相似人臉圖片獲取方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種相似人臉圖片獲取方法和裝置，主要涉及互聯(lián)網(wǎng)【技術(shù)領(lǐng)域】，主要目的在于根據(jù)用戶指定的人臉圖片為用戶提供相似人物的人臉圖片。方法其包括：獲取用戶指定的人臉圖片；對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片；將相似人臉圖片顯示給用戶。根據(jù)本發(fā)明，基于人臉識(shí)別技術(shù)，根據(jù)用戶指定的人臉圖片為用戶提供相似人臉圖片；則用戶指定圖片中的人臉與相似圖片中的人臉具有很大的相似度，在用戶需求對(duì)指定人臉圖片中人物相似的其他人物進(jìn)行了解的情況下，本發(fā)明的技術(shù)方案可以滿足用戶的需求。
【專利說明】相似人臉圖片獲取方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體而言，涉及一種相似人臉圖片獲取方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]在互聯(lián)網(wǎng)【技術(shù)領(lǐng)域】，圖片瀏覽占據(jù)了用戶訪問量的很大一部分。
[0003]目前，互聯(lián)網(wǎng)圖片在展現(xiàn)時(shí)，往往會(huì)提供一些相似的圖片供用戶參考。由于受到技術(shù)的限制，所提供的相似圖片大部分與原始圖片往往只是整體近似，而核心內(nèi)容往往完全不同，相似度較低，從而相似圖片對(duì)用戶的價(jià)值也較小。例如，用戶在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)現(xiàn)明星八在海邊場(chǎng)景的照片，并需求與明星八類似長(zhǎng)相風(fēng)格的其他明星照片，而根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)方案為人物8在海邊場(chǎng)景的照片，其中明星八和人物8長(zhǎng)相風(fēng)格完全不同，則得到的照片不能滿足用戶需求。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的相似人臉圖片獲取方法和裝置。
[0005]依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:獲取用戶指定的人臉圖片；對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出所述人臉圖片的相似人臉圖片；將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶。
[0006]可選地，前述的方法，其中，在將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶之前，還包括:獲取所述相似人臉圖片中人臉的人名；獲取所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度；將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶，具體包括:在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從所述相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給所述用戶。
[0007]可選地，前述的方法，還包括:將所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度和/或其中人臉的人名，顯示給所述用戶。
[0008]可選地，前述的方法，還包括:根據(jù)所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，設(shè)置所述一張或多張人臉圖片的顯示順序。
[0009]可選地，前述的方法，還包括:根據(jù)所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，為所述一張或多張人臉圖片設(shè)置相應(yīng)的評(píng)價(jià)信息并顯示給用戶。
[0010]可選地，前述的方法，根據(jù)所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從所述相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給所述用戶，具體包括:按所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低順序獲取人臉圖片；判斷最新獲取的人臉圖片中人臉的人名，是否位于其他已獲取的人臉圖片中人臉的人名之中；在判斷結(jié)果為否時(shí)，將所述最新獲取的人臉圖片顯示給所述用戶。
[0011]可選地，前述的方法，對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出所述人臉圖片的相似人臉圖片，具體包括:提取所述人臉圖片的特征，以及提取已收集人臉圖片的特征；將所述人臉圖片的特征與所述已收集人臉圖片的特征進(jìn)行比較；根據(jù)比較結(jié)果從所述已收集人臉圖片中選出所述相似人臉圖片；獲取所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度，具體包括:根據(jù)所述比較結(jié)果計(jì)算所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度。
[0012]可選地，前述的方法，獲取所述相似人臉圖片中人臉的人名，具體包括:從所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的文本中，提取一個(gè)或多個(gè)人名；根據(jù)所述一個(gè)或多個(gè)人名的屬性，為所述一個(gè)或多個(gè)人名計(jì)算權(quán)重值；根據(jù)所述權(quán)重值的高低，從所述一個(gè)或多個(gè)人名中選擇所述相似人臉圖片中人臉的人名。
[0013]依據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:人臉圖片獲取模塊，用于獲取用戶指定的人臉圖片；人臉圖片識(shí)別模塊，用于對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出所述人臉圖片的相似人臉圖片；人臉圖片顯示模塊，用于將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶。
