有那個臉孔之個人相關的動作。若那個臉孔僅有一個候選人身分，使用者102接著輸入對那個使用者待執行的動作，或可顯示可能動作的清單。(如前文所述，於清單上的動作可藉由標的使用者的隱私設定而影響-如使用者可允許基於臉孔辨識之某些待執行的動作，但不允許其他動作。)若一個臉孔有兩或更多個候選人，可接著要求使用者102自這些候選人中選擇(其中候選人可藉由他們的名字及/或公開簡介圖片而顯示，再次依據標的個人的隱私設定)。於一個變化中，選擇組件130辨識兩或更多個候選人，但具有高程度的把握度於這些選擇中的一者；於此例中，可呈現給使用者102高把握度之候選人的選擇作為「預選」，但其中要求使用者確認該預選或改變選擇成其他候選人之一 者。裝置104可具有互動組件134，互動組件134可包括軟體及/或硬體，該軟體及/或硬體解讀使用者之手勢或其他動作，使用者之手勢或其他動作作為使用者想要提出於照片中之臉孔的一者有關的要求之指示；該軟體及/或硬體傳送相關資訊至社交網路伺服器118；該軟體及/或硬體要求使用者自數個可能的候選人中選擇合適者；且該軟體及/或硬體執行關於照片之使用的任何其他動作於裝置104上，以起始及/或執行動作。舉例來說，當使用者點擊顯示於螢幕112上之臉孔的一者時，顯示於第1圖中之互動組件134可顯示「加入為朋友」之訊息。各種使用者要求的動作136可接著被傳送至社交網路伺服器118(如前文所述，社交網路伺服器可透過中介而執行)。
第2圖顯示示例社交網路伺服器118之細節。如於前文所述與第1圖相關之內容，社交網路伺服器118可維持社交圖122、照片資料庫124及選擇組件130。選擇組件130可辨識標的要求的一或更多個候選人，且可基於各種因素而辨識。這些因素的應用可基於包含於社交圖122及/或照片資料庫124中的資訊而決定。如前文所述，照片資料庫124可包含照片和元資料。
社交圖122可包含顯示人際間關係的資料。作為一簡單的例子，第2圖顯示為具有五個人251、252、253、254及255的社交圖122，這些人於圖中係以節點顯示。於節點間之邊緣(顯示為連接圓圈的箭頭)指示節點間的 關係。每一箭頭可能被解釋成「朋友」關係、「跟隨」關係、「親戚」關係、普通的「喜歡」關係(如，「喜歡」臉書上之相同頁面的兩個人)，或任何其他種可被識別的關係。由此圖所示，可界定兩個人間的社交鄰近度及/或距離。舉例來說，個人255與個人252具有兩個人之距離，因為不可能自個人255經越過兩個邊緣(經穿越個人251)而接觸個人252。此事實可指出個人252為個人255之「朋友的朋友」(或可能為「跟隨者的跟隨者」，依據邊緣如何解釋)。邊緣的方向可視為或不考慮決定一關係的距離及/或存在。舉例來說，雖然個人252與個人255具有兩個人的距離，若考慮到邊緣的方向，則個人252與個人255並無關係，因為不可能自個人252而接觸個人255。(換句話說，當考量到方向時，可能出現對A而言與B有關係，即便對B而言與A無關係的情形。)若無視邊緣的方向，則個人255和個人252彼此具有兩層的關係。
可藉由選擇組件130而考慮之因素的例子係顯示於第2圖中，於選擇組件130內的方塊中。
可考慮之一個示例因素為要求標的之個人和於照片資料庫124之人們間的視覺相似度(方塊202)。當使用者要求執行與標的相關的動作時，標的之臉孔的影像可提供至選擇組件130。(臉孔可藉由包含臉孔的來源照片而提供、藉由提取包含臉孔之區域並提供那個區域而提供，或藉由提取量化臉孔特徵之資料而提供。)可使用臉孔匹 配演算法以比較要求標的的臉孔與臉孔顯示於照片資料庫124之人們。於照片資料庫124中之人們的實際身分可藉由先前已應用至那些照片的標籤而知悉。於兩個臉孔間的視覺相似度可作為相同個人之各臉孔的相對強烈指示。
可考慮之另一個示例因素為社交圖中的鄰近度(方塊204)。舉例來說，提交要求之使用者更希望知道於社交圖中接近他或她的人們-如既有的朋友、朋友的朋友、朋友的朋友的朋友、某個喜歡相同頁面者等。與使用者無關係，或僅有很遠關係的某人，相較於接近使用者的某人而言，較不可能成為要求的標的。前述之例子考量了對要求使用者的社交鄰近度，但可考慮自其他參考點的社交鄰近度。舉例來說，個人A可拍攝照片，且個人B可使用那個照片以辨識個人B所作出的要求之標的。於此例中，不僅可自拍攝照片的個人，或可自作出要求的個人起算測量社交距離。個人可能較喜歡拍攝對拍攝者而言具有較近社交距離之某人的照片，故對候選人的搜尋可聚焦於不管是與要求者具有較近社交距離的人們，或是與拍攝者具有較近社交距離的人們。(用語「要求者」將於此使用以關於要求執行與某人相關之動作的使用者，而某人為使用者已藉由照片而辨識-如於第1圖中所示，使用者點擊臉孔以作出「加入為朋友」之要求的某人。)
可考慮的另一個因素為實體鄰近度-不論是對拍攝者 或對要求者的實體鄰近度(方塊206)。要求者可較喜歡提交某些種類的要求(如，朋友要求、邀請等)給住在要求者附近的人們。此外，拍攝者可較喜歡拍攝住在拍攝者附近之某人的照片。雖然候選人與要求者或拍攝者的實體鄰近度可能有對那個候選人有利的傾向，仍然有補償的考量。舉例來說，要求者及/或拍攝者可能在度假中。此外，許多動作(如，於分散廣泛的社交網路上加入朋友、傳送電子郵件訊息等)可能不是為地域設限的活動。若臉孔匹配非常強烈地建議特定候選人為顯示於照片中的個人，居住於遠離要求者或拍攝者之候選人的事實可不必優先於基於臉孔匹配之搜尋。因此，就像於此所述的所有因素，實體鄰近度僅為可由其他考量所推翻的一個考量而已。
