一种照片的分类整理方法和装置与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种照片的分类整理方法和装置。

背景技术：

目前，随着数码相机、手机、摄像头等的普及，图片产生的数量越来越多，特别是在用户出游时，会沿途拍摄很多风景的照片，比如跟旅行团的游客，每天会参观多个景点，这样一天游玩过后，相机、手机或者其他的照相设备里面都会存储很多张照片，如何整理这些照片是一个难题，照片的数量会很多，如果人工分类会耗时耗力，并且不同的设备由同一个用户使用后都有同类型的照片，同一个设备被不同的用户使用后也都产生大量的照片，人工整理时很难避免疏漏。

同时，人们单独时候喜欢拍摄自拍照，一起出游时喜欢拍摄合影照片，朋友们、家人出游多共用一个相机，或多个照片设备上传到同一个相册时，相册内部就包含了很多用户的照片。而人们在浏览相册时只能从一大堆照片中去查找自己所要的照片，而对于传统的相册整理方法，一般利用了拍摄的时间信息和地点信息将照片按照拍摄的时间和地点分别生成相册，但是现有的相册整理方法只能满足用户对时间、地点都有区分要求的需要，这种方法不能满足用户浏览相册中人像分类的需求。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种照片的分类整理方法和装置，可以实现基于人脸识别自动整理照片，满足用户按照人像分类浏览多个相册的需求。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种照片的分类整理方法，包括：

对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，所述人脸图像特征集合，包括：从每一张照片中检测到的人脸图像特征，所述 人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征都对应有一张照片；

对所述人脸图像特征集合中的每一对人脸图像特征进行人脸匹配相似度计算，得到每一对人脸图像特征对应的相似度，所述每一对人脸图像特征通过所述人脸图像特征集合中的任意两个人脸图像特征进行组合得到；

将所述人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将所述初始的相册集合作为初始条件，根据所述每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于所述相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止；

输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在所述循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。

第二方面，本发明实施例还提供一种照片的分类整理装置，包括：

人脸检测模块，用于对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，所述人脸图像特征集合，包括：从每一张照片中检测到的人脸图像特征，所述人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征都对应有一张照片；

人脸相似度计算模块，用于对所述人脸图像特征集合中的每一对人脸图像特征进行人脸匹配相似度计算，得到每一对人脸图像特征对应的相似度，所述每一对人脸图像特征通过所述人脸图像特征集合中的任意两个人脸图像特征进行组合得到；

相册合并模块，用于将所述人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将所述初始的相册集合作为初始条件，根据所述每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于所述相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止；

相册输出模块，用于输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在所述循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

在本发明实施例中，首先对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，然后计算出每一对人脸图像特征对应的相似度，接下来将人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将初始的相册集合作为初始条件，根据每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止，最后输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。由于本发明实施例中相册集合之间的合并条件时通过人脸图像特征之间的匹配相似度，因此在合并后的相册集合中都包括有同一个人脸图像特征对应的照片，故本发明实施例中能够根据人脸图像特征将需要分类的所有照片进行相册集合的划分，使得最后输出的一个相册集合中包括的所有照片都对应于同一个人脸图像特征，因此可以实现基于人脸识别自动整理照片，满足用户按照人像分类浏览多个相册的需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种照片的分类整理方法的流程方框示意图；

图2为本发明实施例提供的照片显示系统的组成结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种照片的分类整理方法的应用场景示意图；

图4-a为本发明实施例提供的一种照片的分类整理装置的组成结构示意图；

图4-b为本发明实施例提供的另一种照片的分类整理装置的组成结构示意图；

图4-c为本发明实施例提供的另一种照片的分类整理装置的组成结构示 意图；

图5为本发明实施例提供的照片的分类整理方法应用于服务器的组成结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种照片的分类整理方法和装置，可以实现基于人脸识别自动整理照片，满足用户按照人像分类浏览多个相册的需求。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域的技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。

以下分别进行详细说明。

本发明照片的分类整理方法的一个实施例，具体可以应用于对多张照片的系统分类中，请参阅图1所示，本发明一个实施例提供的照片的分类整理方法，可以包括如下步骤：

101、对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，人脸图像特征集合，包括：从每一张照片中检测到的人脸图像特征。