[0014]可選地，前述的裝置，還包括:人名獲取模塊，用于獲取所述相似人臉圖片中人臉的人名；相似度獲取模塊，用于獲取所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度；所述人臉圖片顯示模塊在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從所述相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給所述用戶。
[0015]可選地，前述的裝置，還包括:相似度/人名顯示模塊，用于將所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度和/或其中人臉的人名，顯示給所述用戶。
[0016]可選地，前述的裝置，還包括:顯示順序設(shè)置模塊，用于根據(jù)所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，設(shè)置所述一張或多張人臉圖片的顯示順序。
[0017]可選地，前述的裝置，還包括:評(píng)價(jià)信息顯示模塊，用于根據(jù)所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，為所述一張或多張人臉圖片設(shè)置相應(yīng)的評(píng)價(jià)信息并顯示給用戶。
[0018]可選地，前述的裝置，還包括:順序獲取模塊，用于按所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低順序獲取人臉圖片；人名判斷模塊，用于判斷最新獲取的人臉圖片中人臉的人名，是否位于其他已獲取的人臉圖片中人臉的人名之中；所述人臉圖片顯示模塊在判斷結(jié)果為否時(shí)，將所述最新獲取的人臉圖片顯示給所述用戶。
[0019]可選地，前述的裝置，還包括:特征提取模塊，用于提取所述人臉圖片的特征，以及提取已收集人臉圖片的特征；特征比較模塊，用于將所述人臉圖片的特征與所述已收集人臉圖片的特征進(jìn)行比較；所述人臉圖片識(shí)別模塊根據(jù)比較結(jié)果從所述已收集人臉圖片中選出所述相似人臉圖片；所述相似度獲取模塊根據(jù)所述比較結(jié)果計(jì)算所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度。
[0020]可選地，前述的裝置，所述人名獲取模塊，具體包括:人名提取模塊，用于從所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的文本中，提取一個(gè)或多個(gè)人名；權(quán)重值計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述一個(gè)或多個(gè)人名的屬性，為所述一個(gè)或多個(gè)人名計(jì)算權(quán)重值；人名選擇模塊，用于根據(jù)所述權(quán)重值的高低，從所述一個(gè)或多個(gè)人名中選擇所述相似人臉圖片中人臉的人名。
[0021]根據(jù)以上技術(shù)方案，可知本發(fā)明的相似人臉圖片獲取方法和裝置至少具有以下優(yōu)占.
[0022]基于人臉識(shí)別技術(shù)，根據(jù)用戶指定的人臉圖片為用戶提供相似人臉圖片；則用戶指定圖片中的人臉與相似圖片中的人臉具有很大的相似度，在用戶需求對(duì)指定人臉圖片中人物相似的其他人物進(jìn)行了解的情況下，本發(fā)明的技術(shù)方案可以滿足用戶的需求。
[0023]上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中:
[0025]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取方法的流程圖；
[0026]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取方法的流程圖；
[0027]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取方法的流程圖；
[0028]圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取方法的流程圖；
[0029]圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取方法的流程圖；
[0030]圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取裝置的框圖；
[0031]圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取裝置的框圖；
[0032]圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取裝置的框圖；
[0033]圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取裝置的框圖；
[0034]圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的相似人臉圖片獲取裝置的框圖。

【具體實(shí)施方式】
[0035]下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。
[0036]如圖1所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0037]步驟110，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0038]步驟120，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。在本實(shí)施例中，基于現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)，即可以完成人名的獲取。
[0039]步驟130，將相似人臉圖片顯示給用戶。根據(jù)本實(shí)施例的技術(shù)方案，根據(jù)用戶指定的人臉圖片為用戶提供相似人臉圖片；則用戶指定圖片中的人臉與相似圖片中的人臉具有很大的相似度，在用戶需求對(duì)指定人臉圖片中人物相似的其他人物進(jìn)行了解的情況下，本實(shí)施例的技術(shù)方案可以滿足用戶的需求。
[0040]根據(jù)圖1，用戶輸入了明星八的照片，需要找到與明星八長(zhǎng)相風(fēng)格類似的其他人物的照片；基于人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)圖片中的明星八進(jìn)行識(shí)別，從預(yù)設(shè)的人臉圖片庫(kù)中找到與明星八人臉相似的明星的照片，有利于增加用戶對(duì)明星的了解。