可考慮的另一個因素為於相同照片中的其他人(方塊208)。用以起始要求以執行動作的照片可能包含數個人。這些人之一者可能為動作的標的，而其他人則不是。人們可能較喜歡與其他他們所認識的人們一同出現於照片中。因此，若臉孔匹配辨識一特定個人為要求標的，但那個人(依據社交圖122)與照片中的其他任何人無已知的連結，這樣的事實可建議臉孔匹配辨識出了錯誤的個人。然而，可能有與個人不認識的其他人一起出現在照片中的情形出現，所以-就像於此所述的其他因素一樣-於相同照片中和其他人的連結(或缺少這個連結)僅作為辨識候選人的一個考量而已。此外，應注意於方塊 202-216所提及的任何資訊可為於照片中之其他人的考量-如，這些人在社交圖中的位置、他們的興趣、他們的工作地點等，不過關於個人的資訊可能對辨識流程具有較少的影響，依據待辨識的個人與那個人有多遠的距離。如，待辨識之個人的工作地點聯繫可對辨識那個人具有較大的影響；顯示於照片中之人們與那個人的工作地點聯繫可能具有一些影響，但可能與當時標的個人的工作地點聯繫具有較小的影響。
可考慮的另一個因素為照片拍攝時的時間和地點(方塊210)，及已知人們出現的時間和地點。若個人已知於照片拍攝時出現於非照片所拍攝處的其他處，此事實使得那個人不可能實際出現於照片中。因此，於照片中的個人藉由臉孔匹配而辨識，但接著確定那個人在照片拍攝時不在照片的地點，可將那個人自候選人移除。關於個人是否在該處，及他或她何時在該處的資訊可自包含有社交圖122及/或照片資料庫124中的資訊而確定。舉例來說，照片可具有指示照片於何處和何時拍攝的元資料。已知個人的所在可由各種資訊而確定-如，自我報告(如當複數個使用者預先指出他們將會出席相同的事件)、與那個人之所在連結的時間及地點、與個人已拍攝之照片連結的元資料等(為維護個人之隱私權，關於個人之所在的資訊可依據自那個人的適當授權而使用。)
可考慮之其他因素為工作地點(方塊212)、興趣(方塊214)及年齡(方塊216)。工作於相同地點、具有類似興 趣，或年齡相仿的人們可能較易成為其他人之要求的標的。就像於此所述的其他因素，這些考量需經補償影響。舉例來說，使用者可能在商業會議上遇到較老的個人，且可能仍然想要送出朋友要求或電子郵件訊息至那個人。然而，工作地點、共同興趣及年齡可作為決定誰是在照片中的要求標的之考量因素。關於工作地點、興趣及年齡的資訊可於社交圖122中取得。關於年齡，應注意對未成年人和成年人而言，可以不同方式處理。舉例來說，使用未成年人做為可能的臉孔匹配結果可能被完全不允許，或可能受限於由其他未成年人所啟始的臉孔匹配。或者，於另一例子中，未成年人可能限制使用臉孔匹配去辨識他們不認識的人們。
除了於上所述的考量外，任何其他合適的資訊可使用作為考量-如，使用者是否於音樂上有相同的愛好、是否喜歡相同的食物，或於社交圖中人際間建議共同性(或差異性)之任何其他資訊。一般說來，在所有其他因素相同的情況時，彼此具有共同項目的使用者被視為較易一起出現在照片中。此外，在所有其他因素相同的情況時，需考慮相較於與使用者不具有相同東西之某人而言，使用者較會拍攝或上傳與使用者具有相同東西之某人的照片。
第3圖顯示示例流程，其中使用者可使用個人的照片以起始及/或執行與那個人相關的動作。在回到第3圖的說明之前，應注意第3圖的流程圖係藉由參考顯示於第 1、2圖中的組件而舉例說明，不過第3圖的流程可於任何系統中實施，且不限於顯示在第1、2圖中的方案。此外，於第3圖中之流程圖顯示一例子，其中流程的階段以一特定順序實施，如由連接方塊的線所指示，但顯示於此圖中的各種階段可以任何順序，或以任何組合或次組合而執行。
於步驟302中，使用者可擷取照片。舉例來說，使用者可攜帶配備有照相機之無線電話，且可以那照相機拍攝照片。於步驟304中，於照片中的人們被偵測。舉例來說，臉孔偵測演算法可應用至照片以偵測照片的那些區域包含人們的臉孔。應注意於此階段臉孔之「偵測」並未暗示誰的臉孔出現在照片中的知識。確切而言，執行於步驟304之動作中的臉孔偵測係有關於分辨包含臉孔之照片的那些區域及不包含臉孔的那些區域。(臉孔之偵測可執行於不論是客戶端或伺服端。)此外，應注意臉孔偵測所應用照片可為由使用者之照相機所擷取的照片，但亦可為不同的照片，於不同地點所即時擷取的照片，及/或於不同地點所擷取的照片，及/或由不同個人所擷取的照片。舉例來說，使用者可攜帶無線電話，但可獲得照片(如，經由多媒體訊息服務(MMS)、經由WiFi上傳等)，且可使用那照片於第3圖中所述的流程中，只要照片已由使用者所接受。於此之主題不限於使用者以他或她自己的裝置所拍攝的照片且接著使用那裝置以執行動作的方案，確切而言，照片可來自任何地方。
於步驟318中，於照片中之人們的臉孔呈現係傳送至社交網路伺服器。於一個例子中，全部的照片可傳送至社交網路(隨著於照片中的哪個臉孔為要求標的的指示)。於另一個例子中，臉孔自照片提取，且可分別地傳送。於又一個例子中，可計算表示臉孔特徵的指標，並傳送那些指標。
於步驟322中，選擇候選臉孔。選擇候選臉孔的流程可藉由選擇組件130而執行(說明於上述第1、2圖中)，且可使用各種於前文所述與第2圖相關之選擇因素而執行。選擇流程可對每一臉孔產生單一候選人或可產生複數個候選人。候選人可被傳送至使用者起始要求的裝置上。若有超過一個候選人時(如於步驟324中確定)，則可執行確認流程於步驟326中。舉例來說，可呈現介面328給使用者，介面328允許使用者在兩個候選人身分(在第3圖中之例子中，為Joe和Tom)間藉由使用無線按鍵330作挑選以選擇候選人之一者。在例子中顯示，顯示候選人的名字給使用者；然而，如前文所述，基於候選人的隱私設定，可顯示候選人的公開簡介圖片，而非他的名字給使用者。
一旦確認候選人的選擇(或於步驟324中確認僅有一個候選人)時，接著可自使用者處接收要求的動作(於步驟326處)。使用者可輸入要求的動作，或可自清單選擇動作。可要求的一些示例動作(不管是藉由預設，或透過使用者自多個動作中選出的結果)為：加入個人為朋友(方 塊308)、傳送訊息至個人(方塊310)、邀請個人至事件(方塊312)，或於維持簡介之服務(如臉書)上檢視個人的簡介(方塊314)，或使用如臉書之「戳」動作以「戳」那個人(方塊115)。替代地，任何其他的動作亦可被要求(方塊316)。可接著執行與標的使用者相關之要求的動作(於步驟332中)。舉例來說，若使用者指示他想加入顯示於照片中的特定使用者作為朋友，接著傳送朋友要求至那個使用者。
