[发明专利]识别用户间关联关系的方法及系统

权利要求书

1.一种识别用户间关联关系的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取若干用户云相册中的照片；

分别对所获取的各用户云相册中的照片进行人脸识别，得到每个用户云相册对应的人脸库；所述云相册中的照片上出现的所有人脸均包括在该对应的人脸库中；

将各个用户云相册对应的人脸库进行匹配比较；

根据所述匹配比较的结果确定各用户间的关联关系；

其中，所述确定各用户间的关联关系包括以下步骤：若任意两个人脸库中有相同人脸，则将该人脸库对应的云相册用户进行相互推荐到对方的云相册用户终端；

所述进行人脸识别的过程包括：对所述人脸库中的人脸进行分级聚类，将所述人脸库中相似的人脸判定为一张人脸；

所述对所述人脸库中的人脸进行分级聚类包括：计算人脸之间的绝对距离与相对距离，当所述绝对距离与相对距离均小于预设阈值时将人脸进行合并；根据人脸合并的结果将相似的人脸聚为一类，并以类为单位刷新类近邻与类的二次排序得分；根据类之间的绝对距离与相对距离进行类的合并，直到不存在可以合并的类为止，得到人脸组；

所述人脸之间的绝对距离是指某人脸与其近邻人脸的高维特征之间的余弦距离；所述人脸之间的相对距离是指根据两个人脸的共享近邻与近邻排序所计算出来的两个人脸的二次排序距离。

2.根据权利要求1所述的识别用户间关联关系的方法，其特征在于，所述进行人脸识别的过程包括：

对所获取的各用户云相册中的照片进行人脸检测，得到人脸图像；

对所述人脸图像进行人眼的检测与定位、五官定位以及姿态计算；

进行人脸的尺寸归一化处理与姿态矫正处理；

提取人脸的高维特征，并根据所述人脸的高维特征得到所述人脸库。

3.根据权利要求1或2所述的识别用户间关联关系的方法，其特征在于，所述将各个用户云相册对应的人脸库进行匹配比较的过程包括以下步骤：

获取每个人脸库中各人脸的识别特征，判断任意两个人脸库中是否有相同人脸。

4.根据权利要求1所述的识别用户间关联关系的方法，其特征在于，所述类之间的绝对距离是指两类之间最近的人脸的绝对距离。

5.根据权利要求4所述的识别用户间关联关系的方法，其特征在于，在所述将各个用户云相册对应的人脸库进行匹配比较之前，还包括步骤：

将每个人脸库中的人脸与公众人物人脸库中的人脸进行比较，排除用户云相册对应的人脸库中包含的公众人物人脸。

6.一种识别用户间关联关系的系统，其特征在于，包括：

照片获取模块，用于获取若干用户云相册中的照片；

人脸识别模块，用于分别对所获取的各用户云相册中的照片进行人脸识别，得到每个用户云相册对应的人脸库；所述云相册中的照片上出现的所有人脸均包括在该对应的人脸库中；

匹配比较模块，用于将各个用户云相册对应的人脸库进行匹配比较；

关联关系确定模块，用于根据所述匹配比较的结果确定各用户间的关联关系；

其中，所述关联关系确定模块还用于：若任意两个人脸库中有相同人脸，则将该人脸库对应的云相册用户进行相互推荐到对方的云相册用户终端；

所述人脸识别模块中包括聚类模块，用于在得到所述人脸库之后，对所述人脸库中的人脸进行分级聚类，将所述人脸库中相似的人脸判定为一张人脸；

所述对所述人脸库中的人脸进行分级聚类包括：计算人脸之间的绝对距离与相对距离，当所述绝对距离与相对距离均小于预设阈值时将人脸进行合并；根据人脸合并的结果将相似的人脸聚为一类，并以类为单位刷新类近邻与类的二次排序得分；根据类之间的绝对距离与相对距离进行类的合并，直到不存在可以合并的类为止，得到人脸组；

所述人脸之间的绝对距离是指某人脸与其近邻人脸的高维特征之间的余弦距离；所述人脸之间的相对距离是指根据两个人脸的共享近邻与近邻排序所计算出来的两个人脸的二次排序距离。