[0041]如圖2所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0042]步驟210，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0043]步驟220，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0044]步驟230，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0045]步驟240，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。在本實(shí)施例中，進(jìn)行相似度的累加，相當(dāng)于基于人名綜合計(jì)算了每個(gè)人物的一張或多張人臉圖片與原始人臉圖片的相似度，則按累加相似圖片有利于找到相似度最高的人物。
[0046]步驟250，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。在本實(shí)施例中，在累加后的最大相似度超過一定閾值時(shí)，表明已經(jīng)查詢到了完全相同人物的人臉圖片，此時(shí)優(yōu)先為用戶提供相同人物的人臉圖片，以表明精確識(shí)別出了該人物。
[0047]根據(jù)圖2，用戶輸入了明星六的照片，得到了相似人臉圖片如下:照片3為明星的照片，相似度80% ；照片13為明星0的照片，相似度70% ；照片0為明星的照片，相似度70%；照片(1為明星0的照片，相似度55%；經(jīng)過累加后明星對(duì)應(yīng)的相似度為135%，明星0對(duì)應(yīng)的相似度為140% ；預(yù)設(shè)閾值為90% XI！，I！為每個(gè)人名對(duì)應(yīng)的照片數(shù)，則對(duì)與明星和0閾值都是180%，表明不存在相同人物的人臉圖片；此時(shí)，可以將明星0對(duì)應(yīng)的照片輸出，表示明星0為明星4的相似人臉圖片。
[0048]本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0049]步驟210，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0050]步驟220，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0051]步驟230，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0052]步驟240，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0053]步驟250，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0054]步驟251，將一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度和/或其中人臉的人名，顯示給用戶。在本實(shí)施例中，對(duì)用戶進(jìn)行相似度、人名的提示，使得用戶對(duì)相似人臉圖片有更多了解。
[0055]根據(jù)圖2，用戶輸入了明星4的照片，根據(jù)本實(shí)施例技術(shù)方案獲取的相似人臉圖片為明星的照片，在明星的照片上顯示相似度為80%，并顯其人名為0。
[0056]本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0057]步驟210，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0058]步驟220，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0059]步驟230，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0060]步驟240，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0061]步驟250，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0062]步驟252，根據(jù)一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，設(shè)置一張或多張人臉圖片的顯示順序。在本實(shí)施例中，有利于將最相似的照片首先提供給用戶。
[0063]根據(jù)圖2，用戶輸入了明星A的照片，根據(jù)本實(shí)施例技術(shù)方案獲取的相似人臉圖片為明星C的一張照片、明星D的一張照片，相似度分別為80%、85%，則首先顯示明星D的照片，之后顯示明星C的照片。
[0064]本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0065]步驟210，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0066]步驟220，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0067]步驟230，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0068]步驟240，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0069]步驟250，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0070]步驟253，根據(jù)一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，為一張或多張人臉圖片設(shè)置相應(yīng)的評(píng)價(jià)信息并顯示給用戶。根據(jù)本實(shí)施例的技術(shù)方案，評(píng)價(jià)信息能夠以用戶更容易理解的方式，體現(xiàn)相似度的高低。
[0071]根據(jù)圖2，用戶輸入了明星A的照片，根據(jù)本實(shí)施例技術(shù)方案獲取的相似人臉圖片為明星C的照片，相似度分別為80%，則在照片上顯示評(píng)價(jià)信息為:“失散多年的姐妹”。
[0072]如圖3所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0073]步驟310，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0074]步驟320，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0075]步驟330，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0076]步驟340，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0077]步驟350，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，按相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低順序獲取人臉圖片。
