一种照片分类管理的方法及其系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供了一种照片分类管理的方法及其系统，通过对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹，对第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，在第一文件夹下建立对应人脸个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中，读取子文件夹中每张照片中预设人脸特征点的个数，按照预设人脸特征点的个数递减顺序排列子文件夹中的照片，并按照照片的排列顺序对照片的推荐指数或者删除指数进行标记。本发明所述方法及其系统，针对人像特点进行分析，并设置一定的排列规则，给出推荐指数和删除指数，方便了用户快速查找所需照片。
【专利说明】
一种照片分类管理的方法及其系统
技术领域
[0001]本发明涉及信息存储管理技术领域，尤其涉及的是一种照片分类管理的方法及其系统。
【背景技术】
[0002]越来越多的终端用户，将移动终端作为记录生活、扑捉美景的工具。行业内持续推出大像素的手机也证实了对于拍照这一块，消费者的需求在持续增长。根据移动互联网设计中心在2012年针对手机拍照进行的数据调查显示，44%的人已习惯在手机上处理照片。毫无疑问，此比例随着智能手机技术的进步仍在逐年上涨。
[0003]但大多数的用户对于移动终端拍照仅限于拍摄，而鲜少涉足整理，导致手机里存储的照片杂乱无章，占用了手机存储，手机相册容易出现的一些问题，比如:同一地点重复拍摄多张，其中包含许多相似的照片，一般用户都是在手机内存爆满才会整理相册，因此每当用户在需要迅速找到满意的照片的时候，由于其中存储照片过多，导致搜索效率低，从而给用户的使用带来诸多不便。
[0004]因此，现有技术有待于进一步的改进。
【发明内容】
[0005]鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种照片分类管理的方法及其系统，克服现有技术中终端不具有自动整理内部存储照片的功能的问题。
[0006]本发明解决技术问题所采用的技术方案如下:
一种照片分类管理的方法，其中，所述方法包括以下步骤:
步骤A、对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹；
步骤B、对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出其中含有不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立所述个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中；
步骤C、读取所述子文件夹中每张照片所含预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减或递增顺序排列所述子文件夹中的照片。
[0007]所述的照片分类管理的方法，其中，所述步骤A之前还包括:
步骤A0、读取待处理照片的信息，将拍摄时间间隔预设时间的照片存储在同一个父文件夹中，并在所述父文件夹下建立所述第一文件夹和所述第二文件夹。
[0008]所述的照片分类管理的方法，其中，所述步骤C还包括:
步骤Cl、当所述子文件夹中含有相同个数预设人脸特征点的照片时，则将相同个数预设人脸特征点的照片按照LBP值递减的顺序排列。
[0009]所述的照片分类管理的方法，其中，所述步骤Cl还包括:
步骤C11、读取所述子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数，并按照笑脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到含有笑脸照片的推荐指数为二级；
步骤C12、读取所述子文件夹未识别出笑脸的每张照片所含有的眼睛个数，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并标记读取到眼睛特征照片的推荐指数为一级；
步骤C13、读取所述子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸个数，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到的人脸特征的照片的删除指数为二级。
[0010]所述的照片分类管理的方法，其中，所述步骤Cl还包括:
步骤C21、查找所述子文件夹中人脸为正面且含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，并按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且为笑脸的照片推荐指数为二级；
步骤C22、查找所述子文件夹中人脸为正面、不含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且不含有笑脸的照片推荐指数为一级；
步骤C23、读取所述子文件夹中剩余照片所含有侧脸的扭转角度，按照扭转角度的大小递减排列照片，并删除照片的LBP值小于预定阈值的照片，标记含有侧脸的照片删除指数为二级。
[0011]—种照片分类管理的系统，其中，所述系统包括:
第一划分模块，用于对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹；
第二划分模块，用于对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出其中含有不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立所述个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中；
排序模块，用于读取所述子文件夹中每张照片所含预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减或递增顺序排列所述子文件夹中的照片。
[0012]所述的照片分类管理的系统，其中，所述系统还包括:
文件预先存储模块，用于读取待处理照片的信息，将拍摄时间间隔预设时间的照片存储在同一个父文件夹中，并在所述父文件夹下建立所述第一文件夹和所述第二文件夹。
[0013]所述的照片分类管理的系统，其中，所述排序模块还包括:
LBP值排序单元、当所述子文件夹中含有相同个数预设人脸特征点的照片时，则将相同个数预设人脸特征点的照片按照LBP值递减的顺序排列。
[0014]所述的照片分类管理的系统，其中，所述排序模块还包括:
第一预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数，并按照笑脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到含有笑脸照片的推荐指数为二级；
第二预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹未识别出笑脸的每张照片所含有的眼睛个数，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并标记读取到眼睛特征照片的推荐指数为一级；
第三预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸个数，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到的人脸特征的照片的删除指数为二级。
[0015]所述的照片分类管理的系统，其中，所述排序模块还包括: 第四预设特征排序单元，用于查找所述子文件夹中人脸为正面且含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，并按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且为笑脸的照片推荐指数为二级；第五预设特征排序单元，用于查找所述子文件夹中人脸为正面、不含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且不含有笑脸的照片推荐指数为一级；
第六预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中剩余照片所含有侧脸的扭转角度，按照扭转角度的大小递减排列照片，并删除照片的LBP值小于预定阈值的照片，标记含有侧脸的照片删除指数为二级。
[0016]有益效果，本发明提供了一种照片分类管理的方法及其系统，通过对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹，对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立对应人脸个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中，读取所述子文件夹中每张照片中预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减顺序排列所述子文件夹中的照片，并按照照片的排列顺序对照片的推荐指数或者删除指数进行标记。本发明所述方法及其系统，针对人像特点进行分析，并设置一定的排列规则，将照片进行整理，方便了用户快速查找所需照片。
【附图说明】
[0017]图1是本发明的一种照片分类管理的方法的步骤流程图。
[0018]图2是本发明所述方法具体实施例中文件夹层次结构框图。
[0019]图3是本发明的一种照片分类管理的系统的原理结构示意图。
【具体实施方式】
[0020]为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0021]由于用户在使用终端拍照时，同一个场景或同一个景物，一般都会拍摄很多张照片，造成内存中多张照片的相似度很高，不仅仅占用大量内存，当需要找出其中的一张照片时，往往需要一张张的逐个浏览，并且当用户进行照片整理时，往往只能通过手动删除，因此在使用中，由于终端不具有自动整理照片的功能，给用户带来诸多不便。
[0022]本发明所述方法针对人像特点进行分析，将相似的人物照片存放到一个文件夹；文件夹中根据人物正面，侧面，是否微笑，是否闭眼等条件依次显示照片;这样照片浏览就很简洁，在点开相似人物照片的文件夹时，由于对拍照效果有排序，会自动提示用户拍摄不好的照片推荐删除，因此方便用户快捷的整理终端上的照片，给用户的使用带来便利。
[0023]具体的，本发明提供了一种照片分类管理的方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤:
步骤S1、对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹。
[0024]将终端上存储的待处理的照片进行人脸特征识别，判断是否含有人脸，将识别出人脸的照片存储到第一文件夹，将未识别出人脸的照片存储到第二文件夹。
[0025]步骤S2、对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立所述个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中。
[0026]第一文件夹下存储的照片中全部含有人脸，则在本步骤中对第一文件夹下存储的照片中不同人脸的个数，然后根据不同人分别建立一个独立的子文件夹，将含有相同人脸的照片对应保存到一个单独的子文件夹中，从而为每个人建立了一个专属照片的文件夹，为用户查找照片提供方便。
[0027]步骤S3、读取所述子文件夹中每张照片中预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减或者递增的顺序排列所述子文件夹中的照片。
[0028]在每个子文件夹下对应存储含有同一个人脸的全部照片，则所述全部照片中可能会有多人合影的照片，也可能是该人的单人照片，本步骤中，对照片中预设人脸特征点的个数进行识别，根据识别出的个数进行递减或者递增排序，从而实现照片有规律的存储，并根据排列后的顺序对照片进行推荐指数或者删除指数的标记。
[0029]所述预设人脸特征点为人脸上的某个特征点，比如:当前照片中含有的眼睛中是否含有笑脸，照片中人眼的位置与照片中心位置的距离或者照片中人脸是否为正面等。可以想到的是，用户可以根据需要自定义所述预设人脸特征点，也可以通过系统默认的方式对预设人脸特征点进行设置，所述预设人脸特征点可以为一个或者多个。