第4圖顯示示例環境，其中可配置於此所述的主題的態樣。
計算機400包含一或更多個處理器402及一或更多個資料記憶組件404。處理器402一般為微處理器，如可見於個人桌上或膝上型計算機、伺服器、手持式計算機，或其他種類之計算裝置中的處理器。資料記憶組件404為可用於不管是短期或長期儲存資料的組件。資料記憶組件404的例子包含硬碟、可移除碟片(包含光碟及磁碟)、揮發性及非揮發性隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、快閃記憶體、磁帶等。資料記憶組件為計算機可讀儲存媒體之例子。計算機400可包括或可連結至顯示器412，顯示器412可為陰極射線管(CRT)監視器、液晶顯示器(LCD)監視器，或其他種類的監視器。
軟體可儲存於資料記憶組件404中，且可在一或更多個處理器402上執行。此軟體的一個例子為基於照片之動作軟體406，基於照片之動作軟體406可執行一些或 全部於前文所述與第1-3圖相關的功能，雖然可使用任何種類的軟體。軟體406可透過如一或更多個組件而執行，一或更多個組件可為在分散系統、分離檔案、分離函數、分離目標、分離代碼行等的組件。有程式儲存於硬碟、載入至RAM，且執行於計算機處理器上的計算機(如，個人計算機、伺服器計算機、手持式計算機等)為顯示於第4圖中之方案的典型，雖然於此所述之主題不限於此例子。
於此所述之主題可作為儲存於一或更多個資料記憶組件404並於一或更多個處理器402上執行的軟體而實施。如另一例子中，此主題可實施成儲存於一或更多個計算機可讀媒體的指令。這些指令當由計算機或其他機器執行時，可導致計算機或其他機械執行方法的一或更多個動作。執行動作的指令可儲存於一個媒體中，或可分散在複數個媒體中，使得指令可集合地呈現於一或更多個計算機可讀媒體上，而不管所有的指令是否恰好在相同的媒體上。用語「計算機可讀媒體」並未包含訊號本身；亦未包含僅作為傳播訊號存在的資訊。應理解若於此的請求項關於僅以傳播訊號形式攜帶資訊，且不以任何種類的長久儲存之媒體，則這些請求項將使用用語「過渡的」(transitory)或「短暫的」(ephemeral)(如，「過渡的計算機可讀媒體」或「短暫的計算機可讀媒體」)。除非請求項清楚地說明媒體為「過渡的」或「短暫的」，此請求項不應被理解成在描述僅以傳播訊號或僅作為訊 號本身而存在的資訊。此外，應注意「硬體媒體」或「有形媒體」包含如RAM、ROM、快閃記憶體和以實體、有形形式存在的碟片之裝置；這些「硬體媒體」或「有形媒體」並非為訊號本身。此外，「儲存媒體」為儲存資訊之媒體。用語「儲存」係用以表示資料的耐久保持性。對於此所述之主題的目的而言，僅以傳播訊號形式存在的資訊不應被視為可「耐久的」保持。因此，「儲存媒體」包含碟片、RAM、ROM等，但並未包含僅以傳播訊號形式存在的資訊，因為這些資訊並未被「儲存」。
此外，於此所述的任何動作(不論是否顯示於圖中)可作為方法的一部分藉由處理器(如一或更多個處理器402)而執行。因此，若於此說明動作A、B及C，則可執行包括動作A、B及C的方法。此外，若於此說明動作A、B及C，則可執行包括使用處理器以執行動作A、B及C的方法。
在一個示例環境中，計算機400可透過網路408而通訊地連接至一或更多個其他裝置。具有與計算機400類似結構的計算機410為可連接至計算機400之裝置的例子，雖然其他種類的裝置亦可如此連接。
雖然此主題已藉由具體的結構特徵及/或方法動作的表達方式而說明，應理解界定於隨附申請專利範圍的主題不需受限於前文所述的具體特徵或動作。確切而言，於前文所述之具體特徵及動作係揭露作為實施申請專利範圍的示例形式。
102‧‧‧使用者
104‧‧‧裝置
106‧‧‧照相機
108‧‧‧人們
110‧‧‧照片
112‧‧‧螢幕
114‧‧‧臉孔
116‧‧‧加為朋友
118‧‧‧網路伺服器
120‧‧‧影像
121‧‧‧身分
122‧‧‧社交圖
124‧‧‧照片資料庫
126‧‧‧照片
127‧‧‧標籤
128‧‧‧資訊
130‧‧‧選擇組件
132‧‧‧名單
134‧‧‧互動組件
136‧‧‧動作
202、204、206、208、210、212、214、216‧‧‧方塊
251~255‧‧‧個人
302、304、318、322、324、326、332‧‧‧步驟
308、310、312、314、315、316‧‧‧方塊
328‧‧‧介面
330‧‧‧按鍵
400‧‧‧計算機
402‧‧‧處理器
404‧‧‧資料記憶組件
406‧‧‧軟體
408‧‧‧網路
410‧‧‧計算機
412‧‧‧顯示器
第1圖為一示例方案之方塊圖，其中使用者使用照片以執行動作。
第2圖為一示例社交網路伺服器之細節的方塊圖。
第3圖為一示例流程之流程圖，其中使用者可使用個人之照片以起始及/或執行與那個人相關之動作。
第4圖為示例組件之方塊圖，可使用在於此所述之標的相關的執行。
102‧‧‧使用者
104‧‧‧裝置
106‧‧‧照相機
108‧‧‧人們
110‧‧‧照片
112‧‧‧螢幕
114‧‧‧臉孔
116‧‧‧加為朋友
118‧‧‧網路伺服器
120‧‧‧影像
121‧‧‧身分
122‧‧‧社交圖
124‧‧‧照片資料庫
126‧‧‧照片
127‧‧‧標籤
128‧‧‧資訊
130‧‧‧選擇組件
132‧‧‧名單
134‧‧‧互動組件
136‧‧‧動作

Claims (20)