[0078]步驟360，判斷最新獲取的人臉圖片中人臉的人名，是否位于其他已獲取的人臉圖片中人臉的人名之中。
[0079]步驟370，在判斷結(jié)果為否時(shí)，將最新獲取的人臉圖片顯示給用戶。根據(jù)本實(shí)施例的技術(shù)方案，可以避免出現(xiàn)重復(fù)人物的相似人臉圖片，以保證用戶盡可能看到多個(gè)人物的相似人臉圖片。
[0080]根據(jù)圖3，用戶輸入了明星A的照片，得到了相似人臉圖片如下:照片a為明星C的照片，相似度80% ;照片13為明星D的照片，相似度70% ;照片c為明星C的照片，相似度70% ;照片(1為明星D的照片，相似度55%。則按相似度高低，首先顯示照片a;獲取照片b，發(fā)現(xiàn)明星D的照片并未被顯示，則顯示照片b ;獲取照片C，發(fā)現(xiàn)明星C的照片已經(jīng)被顯示，則放棄顯示；獲取照片d，發(fā)現(xiàn)明星D的照片已經(jīng)被顯示，則放棄顯示。
[0081]如圖4所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0082]步驟410，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0083]步驟420，提取人臉圖片的特征，以及提取已收集人臉圖片的特征。在本實(shí)施例中，對(duì)用戶指定的人臉圖片可以提前進(jìn)行預(yù)處理、歸一化，以利于特征提?。辉诒緦?shí)施例中，可以收集樣本人臉圖片，并針對(duì)膚色、眼睛、鼻子、嘴角等進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)到的數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練人臉模型，通過該人臉模型可以識(shí)別出用戶指定圖片中人臉的位置，并進(jìn)行特征提取。
[0084]步驟430，將人臉圖片的特征與已收集人臉圖片的特征進(jìn)行比較。
[0085]步驟440，根據(jù)比較結(jié)果從已收集人臉圖片中選出相似人臉圖片。
[0086]步驟450，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0087]步驟460，根據(jù)比較結(jié)果計(jì)算相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0088]步驟470，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0089]根據(jù)圖4，判斷用戶指定的是否屬于已經(jīng)建立好人名的數(shù)據(jù)庫(kù)的某張人臉(已收集人臉圖片):首先，通過人臉檢測(cè)、特征提取和人名提取，建立起一個(gè)已知人名的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)于用戶指定的新人臉圖片，對(duì)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)，如果沒有人臉，則直接返回，如果有人臉，則提取人臉特征，并且量化為一個(gè)高維向量。將該輸入圖片的向量和庫(kù)內(nèi)所有人臉特征高維向量進(jìn)行比較，計(jì)算其歐式距離，并取距離最近的前N個(gè)向量。這些向量所表征的人臉就是與該輸入人臉最相似的人臉。如果人臉數(shù)據(jù)庫(kù)過于龐大，逐個(gè)比較費(fèi)時(shí)很長(zhǎng)，可以事先對(duì)庫(kù)內(nèi)人臉進(jìn)行聚類，然后只與聚好類的人臉進(jìn)行比較；對(duì)于前N個(gè)相似人臉，以相似度為權(quán)重，計(jì)算每個(gè)名字的權(quán)重，相同名字的權(quán)值相加。并求出權(quán)重最高的名字。如果該名字大于一定閾值，則認(rèn)為輸入人臉屬于該名字對(duì)應(yīng)的人臉，否則認(rèn)為無(wú)法精確識(shí)別出該人臉。
[0090]如圖5所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取方法，其包括:
[0091]步驟510，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0092]步驟520，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0093]步驟530，從相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的文本中，提取一個(gè)或多個(gè)人名。在本實(shí)施例中，對(duì)文本類型不進(jìn)行限制，可以是圖片所在新聞的標(biāo)題、環(huán)繞文本等。
[0094]步驟540，根據(jù)一個(gè)或多個(gè)人名的屬性，為一個(gè)或多個(gè)人名計(jì)算權(quán)重值。在本實(shí)施例中，對(duì)屬性不進(jìn)行限制，其可以是人名出現(xiàn)的頻次、位置等，因?yàn)椴煌l次、位置的人名就相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的人名的可能性有所不同。
[0095]步驟550，根據(jù)權(quán)重值的高低，從一個(gè)或多個(gè)人名中選擇相似人臉圖片中人臉的人名。
[0096]步驟560，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0097]步驟570，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0098]根據(jù)圖5，對(duì)于相似人臉圖片所在的新聞頁(yè)面，首先對(duì)該圖片對(duì)應(yīng)的新聞標(biāo)題、環(huán)繞文本預(yù)處理，然后分詞；從分詞結(jié)果中提取出候選人名，并與人名詞表比較，去除非人名；根據(jù)每個(gè)人名出現(xiàn)的頻率、位置，以及與其他詞語(yǔ)的關(guān)系計(jì)算一個(gè)權(quán)重；如果權(quán)重大于某個(gè)閾值，則選擇權(quán)重最大的名字作為該圖片中人臉的人名，否則認(rèn)為無(wú)法提取可靠的人名。