其中，人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征都对应有一张照片。

在本发明实施例中，来自一个设备或者多个设备的照片都需要分类整理时，首先将需要分类的所有照片输入到本发明实施例提供的照片的分类整理装置中，则本发明实施例中首先获取到需要分类的所有照片，然后对需要分类的所有照片逐一的进行人脸检测，也可以对需要分类的所有照片同时进行人脸检测。其中，本发明实施例中对照片的人脸检测可以采用多种特征提取方法。提取特征的方法例如局部二值模式(英文全称：Local Binary Patterns， 英文简称：LBP)、方向梯度直方图(英文全称：Histogram of Oriented Gradient，英文简称：HOG)、GABOR基于深度学习的方法等等，本发明实施例并不限制使用的人脸识别的具体方法。

在本发明实施例中，对需要分类的所有照片分别进行人脸检测之后，可以从每一张照片都提取到人脸图像特征，提取到的所有人脸图像特征组成人脸图像特征集合。在本发明的一些实施例中，本发明实施例提供的照片的分类整理方法还可以包括如下步骤：

当步骤101对需要分类的所有照片分别进行人脸检测之后，执行步骤A1：

将需要分类的所有照片中没有检测到人脸图像特征的照片输出到非人像相册中。

其中，本发明实施例中，步骤101对照片进行人脸检测之后可以将包括有人脸图像特征的照片保留以备后续实施例中进行相册分类整理，而对于没有检测到人脸图像特征的照片，则这样的照片不属于人像照片，例如可以是拍摄的风景照片，可以将这类不包括人脸图像特征的照片输出到非人像相册中，而保留包括人脸图像特征的照片到人像相册中，后续实施例中可以对人像相册中的所有人像照片进一步的按照人像进行分类。

需要说明的是，在本发明实施例中，需要分类的每一张照片中可以检测出人脸图像特征，也可以检测不到人脸图像特征。并且在一张照片中可以检测到一个人脸图像特征，对于合照的人像照片也可以检测到多个人脸图像特征，具体由用户提供的供分类的照片的实际包含内容来决定。当一张照片中只检测到一个人脸图像特征时，将该检测到的一个人脸图像特征放入到人脸图像特征集合中，在一个合照的照片中检测到至少两个人脸图像特征时，将检测到的所有人脸图像特征都放入到人脸图像特征集合中。并且，本发明实施例中，对于人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征都对应于一张照片，也就是说，若一张照片中检测到N个人脸图像特征时需要将该照片复制N-1份，再加上原照片，共存在N张同样的照片用于和N个人脸图像特征分别一一对应。举例说明如下，若需要分类的所有照片有3张，分别为照片P1、P2、P3，若照片P1中检测到一个人脸图像特征f1，照片P2中检测到两个人脸图像特征f2、f3，照片P3中检测到三个人脸图像特征f4、f5、f6，则需要该3 张照片中检测到的所有人脸图像特征f1、f2、f3、f4、f5、f6都放入到人脸图像特征集合中，在该人脸图像特征集合中共包括有6个人脸图像特征，每个人脸图像特征对应有一张照片，因此需要将照片P2复制一份，将照片P3复制两份，用于保证人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征都对应有一张照片。

102、对人脸图像特征集合中的每一对人脸图像特征进行人脸匹配相似度计算，得到每一对人脸图像特征对应的相似度。

其中，每一对人脸图像特征通过人脸图像特征集合中的任意两个人脸图像特征进行组合得到。

在本发明实施例中，通过步骤101获取到人脸图像特征集合之后，对于该人脸图像特征集合中的任意两个人脸图像特征进行组合可以得到每一对人脸图像特征，其中，一对人脸图像特征指的是人脸图像特征集合中的两个人脸图像特征构成的特征对，人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征进行相互的两两组合可以得到人脸图像特征集合中的每一对人脸图像特征。举例说明如下，在人脸图像特征集合中共包括有6个人脸图像特征，所有人脸图像特征为：f1、f2、f3、f4、f5、f6，则人脸图像特征集合中的一对人脸图像特征可以为(f1，f2)，或(f1，f3)，或(f1，f4)，或(f1，f5)，或(f1，f6)，或(f2，f3)，或(f2，f4)，或(f2，f5)，或(f2，f6)，或(f3，f4)，或(f3，f5)，或(f3，f6)，或(f4，f5)，或(f5，f6)。可以理解的是，本发明实施例中(f2，f1)和(f1，f2)指的是同一对人脸图像特征。

