[发明专利]一种筛选聚合出人物相册的方法

说明书

本发明公开了一种筛选聚合出人物相册的方法，包括以下步骤：S1：获取本地照片中的人物特征，使用虹软的人脸特征提取接口，扫描本地的相册数据，得到N个带有人物头像的照片列表和对应的人物头像，集中将人物头像调用虹软的人脸聚合接口，获取基于粗粒度的若干个人物头像组；S2：比对人物特征，获取若干个人物特征组；S3：增量演进人物特征组数据，提高聚合任务相册的精准性；S4：基于人物特征组数据，将本地照片聚合成不同的人物相册。本发明聚合海量照片中某个儿童的照片，通过增量计算和演进头像特征值算法解决儿童的头像不同时间段变化过大的问题。

技术领域

本发明涉及聚合人物算法技术领域，尤其涉及一种筛选聚合出人 物相册的方法。

背景技术

目前主流方案是基于这类公司可以提供单次基于图片获取人脸 特征，基于不同的人物头像聚合相同的人物信息，主要缺陷在于：

1、没有考虑到演进逻辑，如果照片是儿童不同岁数的特征变化 十分大(如1岁、2岁、3岁)，只是简单的使用这类算法提供商的接 口无法实现获取相册中基于某个儿童分类的照片集。

2、手机里的照片数量往往十分庞大，从算法的时间复杂度上无 法满足用户对结果获取的实时性。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种筛选聚合出人 物相册的方法。

本发明提出的一种筛选聚合出人物相册的方法，包括以下步骤：

S1：获取本地照片中的人物特征；

S2：比对人物特征，获取若干个人物特征组；

S3：增量演进人物特征组数据，提高聚合任务相册的精准性；

S4：基于人物特征组数据，将本地照片聚合成不同的人物相册。

优选的，所述S1中，使用虹软的人脸特征提取接口，扫描本地 的相册数据，得到N个带有人物头像的照片列表和对应的人物头像， 集中将人物头像调用虹软的人脸聚合接口，获取基于粗粒度的若干个 人物头像组。

优选的，所述S2中，将S1中的人物头像上传到云端调用旷视人 脸聚合接口，计算更精确的人物头像组，存储该用户的所有人物头像 组信息，并将数据返回给到本地。

优选的，所述S3中，当本地通过S1方式识别出一个新的人物头 像之后，再次调用云端进行人物头像聚合，云端基于该用户的所有人 物头像组和当前新增人物头像计算出新增人物头像是否属于已有某 组人物头像组，不属于则新增一组人物头像组并加入。

优选的，所述S4中，本地通过云端返回的人物头像组信息，选 举出一个代表人物头像，将人物头像组内的头像两两比对计算相似分 值，将和所有头像比对分值最高的一个头像选举为代表人物头像，当 后续有新头像加入时没超过4个便进行一轮新的选举，将原先扫描本 地照片和人物头像的对应关系和云端计算返回的所有人物相册组，即 可获取到每个人物头像组和照片的对应关系，并将选举的代表人物头 像作为人物相册的封面图呈现给用户选择，保留用户的选择信息，当 后续有新增照片时加入人物相册。

本发明的有益效果是：

头像特征聚合存储：我们结合了虹软客户端SDK和旷视云端SDK 的能力，在本地先计算出粗粒度的人物头像组数据，再通过云端获取 更精确的人物头像组数据，头像特征值演进算法：将人物头像组内的 头像两两比对计算相似分值，将和所有头像比对分值最高的一个头像 选举为代表人物头像，当后续有新头像加入时没超过4个便进行一轮 新的选举。当新增照片时通过选举后的头像特征进行头像比对，大大 提升了人物相册的精准性，本发明聚合海量照片中某个儿童的照片， 通过增量计算和演进头像特征值算法解决儿童的头像不同时间段变 化过大的问题。

附图说明