[0030]较佳的，为了更好的对照片进行排序，在所述步骤S3还包括:
步骤S31、当所述子文件夹中含有相同个数预设人脸特征点的照片时，则将相同个数预设人脸特征点的照片按照LBP值递减的顺序排列。
[0031]由于存储到同一个文件夹下的照片中，在进行排序时，可能会出现两张或者多张照片含有相同个数预设人脸特征点，因此当两张或多张照片中含有相同预设人脸特征点时，则将照片按照LBP值递减的顺序排列。
[0032]LBP(Local Binary Patterns)，即局部二值模式，是一种描述图像局部空间结构的非参数算子。LBP算子定义为一种灰度尺度不变的纹理算子，是从局部邻域纹理的普通定义得来的。基本思想是:用中心像素的灰度值作为阈值，与它的邻域相比较得到的二进制码来表述局部纹理特征。
[0033]具体的，对子文件夹中含有多个人合影的照片根据预设人脸特征点对照片进行排序的步骤包括:
S311、读取所述子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数，并按照笑脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到含有笑脸照片的推荐指数为二级。
[0034]本步骤中首先对子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数进行识别，其具体识别时，可以仅仅针对眼部的特征和嘴巴的特征进行识别，判断嘴角的上弯程度和眼角的下弯程度，若均超过预定弯曲程度，判断为笑脸。也可以将读取的人脸特征与存储的笑脸特征进行比对，若比对成功，则说明照片中的人脸特征中含有笑脸。
[0035]将子文件夹中每张照片都进行笑脸对比，查找出全部含有笑脸的照片，并将查找出笑脸的照片按照笑脸个数递减的顺序排列照片，并标记此类照片的推荐指数为二级。
[0036]步骤S312、读取所述子文件夹未识别出笑脸的每张照片所含有的眼睛个数，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并标记读取到眼睛特征照片的推荐指数为一级。
[0037]对未识别出笑脸的照片中含有的眼睛个数进行识别，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并将这类照片的推荐指数标记为一级。同样的，可以根据预先存储的眼睛特征进行识别，也可以对识别出的特征进行判断，判定是否为眼睛的特征，若是，则读取照片中含有眼睛特征的个数，并对其进行标记。
[0038]步骤S313、读取所述子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸个数，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到的人脸特征的照片的删除指数为二级。
[0039]将子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸数进行识别，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并将此类照片的删除指数标记为二级。
[0040]针对子文件夹中单个人的照片根据预设的根据预设人脸特征点对照片进行排序的步骤包括:
步骤S321、查找所述子文件夹中人脸为正面且含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，并按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且为笑脸的照片推荐指数为二级。
[0041]步骤S322、查找所述子文件夹中人脸为正面、不含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且不含有笑脸的照片推荐指数为一级。
[0042]本步骤中还包括:对人脸为正面，检测不到眼睛照片的处理步骤:将检测不到眼睛的照片的删除指数标记为二级。由于照片中含有人脸，但是却检测不到眼睛，说明照片可能是用在闭眼的情况下拍摄的，因此可以建议用户将此类照片删除。
[0043]步骤S323、读取所述子文件夹中剩余照片所含有侧脸的扭转角度，按照扭转角度的大小递减排列照片，并删除照片的LBP值小于预定阈值的照片，标记含有侧脸的照片删除指数为二级。
[0044]较佳的，在上述步骤S321和S322中还包括:相似度筛查的步骤。所述相似度筛查包括:如果L值偏差在10个像素点以内，则计算照片的LBP值，并且LBP值偏差在10以内，则说明照片的相似度极高，除去LBP值最大的图片，对剩下的图片进行标记，在照片整理模式下，推荐用户删除；并且设置推荐指数为一星;这里首先以L值进行判断是因为L值很容易获取至Ij，LBP值计算负责，耗时比较长。
[0045]由于不同时间拍摄的照片，相似度可能会比较低，因此在所述步骤SI之前还包括:步骤S0、读取待处理照片的信息，将拍摄时间间隔小于一分钟的照片存储在同一个父文件夹中，并在所述父文件夹下建立所述第一文件夹和所述第二文件夹。
[0046]结合图2所示文件夹框架示意图对本发明所述的处理方法的具体应用实施例做详细的说明。
[0047]本发明所述方法的具体应用实施例包括以下步骤:
步骤一:导入要分类的照片，读取照片的拍摄时间信息，首先将拍摄时间间隔小于一分钟的归为一个父文件夹10。
[0048]步骤二:在父文件夹10中，进行人脸检测，包括正脸和侧脸，将有人脸的照片提取出，归为第一文件夹110，没有人脸的归类为第二文件夹120。
[0049]步骤三:第一文件夹110中的照片进行人脸识别，如果不同的照片，对应不同的人，则按照人物建立子文件夹1110和子文件夹1120;(合影照片，只要包含对应的人，都应该出现在对应的子文件夹下，即一张合影照片包含两个人，则两个对应含有这两个人照片的文件夹下都要有这张合影照片)。
[0050]步骤四:对子文件夹1110中的照片进行排序显示;排序规则为先显示多人照片，再显示单人照片，具体实施方法如下:
多人照片
1)、先查找有微笑人数的照片;按照微笑人数递减排序，如果微笑人数相同，则根据检测到的眼睛数递减排序，如果眼睛数相同，则按照人数递减排序，如果人数相同，则按照LBP值递减排序;记录推荐显示两星；