从人脸图像特征集合中选择单个人脸图像特征构成一对人脸图像特征之后，对每一对人脸图像特征进行人脸匹配相似度计算，得到每一对人脸图像特征对应的相似度。其中，一对人脸图像特征内两个人脸图像特征之间的相似程度定义为一对人脸图像特征对应的相似度。两个人脸图像特征之间的相似度可以通过计算两个人脸图像特征之间的距离作为相似度衡量，例如可以计算两个人脸图像特征之间的cos距离或者欧式距离来衡量一对人脸图像特征对应的相似度。

103、将人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将初始的相册集合作为初始条件，根据每一对人脸图 像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止。

在本发明实施例中，步骤102中计算出人脸图像特征集合中的每一对人脸图像特征对应的相似度之后，执行步骤103按照人脸图像特征之间的相似度将人脸图像特征很相似的照片合并入一个相册集合。步骤103中在初始条件时，人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将初始的相册集合作为初始条件，即在初始状态，人脸图像特征集合中有多少个人脸图像特征就存在同样个数的初始的相册集合。对于初始的所有相册集合通过两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值来确定两个相册集合是否合并入同一个相册集合，若两个相册集合之间的平均相似度超过相似度阈值，则说明这两个相册集合中包括的照片具有相同的人脸图像特征，这两个相册集合中的照片都具有同一个人脸图像特征，因此可以进行合并，若两个相册集合之间的平均相似度没有超过相似度阈值，则说明这两个相册集合中包括的照片具有不同的人脸图像特征，因此这两个相册集合不可以可以进行合并。在完成一轮的相册集合之后，继续使用两个相册集合之间的平均相似度与相似度阈值的关系进行相册集合是否合并的判断，直至没有可合并的相册集合为止。其中，两个相册集合之间的平均相似度指的是两个相册集合中包括的照片对应的人脸图像特征之间的平均相似程度，在初始状态时每一个相册集合只包括一个照片，所以初始的两个相册集合之间的评价相似度就等于初始的两个相册集合内的照片对应的人脸图像特征之间的相似度，随着相册集合包括的照片的不断增加，两个相册集合中是否包括对应于同一个人脸图像特征的照片可以通过平均相似度与相似度阈值的关系来确定。

需要说明的是，在本发明实施例中，两个相册集合之间的平均相似度与两个相册集合中的包括的照片对应的人脸图像特征有关，并且与具有同一个人脸图像特征的照片个数有关，在具体的实现场景中，可以通过多种方式来计算两个相册集合之间的平均相似度，只要通过两个人脸图像特征之间的相似度以及照片的个数来衡量的平均相似度都可以作为两个相册集合之间的平 均相似度的计算实现方式。例如，在本发明的一些实施例中，步骤103中根据每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，具体可以包括如下步骤：

B1、通过如下方式计算两个相册集合之间的平均相似度：

其中，表示平均相似度，A_i表示两个相册集合的其中一个相册集合，A_j表示两个相册集合的另一个相册集合，f_i表示相册集合A_i中的照片对应的人脸图像特征，f_j表示相册集合A_j中的照片对应的人脸图像特征，s_ij表示人脸图像特征f_i和人脸图像特征f_j构成的一对人脸图像特征对应的相似度，n_i表示相册集合A_i中的人脸图像特征f_i对应的照片张数，n_j表示相册集合A_j中的人脸图像特征f_j对应的照片张数，i和j为不相等的两个自然数；

B2、通过如下方式计算平均相似度是否超过预置的相似度阈值：

其中，s_thr表示预置的相似度阈值。

在上述步骤B1和步骤B2中，以两个相册集合A_i和A_j之间是否可合并进行举例说明，i和j为不相等的两个自然数，则可以通过i和j的取值变化，可以计算出所有的两个相册集合之间是否可以合并，完成平均相似度的计算之后，进一步的执行步骤B2的判断过程，可以确定两个相册集合是否能够合并。需要说明的是，上述步骤B1和步骤B2描述了两个相册集合之间是否可合并的判断过程，本发明实施例中需要多次循环的执行步骤B1和步骤B2，以完成所有满足相似度阈值的两个相册集合之间的合并，直到没有可合并的相册集合为止才停止循环计算，并在循环计算结束后执行步骤104。

