[发明专利]图片排序方法及终端

权利要求书

1.一种图片排序方法，其特征在于，所述方法包括：

获取终端中存储的图片；

从所述图片中检测第一类图片，所述第一类图片包含人脸；

根据社交关系模型对所述第一类图片进行排序，所述社交关系模型是根据数据训练得到的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述社交关系模型用于获取所述第一类图片所表示的人物与操作所述终端的用户之间的社交关系。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，从所述图片中检测第二类图片，所述第二类图片不包含人脸，根据预设规则对所述第二类图片进行排序。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据社交关系模型对所述第一类图片进行排序之前，所述方法还包括：

利用存储的联系人的头像和所述联系人的信息训练所述社交关系模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用存储的联系人的头像和所述联系人的信息训练所述社交关系模型，具体包括：

提取所述联系人的头像数据，用所述联系人的信息对所述头像数据进行标注从而获得所述社交关系模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据社交关系模型对所述第一类图片进行排序，具体包括：

通过所述社交关系模型，获取所述第一类图片对应的联系人的信息，所述第一类图片对应的联系人的信息包含所述联系人的身份特征；

在所述第一类图片对应的联系人的信息被成功获取时，将所述第一类图片添加到人脸识别组，根据所述身份特征，对所述人脸识别组中的图片进行排序；

在所述第一类图片对应的联系人的信息未被获取时，将所述第一类图片添加到人脸未识别组，并根据预设规则对所述人脸未识别组的图像进行聚类排序。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述图片中检测第一类图片之前，所述方法还包括：

提取存储的人脸图像的特征值；

通过机器学习方法对所述人脸图像的特征值进行学习，建立人脸识别模型。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述图片中检测第一类图片，具体包括：

提取所述图片的特征值；

将所述图片的特征值与所述人脸识别模型进行匹配；

在所述匹配的结果高于第一预设值时，确定所述图片是所述第一类图片；

在所述匹配的结果不高于第一预设值时，确定所述图片不是所述第一类图片。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：

图片获取单元，用于获取终端中存储的图片；

检测单元，用于从所述图片中检测第一类图片，所述第一类图片包含人脸；

第一排序单元，用于根据社交关系模型对所述第一类图片进行排序，所述社交关系模型是根据数据训练得到的。

10.如权利要求9所述的终端，其特征在于，所述社交关系模型用于获取所述第一类图片所表示的人物与操作所述终端的用户之间的社交关系。

11.如权利要求9或10所述的终端，其特征在于，所述检测单元还用于从所述图片中检测第二类图片，所述第二类图片不包含人脸；

所述终端还包括第二排序单元，用于根据预设规则对所述第二类图片进行排序。

12.如权利要求9所述的终端，其特征在于，所述终端还包括社交模型训练单元；

所述社交模型训练单元，具体用于利用存储的联系人的头像和所述联系人的信息训练所述社交关系模型；

所述第一排序单元，用于根据所述社交模型训练单元训练出的社交关系模型对所述第一类图片进行排序。