2)、剩余照片中查找能检测到眼睛的照片，按照眼睛数递减排序，如果眼睛数相同，则按照人数递减排序，如果人数相同，则按照LBP值递减排序;记录推荐显示一星；
3)、剩余照片中按照人数递减排序，如果人数相同，则按照LBP值递减排序；
4)、对这部分照片进行标记，在照片整理模式下，要推荐用户这些照片可以删除掉;并且设置删除指数为两星。
[0051]单人照片
5)、先查找正脸，能检测到眼睛，有微笑的照片，按照人眼坐标位置离相片中心位置的距离L依次递减排序;再进行相似度筛查;记录推荐显示两星。
[0052]6)、再查找正脸，能检测到眼睛，没有微笑的照片，按照人眼坐标位置离相片中心位置的距离L依次递减排序;再进行相似度筛查;记录推荐显示一星。
[0053]7)再查找正脸，检测不到眼睛的照片，按照拍摄时间排序显示;这些照片要进行标记，在照片整理模式下，要推荐用户这些照片可以删除掉;并且设置删除指数为两星。
[0054]8)、剩下的侧脸照片，按照侧脸的扭转角度依次递减排序显示;如果不同照片角度偏差在2度左右，并且LBP偏差10以内，说明照片见相似度极高，除去LBP值最大的图片，剩下的图片进行标记，在照片整理模式下，要推荐用户这些照片可以删除掉;并且设置删除指数为一星。
9)、将单人照片排列好后，取其中排列第一张的照片作为Personl相册封面；
10)、显示:用户可以定义文件夹下照片全部显示，或者只显示推荐星级的照片进行显不O
[0055]通过本发明提供的方法可以自动快速的整理照片，并进行归类成文件夹;相对之前的全部展开显示，能够整洁很多，并且文件夹中是按照拍照效果依次排列，查看更加方便;用户整理照片的时候，能够进行智能推荐，将不好的照片推荐用户一键删除，提高效率，为用户的使用提供便利。
[0056]本发明在公开上述照片整理的处理方法前提下，还提供了一种照片分类管理的系统，如图3所示，所述系统包括:
第一划分模块100，用于对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹;其功能如步骤SI所述。
[0057]第二划分模块200，对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立所述个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中；其功能如步骤S2所述。
[0058]排序模块300，用于读取所述子文件夹中每张照片中预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减或递增的顺序排列所述子文件夹中的照片，其功能如步骤S3所述。
[0059]所述系统还包括:
文件预先存储模块，用于读取待处理照片的信息，将拍摄时间间隔小于一分钟的照片存储在同一个父文件夹中，并在所述父文件夹下建立所述第一文件夹和所述第二文件夹。
[0060]所述排序模块还包括:
LBP值排序单元、当所述子文件夹中含有相同个数预设人脸特征点的照片时，则将相同个数预设人脸特征点的照片按照LBP值递减的顺序排列。
[0061]所述排序模块还包括:
第一预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数，并按照笑脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到含有笑脸照片的推荐指数为二级；
第二预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹未识别出笑脸的每张照片所含有的眼睛个数，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并标记读取到眼睛特征照片的推荐指数为一级；
第三预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸个数，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到的人脸特征的照片的删除指数为二级。
[0062]所述排序模块还包括:
第四预设特征排序单元，用于查找所述子文件夹中人脸为正面且含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，并按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且为笑脸的照片推荐指数为二级；第五预设特征排序单元，用于查找所述子文件夹中人脸为正面、不含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且不含有笑脸的照片推荐指数为一级；
第六预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中剩余照片所含有侧脸的扭转角度，按照扭转角度的大小递减排列照片，并删除照片的LBP值小于预定阈值的照片，标记含有侧脸的照片删除指数为二级。
[0063]本发明提供了一种照片分类管理的方法及其系统，通过对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹，对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立对应人脸个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片一一存储到各个子文件夹中，读取所述子文件夹中每张照片中预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减顺序排列所述子文件夹中的照片，并按照照片的排列顺序对照片的推荐指数或者删除指数进行标记。本发明所述方法及其系统，针对人像特点进行分析，并设置一定的排列规则，将照片进行整理，方便了用户快速查找所需照片。
[0064]可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
【主权项】