  1. 一種計算機可讀媒體，具有多個可執行之指令，以起始具有一照片之一動作，該等可執行之指令由一計算機執行時導致該計算機執行多個動作，該等動作包括：自一使用者接收於一照片中之一臉孔的一指示；傳送代表該臉孔之資訊至操作該社交網路之一伺服器，該伺服器辨識該臉孔的一或更多個候選人；自該伺服器接收該一或更多個候選人之一名單；基於候選人之該名單，接收自該使用者的一要求以加入與該臉孔連結之一人作為於一社交網路中的一連結；及加入該一或更多個候選人之一第一者於該社交網路中作為該使用者的一連結。
  2. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該伺服器使用儲存於該伺服器處之一照片資料庫，基於該臉孔之視覺相似度以辨識該等候選人儲存於該照片資料庫中的多個臉孔。
  3. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該伺服器維持該社交網路之多個使用者間的多個關係之一社交圖，該伺服器使用該社交圖基於該等候選人與該使用者間的社交距離，或該等候選人與拍攝該照片之一拍 攝者間的社交距離而辨識該等候選人。
  4. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該伺服器維持該社交網路之多個使用者的多個位置之資料，該照片與指示該照片拍攝時的一地點和時間之元資料連結，該伺服器基於該等候選人是否於該時間於該地點處而辨識該等候選人。
  5. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該伺服器維持該社交網路之多個使用者間的多個關係之一社交圖，該社交圖指示該社交網路之該等使用者之每一者的工作地點、興趣及年齡，該伺服器基於將該等候選人之工作地點、興趣及年齡與該社交圖中之多個使用者的工作地點、興趣及年齡相比較而辨識該等候選人。
  6. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該等動作更包括：基於已藉由該伺服器而辨識出該等候選人之該第一者為該等候選人之一者，而傳送一電子郵件至該等候選人之該第一者。
  7. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該等動作更包括：基於已藉由該伺服器而辨識出該等候選人之該第一者 為該等候選人之一者，而邀請該等候選人之該第一者至一事件。
  8. 如請求項第1項所述之計算機可讀媒體，該計算機為該使用者之一手持式裝置，該裝置包括一照相機，該等動作更包括：使用該裝置上之該照相機以擷取該照片。
  9. 一種基於一照片而辨識一要求標的的方法，該方法包括以下步驟：使用一處理器以執行多個動作，該等動作包括：自一使用者接收於一照片中之一第一臉孔的一影像；使用該第一臉孔、該社交圖及一照片資料庫以辨識於該社交圖中之一或更多個候選人作為該標的人；提供該等候選人之一名單至該使用者之一裝置；基於一事實而接收該使用者之一要求以於一社交圖中加入與一標的人之一連結，該事實係基於該第一臉孔而辨識該等候選人之一第一者作為該等候選人之一者，且非基於該使用者使用文字而辨識該等候選人之該第一者；及加入於該等候選人之一第一者和該使用者間的一連結至該社交圖。
  10. 如請求項第9項所述之方法，該辨識該一或更多個候選人之動作係基於該第一臉孔和儲存於該照片資料庫中之多個臉孔間的視覺相似度而辨識。
  11. 如請求項第9項所述之方法，該辨識該一或更多個候選人之動作係基於該等候選人和該使用者間的社交距離而辨識。
  12. 如請求項第9項所述之方法，該照片係由非該使用者之一拍攝者所拍攝，該辨識該一或更多個候選人之動作係基於該等候選人與該拍攝者間的社交距離而辨識。
  13. 如請求項第9項所述之方法，該等動作更包括：於該社交圖中維持人們之多個實體位置的資料，該照片與指示該照片拍攝時的一地點和時間之元資料連結，辨識該一或更多個候選人之動作係基於該等候選人是否於該時間於該地點處而辨識。
  14. 如請求項第9項所述之方法，該社交圖指示人們間之多個關係，該社交圖指示該等人們之每一者的工作地點、興趣及年齡，辨識該一或更多個候選人之動作係基於將該等候選人之工作地點、興趣及年齡與該社交 圖中之該等人們的工作地點、興趣及年齡相比較而辨識。
  15. 如請求項第9項所述之方法，該裝置為該使用者之一手持式裝置，該裝置包括一照相機，該照片係由該使用者使用該照相機而擷取。
  16. 如請求項第9項所述之方法，該接收該第一臉孔之動作包括接收該照片，該照片包含該第一臉孔及一或更多個第二臉孔，辨識該一或更多個候選人之動作係基於與該第一臉孔連結之一身分和該一或更多個第二臉孔連結之多個身分間的多個關係而辨識。
  17. 一種基於一照片而辨識一要求標的的系統，該系統包括：一記憶體；一處理器；一社交圖，界定於一社交網路中人們間之多個關係；一照片資料庫，儲存多個照片及與該等照片相關的元資料；及一組件，儲存於該記憶體中且於該處理器上執行，該組件接收包含一第一臉孔及一或更多個第二臉孔之一照片，該組件使用該第一臉孔、該社交圖及該照片資料庫以辨識於該社交圖中之一或更多個候選人作為標 的人，該組件提供該等候選人之一名單至一使用者的一裝置，該組件自該使用者處接收一要求以於該社交圖中加入於該使用者和該標的人間的一連結，且該組件基於一事實而加入於該等候選人之一第一者和該使用者間的一連結至該社交圖，該事實係基於該第一臉孔而辨識該等候選人之一第一者作為該等候選人之一者，且非基於該使用者使用文字而辨識該等候選人之該第一者。
  18. 如請求項第17項所述之系統，該組件基於與該第一臉孔連結的一身分和與該一或更多個第二臉孔連結的多個身分間之多個關係而辨識該一或更多個候選人。
  19. 如請求項第17項所述之系統，該組件基於該等候選人和該使用者間的社交距離，或該一或更多個候選人和拍攝該照片之一拍攝者間的社交距離，而辨識該一或更多個候選人。