[0099]如圖6所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0100]人臉圖片獲取模塊610，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0101]人臉圖片識(shí)別模塊620，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。在本實(shí)施例中，基于現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)，即可以完成人名的獲取。
[0102]人臉圖片顯示模塊630，將相似人臉圖片顯示給用戶。根據(jù)本實(shí)施例的技術(shù)方案，根據(jù)用戶指定的人臉圖片為用戶提供相似人臉圖片；則用戶指定圖片中的人臉與相似圖片中的人臉具有很大的相似度，在用戶需求對(duì)指定人臉圖片中人物相似的其他人物進(jìn)行了解的情況下，本實(shí)施例的技術(shù)方案可以滿足用戶的需求。
[0103]根據(jù)圖6，用戶輸入了明星A的照片，需要找到與明星A長(zhǎng)相風(fēng)格類似的其他人物的照片；基于人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)圖片中的明星A進(jìn)行識(shí)別，從預(yù)設(shè)的人臉圖片庫(kù)中找到與明星A人臉相似的明星C的照片，有利于增加用戶對(duì)明星C的了解。
[0104]如圖7所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0105]人臉圖片獲取模塊710，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0106]人臉圖片識(shí)別模塊720，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0107]人名獲取模塊730，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0108]相似度獲取模塊740，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。在本實(shí)施例中，進(jìn)行相似度的累加，相當(dāng)于基于人名綜合計(jì)算了每個(gè)人物的一張或多張人臉圖片與原始人臉圖片的相似度，則按累加相似圖片有利于找到相似度最高的人物。
[0109]人臉圖片顯示模塊750，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。在本實(shí)施例中，在累加后的最大相似度超過一定閾值時(shí)，表明已經(jīng)查詢到了完全相同人物的人臉圖片，此時(shí)優(yōu)先為用戶提供相同人物的人臉圖片，以表明精確識(shí)別出了該人物。
[0110]根據(jù)圖7，用戶輸入了明星A的照片，得到了相似人臉圖片如下:照片a為明星C的照片，相似度80% ;照片13為明星D的照片，相似度70% ;照片c為明星C的照片，相似度70%;照片d為明星D的照片，相似度55%;經(jīng)過累加后明星C對(duì)應(yīng)的相似度為135%，明星D對(duì)應(yīng)的相似度為140% ;預(yù)設(shè)閾值為90% Xn, η為每個(gè)人名對(duì)應(yīng)的照片數(shù)，則對(duì)與明星C和D閾值都是180%，表明不存在相同人物的人臉圖片；此時(shí)，可以將明星D對(duì)應(yīng)的照片輸出，表示明星D為明星A的相似人臉圖片。
[0111]本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0112]人臉圖片獲取模塊710，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0113]人臉圖片識(shí)別模塊720，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0114]人名獲取模塊730，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0115]相似度獲取模塊740，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0116]人臉圖片顯示模塊750，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0117]相似度/人名顯示模塊751，將一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度和/或其中人臉的人名，顯示給用戶。在本實(shí)施例中，對(duì)用戶進(jìn)行相似度、人名的提示，使得用戶對(duì)相似人臉圖片有更多了解。
[0118]根據(jù)圖7，用戶輸入了明星A的照片，根據(jù)本實(shí)施例技術(shù)方案獲取的相似人臉圖片為明星C的照片，在明星C的照片上顯示相似度為80%，并顯其人名為C。
[0119]本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0120]人臉圖片獲取模塊710，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0121]人臉圖片識(shí)別模塊720，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0122]人名獲取模塊730，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0123]相似度獲取模塊740，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0124]人臉圖片顯示模塊750，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0125]顯示順序設(shè)置模塊752，根據(jù)一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，設(shè)置一張或多張人臉圖片的顯示順序。在本實(shí)施例中，有利于將最相似的照片首先提供給用戶。
[0126]根據(jù)圖7，用戶輸入了明星A的照片，根據(jù)本實(shí)施例技術(shù)方案獲取的相似人臉圖片為明星C的一張照片、明星D的一張照片，相似度分別為80%、85%，則首先顯示明星D的照片，之后顯示明星C的照片。