需要说明的是，在本发明实施例中，两个相册集合之间的平均相似度中步骤B1的计算方式只是示意说明了一种可实现的方式，在本发明的不同应用场景中，还可以采用其他的计算方式来确定平均相似度，举例说明如下，可以考虑不同照片对应的人脸图像特征分配不同的权重，对于照片中人脸图像特征个数少的照片分配大的权重，对于照片中人脸图像特征个数多的照片分配小的权重，从而可以调节平均相似度的最后结果，又如，还可以对上述步 骤B1中的计算公式进行进一步的修正，例如可以乘上一个调节比例因子，从而改变平均相似度的计算方式，则这种方式也是可实现的平均相似度计算方式。另外，本发明实施例中相似度阈值可以根据具体的应用场景来灵活设定，例如可以通过多个照片对应的人脸图像特征进行模拟仿真，最后确定一个阈值作为相似度阈值，常用的，相似度阈值可以为90％以上的一个百分值，例如90％或92％等。

104、输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。

在本发明实施例中，通过步骤103的循环多次的相册集合的可合并计算，直到没有可合并的相册集合为止才停止循环计算，并在循环计算结束后输出最后得到的至少一个相册集合，由于可合并的相册集合之间都包括有相同人脸图像特征的照片，而不可再合并的相册集合之间不包括同一个人脸图像特征的照片，因此在步骤104中循环结束后得到的至少一个相册集合中，每一个相册集合中内包括的照片都对应于同一个人脸图像特征，这些照片都是按照同一个人脸图像特征而进行的照片分类，因此当用户打开循环结束后得到的相册集合之后，用户可以看到一个相册集合内的所有照片都包含了同一个人像，则用户可以方便的浏览到只对应于一个人像的所有照片，满足了用户以人像为目标的照片浏览需求。

在本发明的一些实施例中，步骤104输出循环结束后得到的至少一个相册集合之后，本发明实施例提供的照片的分类整理方法还可以包括如下步骤：

C1、提示用户对循环结束后得到的每一个相册集合按照该相册集合中的所有照片对应的同一个人脸图像特征进行相册命名，将循环结束后得到的每一个相册集合更名为用户输入的命名结果。

其中，步骤104中循环结束后输出的相册集合都是按照人脸图像特征进行分类的相册，步骤104中可以通过用户界面向外输出循环结束后得到的至少一个相册集合，用户可以浏览这些输出的相册集合，同时本发明实施例中可以向用户提示对各个相册进行命名，当用户输入命名结果之后，可以按照用户输入的命名结果对相册集合进行更名，以方便用户的后续浏览相册集合。

在本发明的一些实施例中，步骤104输出循环结束后得到的至少一个相 册集合之后，本发明实施例提供的照片的分类整理方法还可以包括如下步骤：

D1、按照照片的拍摄时间顺序对循环结束后得到的每一个相册集合中的所有照片进行排序，或者按照照片的拍摄时间顺序对循环结束后得到的每一个相册集合中的所有照片划分为不同的子相册集合，并对各个子相册按照拍摄时间进行命名。

其中，步骤104中循环结束后输出的相册集合都是按照人脸图像特征进行分类的相册。由于照片在拍摄设备生成之后通常可以携带有拍摄时间信息，因此本发明实施例中为了便于用户的浏览需要，可以按照同一个相册集合内的照片拍摄时间进行照片排序，或者按照拍摄时间将同一个相册集合内的照片分成不同的子相册集合，还可以对子相册集合按照拍摄时间进行命名，从而更方便用户的浏览查阅。

通过以上实施例对本发明实施例的描述可知，首先对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，然后计算出每一对人脸图像特征对应的相似度，接下来将人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将初始的相册集合作为初始条件，根据每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止，最后输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。由于本发明实施例中相册集合之间的合并条件时通过人脸图像特征之间的匹配相似度，因此在合并后的相册集合中都包括有同一个人脸图像特征对应的照片，故本发明实施例中能够根据人脸图像特征将需要分类的所有照片进行相册集合的划分，使得最后输出的一个相册集合中包括的所有照片都对应于同一个人脸图像特征，因此可以实现基于人脸识别自动整理照片，满足用户按照人像分类浏览多个相册的需求。

为便于更好的理解和实施本发明实施例的上述方案，下面举例相应的应用场景来进行具体说明。如图2所示，图2为本发明实施例提供的照片显示系统的组成结构示意图，照片显示系统包括三个部分：用户界面(英文全称： User Interface，英文简称：UI)显示装置，图片编解码装置，照片的分类整理装置。