  20. 如請求項第17項所述之系統，該社交圖維持人們之多個實體位置的資料於該社交圖中，該照片與指示該照片拍攝時的一地點和時間之元資料連結，該組件基於該等候選人是否於該時間於該地點處而辨識該一或更多個候選人。
TW101140374A 2011-12-19 2012-10-31 使用照片以起始及執行動作 TW201337795A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/329,327 US20130156274A1 (en) 2011-12-19 2011-12-19 Using photograph to initiate and perform action

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TW201337795A true TW201337795A (zh) 2013-09-16

Family

ID=48062161

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW101140374A TW201337795A (zh) 2011-12-19 2012-10-31 使用照片以起始及執行動作

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20130156274A1 (zh)
EP (1) EP2795570A4 (zh)
JP (1) JP2015510622A (zh)
KR (1) KR20140105478A (zh)
CN (1) CN103049520A (zh)
TW (1) TW201337795A (zh)
WO (1) WO2013095977A1 (zh)

Families Citing this family (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8457366B2 (en) 2008-12-12 2013-06-04 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method for matching faces
US8798401B1 (en) * 2012-06-15 2014-08-05 Shutterfly, Inc. Image sharing with facial recognition models
US20140032659A1 (en) * 2012-07-27 2014-01-30 BranchOut, Inc. Facilitating communications between users of multiple social networks
US20140105466A1 (en) * 2012-10-16 2014-04-17 Ocean Images UK Ltd. Interactive photography system and method employing facial recognition
US9361626B2 (en) * 2012-10-16 2016-06-07 Google Inc. Social gathering-based group sharing
US20140108501A1 (en) * 2012-10-17 2014-04-17 Matthew Nicholas Papakipos Presence Granularity with Augmented Reality
US20140108530A1 (en) * 2012-10-17 2014-04-17 Matthew Nicholas Papakipos Person of Interest in Augmented Reality
US20140108529A1 (en) * 2012-10-17 2014-04-17 Matthew Nicholas Papakipos Person Filtering in Augmented Reality
US10032233B2 (en) * 2012-10-17 2018-07-24 Facebook, Inc. Social context in augmented reality
US9330301B1 (en) * 2012-11-21 2016-05-03 Ozog Media, LLC System, method, and computer program product for performing processing based on object recognition
US9336435B1 (en) * 2012-11-21 2016-05-10 Ozog Media, LLC System, method, and computer program product for performing processing based on object recognition
US9600598B2 (en) * 2013-03-14 2017-03-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Computing system with social interaction mechanism and method of operation thereof
US9282138B2 (en) * 2013-03-15 2016-03-08 Facebook, Inc. Enabling photoset recommendations