1.一种照片分类管理的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤: 步骤A、对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹； 步骤B、对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出其中含有不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立所述个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中； 步骤C、读取所述子文件夹中每张照片所含预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减或递增顺序排列所述子文件夹中的照片。2.根据权利要求1所述的照片分类管理的方法，其特征在于，所述步骤A之前还包括: 步骤A0、读取待处理照片的信息，将拍摄时间间隔预设时间的照片存储在同一个父文件夹中，并在所述父文件夹下建立所述第一文件夹和所述第二文件夹。3.根据权利要求1所述的照片分类管理的方法，其特征在于，所述步骤C还包括: 步骤Cl、当所述子文件夹中含有相同个数预设人脸特征点的照片时，则将相同个数预设人脸特征点的照片按照LBP值递减的顺序排列。4.根据权利要求3所述的照片分类管理的方法，其特征在于，所述步骤Cl还包括: 步骤C11、读取所述子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数，并按照笑脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到含有笑脸照片的推荐指数为二级； 步骤C12、读取所述子文件夹未识别出笑脸的每张照片所含有的眼睛个数，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并标记读取到眼睛特征照片的推荐指数为一级； 步骤C13、读取所述子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸个数，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到的人脸特征的照片的删除指数为二级。5.根据权利要求3所述的照片分类管理的方法，其特征在于，所述步骤Cl还包括: 步骤C21、查找所述子文件夹中人脸为正面且含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，并按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且为笑脸的照片推荐指数为二级； 步骤C22、查找所述子文件夹中人脸为正面、不含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且不含有笑脸的照片推荐指数为一级； 步骤C23、读取所述子文件夹中剩余照片所含有侧脸的扭转角度，按照扭转角度的大小递减排列照片，并删除照片的LBP值小于预定阈值的照片，标记含有侧脸的照片删除指数为二级。6.一种照片分类管理的系统，其特征在于，所述系统包括: 第一划分模块，用于对待处理的照片进行人脸特征识别，将识别出人脸特征的照片和未识别出人脸特征的照片分别存储到第一文件夹和第二文件夹； 第二划分模块，用于对所述第一文件夹下存储的照片做人脸特征识别，识别出其中含有不同人脸的个数，并在所述第一文件夹下建立所述个数的子文件夹，将含有相同人脸的照片存储到同一个子文件夹中； 排序模块，用于读取所述子文件夹中每张照片所含预设人脸特征点的个数，按照所述预设人脸特征点的个数递减或递增顺序排列所述子文件夹中的照片。7.根据权利要求6所述的照片分类管理的系统，其特征在于，所述系统还包括: 文件预先存储模块，用于读取待处理照片的信息，将拍摄时间间隔预设时间的照片存储在同一个父文件夹中，并在所述父文件夹下建立所述第一文件夹和所述第二文件夹。8.根据权利要求6所述的照片分类管理的系统，其特征在于，所述排序模块还包括: LBP值排序单元、当所述子文件夹中含有相同个数预设人脸特征点的照片时，则将相同个数预设人脸特征点的照片按照LBP值递减的顺序排列。9.根据权利要求8所述的照片分类管理的系统，其特征在于，所述排序模块还包括: 第一预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中每张照片所含有的笑脸个数，并按照笑脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到含有笑脸照片的推荐指数为二级； 第二预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹未识别出笑脸的每张照片所含有的眼睛个数，并按照眼睛个数的递减顺序排列照片，并标记读取到眼睛特征照片的推荐指数为一级； 第三预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中未识别出眼睛的每张照片所含有的人脸个数，并按照人脸个数的递减顺序排列照片，并标记读取到的人脸特征的照片的删除指数为二级。10.根据权利要求8所述的照片分类管理的系统，其特征在于，所述排序模块还包括: 第四预设特征排序单元，用于查找所述子文件夹中人脸为正面且含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，并按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且为笑脸的照片推荐指数为二级；第五预设特征排序单元，用于查找所述子文件夹中人脸为正面、不含有笑脸的照片，读取照片中人眼的位置与照片中心位置的距离，按照人眼的位置距离照片中心位置的距离远近对照片进行排列，并标记检测到人脸的特征为正面，且不含有笑脸的照片推荐指数为一级； 第六预设特征排序单元，用于读取所述子文件夹中剩余照片所含有侧脸的扭转角度，按照扭转角度的大小递减排列照片，并删除照片的LBP值小于预定阈值的照片，标记含有侧脸的照片删除指数为二级。
【文档编号】G06F17/30GK105913052SQ201610400173
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年6月8日
【发明人】陶婷
【申请人】Tcl集团股份有限公司