[0127]本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0128]人臉圖片獲取模塊710，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0129]人臉圖片識(shí)別模塊720，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0130]人名獲取模塊730，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0131]相似度獲取模塊740，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0132]人臉圖片顯示模塊750，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0133]評(píng)價(jià)信息顯示模塊753，根據(jù)一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，為一張或多張人臉圖片設(shè)置相應(yīng)的評(píng)價(jià)信息并顯示給用戶。根據(jù)本實(shí)施例的技術(shù)方案，評(píng)價(jià)信息能夠以用戶更容易理解的方式，體現(xiàn)相似度的高低。
[0134]根據(jù)圖7，用戶輸入了明星A的照片，根據(jù)本實(shí)施例技術(shù)方案獲取的相似人臉圖片為明星C的照片，相似度分別為80%，則在照片上顯示評(píng)價(jià)信息為:“失散多年的姐妹”。
[0135]如圖8所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0136]人臉圖片獲取模塊810，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0137]人臉圖片識(shí)別模塊820，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0138]人名獲取模塊830，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0139]相似度獲取模塊840，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0140]順序獲取模塊850，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，按相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低順序獲取人臉圖片。
[0141]人名判斷模塊860，判斷最新獲取的人臉圖片中人臉的人名，是否位于其他已獲取的人臉圖片中人臉的人名之中。
[0142]人臉圖片顯示模塊870，在判斷結(jié)果為否時(shí)，將最新獲取的人臉圖片顯示給用戶。根據(jù)本實(shí)施例的技術(shù)方案，可以避免出現(xiàn)重復(fù)人物的相似人臉圖片，以保證用戶盡可能看到多個(gè)人物的相似人臉圖片。
[0143]根據(jù)圖8，用戶輸入了明星A的照片，得到了相似人臉圖片如下:照片a為明星C的照片，相似度80% ;照片13為明星D的照片，相似度70% ;照片c為明星C的照片，相似度70% ;照片(1為明星D的照片，相似度55%。則按相似度高低，首先顯示照片a;獲取照片b，發(fā)現(xiàn)明星D的照片并未被顯示，則顯示照片b ;獲取照片C，發(fā)現(xiàn)明星C的照片已經(jīng)被顯示，則放棄顯示；獲取照片d，發(fā)現(xiàn)明星D的照片已經(jīng)被顯示，則放棄顯示。
[0144]如圖9所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0145]人臉圖片獲取模塊910，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0146]特征提取模塊920，提取人臉圖片的特征，以及提取已收集人臉圖片的特征。在本實(shí)施例中，對(duì)用戶指定的人臉圖片可以提前進(jìn)行預(yù)處理、歸一化，以利于特征提?。辉诒緦?shí)施例中，可以收集樣本人臉圖片，并針對(duì)膚色、眼睛、鼻子、嘴角等進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)到的數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練人臉模型，通過該人臉模型可以識(shí)別出用戶指定圖片中人臉的位置，并進(jìn)行特征提取。
[0147]特征比較模塊930，將人臉圖片的特征與已收集人臉圖片的特征進(jìn)行比較。
[0148]人臉圖片識(shí)別模塊940，根據(jù)比較結(jié)果從已收集人臉圖片中選出相似人臉圖片。
[0149]人名獲取模塊950，獲取相似人臉圖片中人臉的人名。
[0150]相似度獲取模塊960，根據(jù)比較結(jié)果計(jì)算相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0151]人臉圖片顯示模塊970，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0152]根據(jù)圖9，判斷用戶指定的是否屬于已經(jīng)建立好人名的數(shù)據(jù)庫(kù)的某張人臉(已收集人臉圖片):首先，通過人臉檢測(cè)、特征提取和人名提取，建立起一個(gè)已知人名的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)于用戶指定的新人臉圖片，對(duì)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)，如果沒有人臉，則直接返回，如果有人臉，則提取人臉特征，并且量化為一個(gè)高維向量。將該輸入圖片的向量和庫(kù)內(nèi)所有人臉特征高維向量進(jìn)行比較，計(jì)算其歐式距離，并取距離最近的前N個(gè)向量。這些向量所表征的人臉就是與該輸入人臉最相似的人臉。如果人臉數(shù)據(jù)庫(kù)過于龐大，逐個(gè)比較費(fèi)時(shí)很長(zhǎng)，可以事先對(duì)庫(kù)內(nèi)人臉進(jìn)行聚類，然后只與聚好類的人臉進(jìn)行比較；對(duì)于前N個(gè)相似人臉，以相似度為權(quán)重，計(jì)算每個(gè)名字的權(quán)重，相同名字的權(quán)值相加。并求出權(quán)重最高的名字。如果該名字大于一定閾值，則認(rèn)為輸入人臉屬于該名字對(duì)應(yīng)的人臉，否則認(rèn)為無(wú)法精確識(shí)別出該人臉。
[0153]如圖10所示，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供了一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括:
[0154]人臉圖片獲取模塊1010，獲取用戶指定的人臉圖片。
[0155]人臉圖片識(shí)別模塊1020，對(duì)人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出人臉圖片的相似人臉圖片。
[0156]人名獲取模塊，具體包括:
[0157]人名提取模塊1030，從相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的文本中，提取一個(gè)或多個(gè)人名。在本實(shí)施例中，對(duì)文本類型不進(jìn)行限制，可以是圖片所在新聞的標(biāo)題、環(huán)繞文本等。
[0158]權(quán)重值計(jì)算模塊1040，根據(jù)一個(gè)或多個(gè)人名的屬性，為一個(gè)或多個(gè)人名計(jì)算權(quán)重值。在本實(shí)施例中，對(duì)屬性不進(jìn)行限制，其可以是人名出現(xiàn)的頻次、位置等，因?yàn)椴煌l次、位置的人名就相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的人名的可能性有所不同。
[0159]人名選擇模塊1050，根據(jù)權(quán)重值的高低，從一個(gè)或多個(gè)人名中選擇相似人臉圖片中人臉的人名。
[0160]相似度獲取模塊1060，獲取相似人臉圖片與人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度。
[0161]人臉圖片顯示模塊1070，在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給用戶。
[0162]根據(jù)圖10，對(duì)于相似人臉圖片所在的新聞頁(yè)面，首先對(duì)該圖片對(duì)應(yīng)的新聞標(biāo)題、環(huán)繞文本預(yù)處理，然后分詞；從分詞結(jié)果中提取出候選人名，并與人名詞表比較，去除非人名；根據(jù)每個(gè)人名出現(xiàn)的頻率、位置，以及與其他詞語(yǔ)的關(guān)系計(jì)算一個(gè)權(quán)重；如果權(quán)重大于某個(gè)閾值，則選擇權(quán)重最大的名字作為該圖片中人臉的人名，否則認(rèn)為無(wú)法提取可靠的人名。
[0163]在此提供的算法和顯示不與任何特定計(jì)算機(jī)、虛擬系統(tǒng)或者其它設(shè)備固有相關(guān)。各種通用系統(tǒng)也可以與基于在此的示教一起使用。根據(jù)上面的描述，構(gòu)造這類系統(tǒng)所要求的結(jié)構(gòu)是顯而易見的。此外，本發(fā)明也不針對(duì)任何特定編程語(yǔ)言。應(yīng)當(dāng)明白，可以利用各種編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)在此描述的本發(fā)明的內(nèi)容，并且上面對(duì)特定語(yǔ)言所做的描述是為了披露本發(fā)明的最佳實(shí)施方式。
[0164]在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細(xì)節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實(shí)施例可以在沒有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐。在一些實(shí)例中，并未詳細(xì)示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不模糊對(duì)本說明書的理解。
[0165]類似地，應(yīng)當(dāng)理解，為了精簡(jiǎn)本公開并幫助理解各個(gè)發(fā)明方面中的一個(gè)或多個(gè)，在上面對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述中，本發(fā)明的各個(gè)特征有時(shí)被一起分組到單個(gè)實(shí)施例、圖、或者對(duì)其的描述中。然而，并不應(yīng)將該公開的方法解釋成反映如下意圖:即所要求保護(hù)的本發(fā)明要求比在每個(gè)權(quán)利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說，如下面的權(quán)利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個(gè)實(shí)施例的所有特征。因此，遵循【具體實(shí)施方式】的權(quán)利要求書由此明確地并入該【具體實(shí)施方式】，其中每個(gè)權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨(dú)實(shí)施例。
[0166]本領(lǐng)域那些技術(shù)人員可以理解，可以對(duì)實(shí)施例中的設(shè)備中的模塊進(jìn)行自適應(yīng)性地改變并且把它們?cè)O(shè)置在與該實(shí)施例不同的一個(gè)或多個(gè)設(shè)備中?？梢园褜?shí)施例中的模塊或單元或組件組合成一個(gè)模塊或單元或組件，以及此外可以把它們分成多個(gè)子模塊或子單元或子組件。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對(duì)本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設(shè)備的所有過程或單元進(jìn)行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的每個(gè)特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來(lái)代替。
[0167]此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任意之一都可以以任意的組合方式來(lái)使用。
[0168]本發(fā)明的各個(gè)部件實(shí)施例可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn)行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實(shí)踐中使用微處理器或者數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來(lái)實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的相似人臉圖片獲取裝置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)。這樣的實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的程序可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個(gè)或者多個(gè)信號(hào)的形式。這樣的信號(hào)可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號(hào)上提供，或者以任何其他形式提供。