WO2014172827A1 (en) * 2013-04-22 2014-10-30 Nokia Corporation A method and apparatus for acquaintance management and privacy protection
US20150006669A1 (en) * 2013-07-01 2015-01-01 Google Inc. Systems and methods for directing information flow
CN103347032A (zh) * 2013-08-01 2013-10-09 赵频 一种交友的方法和系统
CN103412953A (zh) * 2013-08-30 2013-11-27 苏州跨界软件科技有限公司 基于增强现实的社交方法
US20150074206A1 (en) * 2013-09-12 2015-03-12 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for providing participant based image and video sharing
CN104572732A (zh) * 2013-10-22 2015-04-29 腾讯科技（深圳）有限公司 查询用户标识的方法及装置、获取用户标识的方法及装置
US9628986B2 (en) 2013-11-11 2017-04-18 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for providing directional participant based image and video sharing
US9972324B2 (en) 2014-01-10 2018-05-15 Verizon Patent And Licensing Inc. Personal assistant application
CN104202426B (zh) * 2014-09-23 2019-01-29 上海合合信息科技发展有限公司 网络帐户建立连接的方法及其网络终端设备、云端设备
US10375004B2 (en) * 2014-09-30 2019-08-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Facilitating social network service connections based on mobile device validated calendar data
US9491258B2 (en) 2014-11-12 2016-11-08 Sorenson Communications, Inc. Systems, communication endpoints, and related methods for distributing images corresponding to communication endpoints
US10102225B2 (en) * 2014-12-04 2018-10-16 Facebook, Inc. Systems and methods for time-based association of content and profile information
CN105847523A (zh) * 2015-01-14 2016-08-10 白云杰 添加联系人的方法和系统
CN106202071A (zh) 2015-04-29 2016-12-07 腾讯科技（深圳）有限公司 账户信息获取的方法、终端、服务器和系统
EP3091725B1 (de) * 2015-05-07 2018-08-29 Deutsche Telekom AG Verfahren zum zugriff eines nutzers auf die visuellen aufnahmen einer öffentlichen kamera
US10863003B2 (en) 2015-09-10 2020-12-08 Elliot Berookhim Methods, devices, and systems for determining a subset for autonomous sharing of digital media
CN105354746A (zh) * 2015-09-25 2016-02-24 天脉聚源（北京）教育科技有限公司 一种信息传输方法及装置
KR102071661B1 (ko) * 2015-11-19 2020-01-30 주식회사 웹웨어 사진기반의 소셜네트워킹 서비스방법
KR102278017B1 (ko) * 2015-11-19 2021-07-15 주식회사 웹웨어 사진기반의 소셜네트워킹 서비스방법
KR102474244B1 (ko) * 2015-11-20 2022-12-06 삼성전자주식회사 영상 표시 장치 및 그 동작방법
US9934397B2 (en) * 2015-12-15 2018-04-03 International Business Machines Corporation Controlling privacy in a face recognition application
US10558815B2 (en) 2016-05-13 2020-02-11 Wayfair Llc Contextual evaluation for multimedia item posting
