[发明专利]用于生成和标记照片集合中的事件的方法和系统

说明书

背景技术

下文描述了本发明的背景技术和问题领域。

EXIF：可交换图像文件格式

EXIF是向现有文件格式，如JPEG和TIFF添加特定元数据标签的行业标准。照相机制造商广泛使用EXIF标准，在拍摄时将相关元数据写入图像文件。

所采用的元数据标签多种多样，但是趋向于包括拍摄的日期和时间，照相机设置，例如快门速度、孔径、ISO速度、焦距、测光模式、闪光的使用(如果有的话)、图像方向、GPS坐标、用于快速查看的缩略图以及版权信息等。

EXIF标准的最新版本是2.21版，可以在http://www.cipa.jp/exifprint/index_e.html上查到。

GPS：全球定位系统

一种基于卫星技术确定地理位置的方法。目前已有具有内置GPS技术支持的专用照相机，许多具有内置照相机的智能手机也具有GPS功能。在这些情况下，在拍摄照片时，照相机的经度和纬度，即当前GPS检索到的位置，被写入结果文件的EXIF元数据中。

社交图谱

社交图谱是基于个体及其相互依赖关系的社会结构的表示。图谱上的节点表示个体，节点间的关系定义相互依赖关系的类型，比如朋友、亲属、合作伙伴以及包括任意类型的业务关系的其他类型的关系。可以添加任意数量的与进一步说明相互依赖关系相关的附加属性来充实图谱。

任何(通常是在线)服务的用户之间的关系可以通过社交图谱表达。人们对强调用户间互动的服务(例如社交网络服务)的社交图谱特别感兴趣。特别地，所述包含用户、用户照片和谁有访问这些照片的权限的社交图谱是本发明的相关图谱。

通常通过利用服务的应用程序接口(如果可用)而衍生自这些服务的社交图谱趋于变得详细、最新以及信息密集。

社交图谱或网络可以通过采用基于网络和图谱理论的数学技术进行分析。可能的应用范围为从提供用户目标服务到方便通信和内容共享以及行为预测、广告和市场分析。

对象识别和计算机视觉

基于内容的图像检索(CBIR)属于将具有相似内容的图像作为查询图像进行搜索的领域。本文中的术语“内容(content)”可以指颜色、形状、纹理或可以从图像自身导出的任何其他信息，最新概况参见[1]。对象识别为使用计算机视觉和图像分析在图像集合中自动查找相似的对象、背景或场景的过程，是一种与本发明关系最密切的CBIR的子领域。

年度PASCAL挑战赛[2]对富于挑战性的和成长性的数据集的算法进行评估。当前最先进的对象识别使用应用到被检测兴趣点的、在整张照片上密集采样的或全部应用到照片本身的局部描述符(经常是几个不同类型的组合)。特征描述符的实例为SIFT兴趣点检测器和描述符[3]，HOG描述符[5](均包含照片局部梯度方向上发生的事情)以及其它局部检测器和描述符[4]。这些特征描述符和其他特征描述符在全局照片水平上也是适用的。对象识别建立在对这些描述符(可能与其他类型的数据相结合)的比较和分析上。

发明内容

本发明不局限于或依赖于特征描述符的任何特定选择(局部或全局)并且应认为以上参考是指示描述符类型的参考而非任何特定的选择。

本发明描述了一种利用上述数据源自动将照片组织为事件的方法和系统。

换言之，提供了一种将图像中的目标、背景、场景和元数据的识别与社交图谱数据相结合用于自动检测感兴趣事件的方法和系统。

具体实施方式

事件

事件定义为在相同地点和相同时间间隔内拍摄的一组照片，展现真实世界发生的事情。这种发生的事情可以是任何事情，从社交集会或聚会到新闻事件或到旅游胜地参观。特别地，事件可以包括由任意数量的个体(例如婚礼上的多位客人)所拍摄的照片，每位客人使用任意数量的成像设备拍摄自己的那组照片。

事件通过对用户来说自然的方式将照片集合分段。同时，事件将自然属于一体的照片绑定在一起，即使这些照片可能来自不同的人和来源并且可能包括不同文件格式的图像。

事件需求

由使用所有可能在线方法的全部用户社交关系共享的所有照片可很快加到一起形成数量巨大的内容。由于用户没有花费时间以便于个体(对这些个体来说，照片具有相关性)检索或共享的方式来标记照片，这些内容大部分常常是无组织的。因此，大部分在线照片的结局是没有被看到也没被使用。

事件为消耗组织结构提供了方便，这有助于使大量照片集合有意义。通过使用由事件组织的照片的整个社交图谱，用户可以更容易的获得全部可用内容的概览。