一种基于面部识别交友社交的方法与流程

本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种基于面部识别交友社交的方法。

背景技术：

用户喜欢自拍发到社交网站上，使得获取用户的面部图像成为可能。通过分析用户的图像特征，查找“长得像”的用户，推荐使之成为朋友。

流行的社交解决方案：

①基于位置的好友推荐；

②基于用户兴趣的好友推荐；

③基于图论的好友推荐；

④调用Face++等API接口，进行好友推荐。

现有技术的缺点：

使用现成API接口(如face++等)对于加入新的用户照片需要重新训练所有图片，相对耗时费事同时自由度较低。

技术实现要素：

为解决上述现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种基于面部识别交友社交的方法，通过根据用户自拍的面部图像，进行特征抽取，形成用户五官的代表样本，比较用户脸部特征向量之间的相似度，推荐给用户与他“长得像”的明星或者社区用户。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种基于面部识别交友社交的方法，所述方法包括下述步骤：

(1)识别用户；

(2)面部特征抽取及特征识别，形成用户的脸部档案指标库；

(3)数据降维；

(4)定义相似度算法；

(5)用户推荐。

进一步地，所述步骤(1)中，通过网络运营手段，鼓励用户自拍，针对用户进行身份识别，生成用户自拍图像样本库。

更进一步地，每个样本包含用户ID号和用户正面的面部图像。

进一步地，所述步骤(2)中，提取用户面部的五官特征，包括五官比例、角度和颜色，根据用户自拍的面部图像，通过面部识别技术，识别出人脸中的68个关键点坐标；对关键点坐标进行计算和变换，形成人脸关键指标(眼睛到嘴巴长度占脸长比例，下巴夹角余弦值，下颌宽度与颧骨宽度的比例，眼间距和右眼宽度的比例，眼间距和左眼宽度的比例，右眼宽度占同水平脸宽比例，左眼宽度占同水平脸宽比例，右眼外眼角余弦值，左眼外眼角余弦值，鼻子长宽比，鼻梁和右鼻下缘的夹角余弦值，鼻梁和左鼻下缘的夹角余弦值，面部平均颜色值(RGB值))，存入结构化数据库，作为用户的脸部档案指标库。

对于同一个用户的多张面部图像分别定位特征点位置，计算特征值，对于相应的特征值求平均数，得到标准脸部特征。

进一步地，所述步骤(3)中，将用户ID号及对应的标准脸部特征指标作为样本放到一个数据库表中，每行为一个样本，每列为一个五官特征字段。

更进一步地，对于每列的五官特征字段按照(X-E(X))/δ的方式进行标准化，然后进行主成分分析降维，选择具有代表性的5个面部的五官特征向量，其中：X代表一个五官特征指标字段组成的列向量，E(X)代表X的均值，δ代表X的标准差。

进一步地，所述步骤(4)中，对于给定的一个样本，计算样本和其他样本之间的相似度，并生成待推荐列表；余弦相似度算法：

设向量A＝(A1，A2，...,An),B＝(B1,B2,..Bn),计算夹角余弦值

其中：i＝1、2、...、n；n表示指标个数。

进一步地，所述步骤(5)中，对于推荐列表中的用户，进行过滤已加好友和低质用户，通过UI界面(用户界面)展现给目标用户。

为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有的优异效果是：

通过分析用户的面部图像，提取面部特征，计算不同面部特征向量之间的相似度，推荐用户交友。通过分析用户的面部图像，帮用户在人群中找到相似的“兄弟姐妹”；计算用户跟明星的相似度，提高传播性。解决对比市场上提供相似性的主流方式，例如Face++。解决加入新的用户照片则需要重新训练所有图片。相对耗时费事同时自由度较低的问题。

附图说明

图1是本发明提供的基于面部识别交友社交的方法的流程图。

图2是人脸面部检测的关键点示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的组件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。

本发明根据两张图片的相似程度推荐潜在的用户好友，通过根据用户自拍的面部图像，进行特征抽取，形成用户的特征向量，比较用特征向量之间的相似度，推荐给用户与他“长得像”的明星或者社区用户，基于面部识别交友社交的方法的流程图如图1所示，包括下述步骤：

(1)识别用户；

(2)面部特征抽取及特征识别，形成用户的脸部档案指标库；

(3)重新选择样本；

(4)定义相似度算法；

(5)用户推荐。

上述实施例中，步骤(1)包括：首先通过运营手段，鼓励用户自拍，针对用户进行身份识别，生成样本库，一个样本包含用户ID号和几张正面的面部图像。

上述实施例中：步骤(2)包括：采用编程手法，提取五官特征(比例、大小、角度、颜色等)，转换成向量。对于同一个用户的多张图像分别定位特征点位置，计算特征值，对于相应的特征值求平均数，得到标准脸部特征。根据用户自拍的面部图像，通过面部识别技术，识别出人脸中的68个关键点坐标；对关键点坐标进行计算和变换，形成人脸关键指标(眼睛到嘴巴长度占脸长比例，下巴夹角余弦值，下颌宽度与颧骨宽度的比例，眼间距和右眼宽度的比例，眼间距和左眼宽度的比例，右眼宽度占同水平脸宽比例，左眼宽度占同水平脸宽比例，右眼外眼角余弦值，左眼外眼角余弦值，鼻子长宽比，鼻梁和右鼻下缘的夹角余弦值，鼻梁和左鼻下缘的夹角余弦值，面部平均颜色值(RGB值))，存入结构化数据库，作为用户的脸部档案指标库；人脸面部检测的关键点示意图如图2所示。

上述实施例中：步骤(3)包括：将用户ID及对应的标准脸特征作为样本放到一个数据库表中，每行为一个样本，每列为一个特征向量。对于每列的字段按照(X-E(X))/δ的方式进行标准化。然后进行主成分分析降维，选择具有代表性的5个特征向量。

上述实施例中：步骤(4)包括：定义相似度算法。对于给定的一个样本，计算该样本和其他样本之间的相似度，生成待推荐列表。余弦相似度算法：

设向量A＝(A1，A2，...,An),B＝(B1,B2,..Bn),计算夹角余弦值，

其中：i＝1、2、...、n；n表示指标个数。

上述实施例中：步骤(5)包括：对于推荐列表中的用户，进行过滤(已加好友，低质用户)，通过UI界面展现给目标用户。

本发明还可能应用的技术领域包括：

1、通过神经网络算法完成人脸输入和好友推荐输出；

2、根据颜色、形状、构图等要素计算图像相似度；

3、基于图像背景推荐好友。

本发明提供的技术方案通过分析用户的面部图像，提取面部特征，计算不同面部档案特征向量之间的相似度，推荐用户交友，应用本发明的方法得到精准的计算以及精准的面部特征坐标点。

除非另外具体陈述，术语比如处理、计算、运算、确定、显示等等可以指一个或更多个处理或者计算系统、或类似设备的动作和/或过程，所述动作和/或过程将表示为处理系统的寄存器或存储器内的物理(如电子)量的数据操作和转换成为类似地表示为处理系统的存储器、寄存器或者其他此类信息存储、发射或者显示设备内的物理量的其他数据。信息和信号可以使用多种不同的技术和方法中的任何一种来表示。例如，在贯穿上面的描述中提及的数据、指令、命令、信息、信号、比特、符号和码片可以用电压、电流、电磁波、磁场或粒子、光场或粒子或者其任意组合来表示。

应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

最后应当说明的是：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，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。