US10552625B2 (en) 2016-06-01 2020-02-04 International Business Machines Corporation Contextual tagging of a multimedia item
CN105897570B (zh) * 2016-06-29 2020-06-02 北京小米移动软件有限公司 推送方法及装置
US9986152B2 (en) 2016-08-02 2018-05-29 International Business Machines Corporation Intelligently capturing digital images based on user preferences
JP2018025855A (ja) * 2016-08-08 2018-02-15 ソニーモバイルコミュニケーションズ株式会社 情報処理サーバ、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
US9906610B1 (en) * 2016-09-01 2018-02-27 Fotoccasion, Inc Event-based media sharing
US10218898B2 (en) 2016-09-09 2019-02-26 International Business Machines Corporation Automated group photograph composition
CN108108012B (zh) * 2016-11-25 2019-12-06 腾讯科技（深圳）有限公司 信息交互方法和装置
TW201824172A (zh) * 2016-12-22 2018-07-01 創意點子數位股份有限公司（Ｂ．Ｖ．Ｉ） 標籤式社交方法及其系統
EP3565233B1 (en) * 2016-12-27 2021-07-07 Sony Corporation Camera, camera processing method, server, server processing method, and information processing device
US10248847B2 (en) 2017-02-10 2019-04-02 Accenture Global Solutions Limited Profile information identification
CN106991615A (zh) * 2017-03-09 2017-07-28 厦门盈趣科技股份有限公司 一种通过射击获得纸条的随机交友方法及系统
US10474899B2 (en) * 2017-04-03 2019-11-12 Facebook, Inc. Social engagement based on image resemblance
US10372234B2 (en) * 2017-05-09 2019-08-06 Lenovo (Singapore) Pte Ltd Calculating a social zone distance
CN107222388A (zh) * 2017-05-19 2017-09-29 努比亚技术有限公司 一种终端互动方法、终端及计算机可读存储介质
CN108307102B (zh) * 2017-06-16 2019-11-15 腾讯科技（深圳）有限公司 信息显示方法、装置及系统
CN107302492A (zh) * 2017-06-28 2017-10-27 歌尔科技有限公司 社交软件的交友请求方法、服务器、客户端装置和系统
CN109508523A (zh) * 2017-09-11 2019-03-22 金德奎 一种基于人脸识别的社交方法
RU2743829C1 (ru) * 2017-09-20 2021-02-26 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ помощи при движении и устройство помощи при движении
US10511763B1 (en) * 2018-06-19 2019-12-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Starting electronic communication based on captured image
CN109388722B (zh) * 2018-09-30 2022-10-11 上海碳蓝网络科技有限公司 一种用于添加或查找社交联系人的方法与设备
CN111435278A (zh) * 2019-01-14 2020-07-21 金德奎 一种基于车牌识别的信息交互系统及信息交互方法
KR102402472B1 (ko) * 2020-01-10 2022-05-26 주식회사 웹웨어 사진기반의 소셜네트워킹 서비스방법
US20210248562A1 (en) * 2020-02-10 2021-08-12 The Boeing Company Method and system for communicating social network scheduling between devices

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1871602A (zh) * 2003-10-20 2006-11-29 罗吉加利斯公司 与使用启动远程函数调用的图像或音频的服务器一起使用的方法、系统、设备和机器可读媒体
US7809722B2 (en) * 2005-05-09 2010-10-05 Like.Com System and method for enabling search and retrieval from image files based on recognized information