其中，UI显示装置负责图片的和操作界面的显示，图片编解码装置负责对图片进行编解码操作，照片的分类整理装置负责对照片整理，自动生成相册功能。

具体的，UI显示装置可以包括：图片显示界面模块和查看器操作栏模块，其中，各模块功能描述如下：

图片显示界面模块：负责将解码后的图像显示出来。

查看器操作栏模块：负责显示查看器窗体一些操作按钮，包括自动生成相册。

图片编解码装置可以包括：图片解码模块和图片编码模块，其中，各模块功能描述如下：

图片解码模块：用来解析图片的编码，变成原始图片信息流，例如RGB格式的图像数据。

图片编码模块：将原始图片信息流编码为JPEG等图片格式。

照片的分类整理装置可以基于人脸识别自动整理照片，首先将用户的照片进行人脸检测，然后利用人脸相似度计算，将相似度高的人像照片放入同一个相册，将相册展示给客户，用户标注相册的人名，然后对相册内照片按照日期、人名进行分类命名，从而生成每个人的个人相册。接下来进行详细说明，请参阅如图3所示，图3为本发明实施例提供的一种照片的分类整理方法的应用场景示意图。

步骤S01：对全部的照片进行人脸检测，没有检测到人脸图像特征的照片放入到风景相册，设检测到的人脸图像特征集合为F＝{f_i,f₂,…,f_n}，f_i对应的照片为Pi。

步骤S02：对F内的每一对人脸图像特征f_i和f_j(i不等于j)利用人脸识别算法计算f_i和f_j的相似度。得到相似度矩阵M＝{S_i,j|i≠j}，s_ij是f_i和f_j的相似度的相似度。

步骤S03：对于F内的每个人脸图像特征f_i初始化为一个相册集合A_i，循环进行下面处理，直到没有集合可以合并：

对于A_i和A_j计算，平均相似度如果平均相似度大于相似度阈值90％，则将A_i和A_j合并，否则不进行合并。

其中，A_i表示两个相册集合的其中一个相册集合，A_j表示两个相册集合的另一个相册集合，f_i表示相册集合A_i中的照片对应的人脸图像特征，f_j表示相册集合A_j中的照片对应的人脸图像特征，s_ij表示人脸图像特征f_i和人脸图像特征f_j构成的一对人脸图像特征对应的相似度，n_i表示相册集合A_i中的人脸图像特征f_i对应的照片张数，n_j表示相册集合A_j中的人脸图像特征f_j对应的照片张数。

步骤S04：将合并的相册集合提示给用户命名，让用户对循环结束后输出的每个相册集合进行命名。

例如，循环结束后输出的相册集合为A＝{A₁,A₂,…,A_n}，A表示循环结束后输出的所有相册集合，A₁,A₂,…,A_n表示不可再合并的n个相册集合。

步骤S05：根据命名结果和照片的拍摄日期对循环结束后的相册集合命名。

根据用户的命名将A_i对应的相片Pi生成一个相册，相册内以拍摄日期分成子相册，每个子相册的名字为人名+时间。将所有生成的人像相册和风景相册展示给用户。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，本发明实施例使用了人脸识别技术来计算照片间人脸图像特征的相似度，具有很高的准确度，按照人像对照片分类，满足了用户查看相关人照片的需求，以人物名字结合时间为相册命名，便于用户浏览。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

为便于更好的实施本发明实施例的上述方案，下面还提供用于实施上述方案的相关装置。

请参阅图4-a所示，本发明实施例提供的一种照片的分类整理装置400， 可以包括：人脸检测模块401、人脸相似度计算模块402、相册输出模块403和相册输出模块404，其中，

人脸检测模块401，用于对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，所述人脸图像特征集合，包括：从每一张照片中检测到的人脸图像特征，所述人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征都对应有一张照片；

人脸相似度计算模块402，用于对所述人脸图像特征集合中的每一对人脸图像特征进行人脸匹配相似度计算，得到每一对人脸图像特征对应的相似度，所述每一对人脸图像特征通过所述人脸图像特征集合中的任意两个人脸图像特征进行组合得到；

相册合并模块403，用于将所述人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将所述初始的相册集合作为初始条件，根据所述每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于所述相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止；