[0169]應(yīng)該注意的是上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說明而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號(hào)之間的任何參考符號(hào)構(gòu)造成對(duì)權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個(gè)”不排除存在多個(gè)這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個(gè)可以是通過同一個(gè)硬件項(xiàng)來(lái)具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序?？蓪⑦@些單詞解釋為名稱。
【權(quán)利要求】
1.一種相似人臉圖片獲取方法，其包括: 獲取用戶指定的人臉圖片； 對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出所述人臉圖片的相似人臉圖片； 將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶之前，還包括: 獲取所述相似人臉圖片中人臉的人名； 獲取所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度； 將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶，具體包括: 在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從所述相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給所述用戶。
3.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一項(xiàng)所述的方法，其中，還包括: 將所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度和/或其中人臉的人名，顯示給所述用戶。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的方法，其中，還包括: 根據(jù)所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，設(shè)置所述一張或多張人臉圖片的顯示順序。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法，其中，還包括: 根據(jù)所述一張或多張人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低，為所述一張或多張人臉圖片設(shè)置相應(yīng)的評(píng)價(jià)信息并顯示給用戶。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其中，根據(jù)所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從所述相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給所述用戶，具體包括: 按所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度高低順序獲取人臉圖片； 判斷最新獲取的人臉圖片中人臉的人名，是否位于其他已獲取的人臉圖片中人臉的人名之中； 在判斷結(jié)果為否時(shí)，將所述最新獲取的人臉圖片顯示給所述用戶。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，其中，對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出所述人臉圖片的相似人臉圖片，具體包括: 提取所述人臉圖片的特征，以及提取已收集人臉圖片的特征； 將所述人臉圖片的特征與所述已收集人臉圖片的特征進(jìn)行比較； 根據(jù)比較結(jié)果從所述已收集人臉圖片中選出所述相似人臉圖片； 獲取所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度，具體包括: 根據(jù)所述比較結(jié)果計(jì)算所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度。
8.根據(jù)權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的方法，其中，獲取所述相似人臉圖片中人臉的人名，具體包括: 從所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的文本中，提取一個(gè)或多個(gè)人名； 根據(jù)所述一個(gè)或多個(gè)人名的屬性，為所述一個(gè)或多個(gè)人名計(jì)算權(quán)重值； 根據(jù)所述權(quán)重值的高低，從所述一個(gè)或多個(gè)人名中選擇所述相似人臉圖片中人臉的人名。
9.一種相似人臉圖片獲取裝置，其包括: 人臉圖片獲取模塊，用于獲取用戶指定的人臉圖片； 人臉圖片識(shí)別模塊，用于對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行人臉識(shí)別，以從已收集人臉圖片中識(shí)別出所述人臉圖片的相似人臉圖片； 人臉圖片顯示模塊，用于將所述相似人臉圖片顯示給所述用戶。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其中，還包括: 人名獲取模塊，用于獲取所述相似人臉圖片中人臉的人名； 相似度獲取模塊，用于獲取所述相似人臉圖片與所述人臉圖片的相似度，并累加具有相同人名的所有相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度； 所述人臉圖片顯示模塊在累加后的最大相似度小于預(yù)定閾值時(shí)，根據(jù)所述相似人臉圖片對(duì)應(yīng)的相似度大小，從所述相似人臉圖片中選擇一張或多張人臉圖片顯示給所述用戶。
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK104463177SQ201410816768
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月23日
【發(fā)明者】胡金輝, 趙瑾, 朱茂清, 陶哲, 郭毓琦, 韓玉剛 申請(qǐng)人:北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司