KR20070031720A (ko) * 2005-09-15 2007-03-20 에스케이 텔레콤주식회사 지인 네트워크를 이용한 개인화 정보 서비스 방법 및시스템
US20090060289A1 (en) * 2005-09-28 2009-03-05 Alex Shah Digital Image Search System And Method
US8670597B2 (en) * 2009-08-07 2014-03-11 Google Inc. Facial recognition with social network aiding
KR101157597B1 (ko) * 2010-01-28 2012-06-19 주식회사 팬택 모바일 단말 및 모바일 단말을 이용한 인맥 형성방법

Also Published As

Publication number Publication date
EP2795570A1 (en) 2014-10-29
KR20140105478A (ko) 2014-09-01
US20130156274A1 (en) 2013-06-20
CN103049520A (zh) 2013-04-17
WO2013095977A1 (en) 2013-06-27
EP2795570A4 (en) 2015-08-05
JP2015510622A (ja) 2015-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TW201337795A (zh) 使用照片以起始及執行動作
US10582037B2 (en) Two-way permission-based directory of contacts
US10827018B2 (en) Social mode for managing communications between a mobile device and a social networking system
US11611565B2 (en) Systems and methods for providing an interactive media presentation
US10305847B2 (en) Structuring notification of events to users in a social networking system
US9338242B1 (en) Processes for generating content sharing recommendations
Zhao et al. The effect of computer-generated descriptions on photo-sharing experiences of people with visual impairments
US11188879B2 (en) Systems and methods for presenting information extracted from one or more data sources to event participants
US9531823B1 (en) Processes for generating content sharing recommendations based on user feedback data
US10171985B1 (en) Method and apparatus for data sharing
US20170200128A1 (en) Creating digital events utilizing natural language processing
US10218898B2 (en) Automated group photograph composition
KR101686830B1 (ko) 온라인 소셜 네트워크 상의 이미지를 위한 태그 제안
US9405964B1 (en) Processes for generating content sharing recommendations based on image content analysis
US8843573B2 (en) Lightweight messaging with location between users of a social networking system
US20210266281A1 (en) Method And Apparatus For Data Sharing
JP2013219666A (ja) 情報共有システム、照合装置、端末装置、情報共有方法及び情報共有プログラム
US11163905B2 (en) Contact management
US11074365B2 (en) Event-based directory and contact management
WO2015061696A1 (en) Social event system
WO2022161289A1 (zh) 身份信息的展示方法、装置、终端、服务器及存储介质
US20220253892A1 (en) Live content sharing within a social or non-social networking environment with rating and compensation system
KR20150129283A (ko) 데이터 공유 방법 및 그 장치