[发明专利]基于相机指纹特征的社交网络用户的识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于相机指纹特征的社交网络用户的识别方法，其特征在于，包括：

获取至少两个网络用户的原始图像；

提取各个所述网络用户的原始图像的噪声模式；

按照所述噪声模式相互的相关度大小，对各个所述网络用户的原始图像进行聚类；

根据所述网络用户的聚类后的各类原始图像的噪声模式，估计得到所述各类原始图像的相机指纹，并组合作为所述网络用户的相机指纹组；

根据两个所述网络用户的相机指纹组，计算两个所述网络用户之间的用户相关度；

当两个所述网络用户之间的用户相关度大于第一阈值时，则确定为所述两个网络用户共享至少一个相机。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据两个所述网络用户的相机指纹组，计算两个所述网络用户之间的用户相关度的步骤包括：

根据两个所述网络用户的相机指纹组，计算两个所述网络用户的相机指纹特征之间的相关系数；

选择数值最大的所述相关系数，作为两个所述网络用户之间的用户相关度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据两个所述网络用户的相机指纹组，计算两个所述网络用户的相机指纹特征之间的相关系数的步骤包括：

根据两个所述网络用户的相机指纹组的峰值能量相关度，计算两个所述网络用户的相机指纹特征之间的相关系数；或者

根据两个所述网络用户的相机指纹组的相关性，计算两个所述网络用户的相机指纹特征之间的相关系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取各个所述网络用户的原始图像的噪声模式的步骤包括：

步骤A1，对所述网络用户的原始图像进行去噪处理，得到无噪图像；

步骤A2，将所述无噪图像与所述原始图像做差，得到所述原始图像的噪声残差，将所述原始图像的噪声残差作为所述原始图像的噪声模式。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取各个所述网络用户的原始图像的噪声模式的步骤包括：

步骤A0,将所述网络用户的原始图像处理成为相同大小；

步骤A1,对处理成相同大小的图像进行去噪处理，得到无噪图像；

步骤A2，将所述无噪图像与处理后的相同大小的所述图像做差，得到所述原始图像的噪声残差，将所述原始图像的噪声残差作为所述原始图像的噪声模式。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述噪声模式相互的相关度大小，对各个所述网络用户的原始图像进行聚类的步骤包括：

步骤一，获取所述网络用户的所有原始图像，作为当前原始图像组；

步骤二，计算所述当前原始图像组中的所有原始图像间的噪声模式的两两相关度；

步骤三，选择出相关度最大的一对原始图像，将选择出的所述一对原始图像划分到当前类；

步骤四，根据所述当前类中的所有原始图像，估计所述当前类的相机指纹特征；

步骤五，依次获取一所述网络用户的所有原始图像中的除所述当前类中的原始图像外的一原始图像作为当前原始图像；计算所述当前原始图像的噪声模式与所述当前类的相机指纹特征之间的相关系数；

步骤六，当所述当前原始图像的噪声模式与所述当前类的相机指纹特征之间的相关系数大于第二阈值时，将所述当前原始图像加入所述当前类，跳到所述步骤四，直至完成所述网络用户的所有原始图像的分类；

步骤七，当所述当前原始图像的噪声模式与所述当前类的相机指纹特征之间的相关系数小于或者等于所述第二阈值时，将所述当前类中的图像设置为已分类，将所述所有原始图像中除已分类的原始图像外的原始图像组成当前原始图像组，执行所述步骤二，直至完成所述网络用户的所有原始图像的分类。