相册输出模块404，用于输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在所述循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。

在本发明的一些实施例中，请参阅如图4-b所示，所述照片的分类整理装置400还包括：相册命名模块405，用于所述相册输出模块404输出循环结束后得到的至少一个相册集合之后，提示用户对所述循环结束后得到的每一个相册集合按照该相册集合中的所有照片对应的同一个人脸图像特征进行相册命名，将所述循环结束后得到的每一个相册集合更名为所述用户输入的命名结果。

在本发明的一些实施例中，请参阅如图4-c所示，相对于如图4-a所示，所述照片的分类整理装置400还包括：照片处理模块406，用于所述相册输出模块404输出循环结束后得到的至少一个相册集合之后，按照照片的拍摄时间顺序对所述循环结束后得到的每一个相册集合中的所有照片进行排序，或 者按照照片的拍摄时间顺序对所述循环结束后得到的每一个相册集合中的所有照片划分为不同的子相册集合，并对各个子相册按照拍摄时间进行命名。

在本发明的一些实施例中，所述相册输出模块404，还用于所述人脸检测模块对需要分类的所有照片分别进行人脸检测之后，将需要分类的所有照片中没有检测到人脸图像特征的照片输出到非人像相册中。

在本发明的一些实施例中，所述相册合并模块403，具体用于通过如下方式计算所述两个相册集合之间的平均相似度：

其中，所述表示平均相似度，所述A_i表示所述两个相册集合的其中一个相册集合，所述A_j表示所述两个相册集合的另一个相册集合，所述f_i表示相册集合A_i中的照片对应的人脸图像特征，所述f_j表示相册集合A_j中的照片对应的人脸图像特征，所述s_ij表示人脸图像特征f_i和人脸图像特征f_j构成的一对人脸图像特征对应的相似度，所述n_i表示相册集合A_i中的人脸图像特征f_i对应的照片张数，所述n_j表示相册集合A_j中的人脸图像特征f_j对应的照片张数，所述i和所述j为不相等的两个自然数；

通过如下方式计算所述平均相似度是否超过预置的相似度阈值：

其中，所述s_thr表示预置的相似度阈值。

通过以上实施例对本发明实施例的描述可知，首先对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，然后计算出每一对人脸图像特征对应的相似度，接下来将人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将初始的相册集合作为初始条件，根据每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止，最后输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。由于本发明实施例中相册集合之间的合并条件时通过人脸图像特征之间的匹配相似度，因此在合 并后的相册集合中都包括有同一个人脸图像特征对应的照片，故本发明实施例中能够根据人脸图像特征将需要分类的所有照片进行相册集合的划分，使得最后输出的一个相册集合中包括的所有照片都对应于同一个人脸图像特征，因此可以实现基于人脸识别自动整理照片，满足用户按照人像分类浏览多个相册的需求。

图5是本发明实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器522可以设置为与存储介质530通信，在服务器500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

服务器500还可以包括一个或一个以上电源526，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口558，和/或，一个或一个以上操作系统541，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图5所示的服务器结构。

通过以上实施例对本发明实施例的描述可知，首先对需要分类的所有照片分别进行人脸检测，得到人脸图像特征集合，然后计算出每一对人脸图像特征对应的相似度，接下来将人脸图像特征集合中的每一个人脸图像特征对应的一张照片作为一个初始的相册集合，将初始的相册集合作为初始条件，根据每一对人脸图像特征对应的相似度循环多次的计算两个相册集合之间的平均相似度是否超过预置的相似度阈值，将平均相似度超于相似度阈值的两个相册集合合并为一个相册集合，直到没有可合并的相册集合为止，最后输出循环结束后得到的至少一个相册集合，在循环结束后得到的每一个相册集合中包括对应于同一个人脸图像特征的至少一张照片。由于本发明实施例中相册集合之间的合并条件时通过人脸图像特征之间的匹配相似度，因此在合 并后的相册集合中都包括有同一个人脸图像特征对应的照片，故本发明实施例中能够根据人脸图像特征将需要分类的所有照片进行相册集合的划分，使得最后输出的一个相册集合中包括的所有照片都对应于同一个人脸图像特征，因此可以实现基于人脸识别自动整理照片，满足用户按照人像分类浏览多个相册的需求。

另外需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本发明而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘，U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

综上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对上述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案 的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。