或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPR0M)，可擦除可编程只读存储器(EPR0M)，可编程只读存储器(PR0M)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0157]电源组件506为装置500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0158]多媒体组件508包括在装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0159]音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0160]I/0接口 512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0161]传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到装置500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为装置500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测装置500或装置500 —个组件的位置改变，用户与装置500接触的存在或不存在，装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或(XD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0162]通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如W1-Fi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
[0163]在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSH))、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述字体添加方法。
[0164]在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器518执行以完成上述字体添加方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是R0M、随机存取存储器(RAM)、⑶-R0M、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0165]本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0166]应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
【主权项】
1.一种人脸聚类方法，其特征在于，所述方法包括: 获取第一照片类和第二照片类，所述第一照片类包括聚类得到的至少两张人脸照片； 对所述第一照片类中的所述人脸照片进行聚类，得到至少一个照片子类； 将所述至少一个照片子类中的一个照片子类确定为正确人脸子类； 计算所述正确人脸子类与所述第二照片类之间的距离； 若所述距离大于阈值，则将所述第一照片类和所述第二照片类分别聚类至不同的照片类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一照片类中的所述人脸照片进行聚类，得到至少一个照片子类，包括: 对所述第一照片类中的每个所述人脸照片进行密度聚类，得到至少一个照片子类。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一照片类中的每个所述人脸照片进行密度聚类，得到至少一个照片子类，包括: 获取所述第一照片类中每个所述人脸照片的特征向量； 通过预设的密度聚类算法计算每个所述人脸照片的特征向量在高维空间中的密度分布； 根据所述密度分布，将所述人脸照片分别聚类至至少一个照片子类中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述密度聚类算法包括:基于高密度连接区域密度聚类算法DBSCAN、对象排序识别聚类结构算法OPTICS、基于密度的增量算法I⑶CA、基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP中的至少一种。5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个照片子类中的一个照片子类确定为正确人脸子类，包括: 计算每个所述照片子类中的人脸照片的数量； 将数量最大的所述照片子类确定为正确人脸子类。6.一种人脸聚类装置，其特征在于，所述装置包括: 类获取模块，被配置为获取第一照片类和第二照片类，所述第一照片类包括聚类得到的至少两张人脸照片； 第一聚类模块，被配置为对所述第一照片类中的所述人脸照片进行聚类，得到至少一个照片子类； 确定模块，被配置为将所述至少一个照片子类中的一个照片子类确定为正确人脸子类； 距离计算模块，被配置为计算所述正确人脸子类与所述第二照片类之间的距离；第二聚类模块，被配置为当所述距离大于阈值时，将所述第一照片类和所述第二照片类分别聚类至不同的照片类。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一聚类模块，包括: 密度聚类子模块，被配置为对所述第一照片类中的每个所述人脸照片进行密度聚类，得到至少一个照片子类。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述对密度聚类子模块，包括: 获取子模块，被配置为获取所述第一照片类中每个所述人脸照片的特征向量； 密度计算子模块，被配置为通过预设的密度聚类算法计算每个所述人脸照片的特征向量在高维空间中的密度分布； 聚类子模块，被配置为根据所述密度分布，将所述人脸照片分别聚类至至少一个照片子类中。9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述密度聚类算法包括基于高密度连接区域密度聚类算法DBSCAN、对象排序识别聚类结构算法OPTICS、基于密度的增量算法I⑶CA、基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP中的至少一种。10.根据权利要求6至8任一所述的装置，其特征在于，所述确定模块，包括: 数量计算子模块，被配置为计算每个所述照片子类中的人脸照片的数量； 确定子模块，被配置为将数量最大的所述照片子类确定为正确人脸子类。11.一种人脸聚类装置，其特征在于，所述装置包括: 处理器； 用于存储所述处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器被配置为: 获取第一照片类和第二照片类，所述第一照片类包括聚类得到的至少两张人脸照片； 对所述第一照片类中的所述人脸照片进行聚类，得到至少一个照片子类； 将所述至少一个照片子类中的一个照片子类确定为正确人脸子类； 计算所述正确人脸子类与所述第二照片类之间的距离； 若所述距离大于阈值，则将所述第一照片类和所述第二照片类分别聚类至不同的照片类。
【专利摘要】本公开揭示了一种人脸聚类方法及装置，属于人脸识别领域。该人脸聚类方法包括：获取第一照片类和第二照片类；对第一照片类中的人脸照片进行聚类得到至少一个照片子类；将至少一个照片子类中的一个照片子类确定为正确人脸子类；计算正确人脸子类与第二照片类之间的距离；若距离大于阈值，则将第一照片类和第二照片类分别聚类至不同的照片类；解决了在人脸聚类时，若第二照片类中存在与第一照片类中错误人脸相对应的其他人脸照片，则有可能错误地将第一照片类与第二照片类聚类至同一个照片类的问题；达到了在聚类时避免出现一个照片类因为少数错误人脸照片时，引入更多错误人脸照片的聚类错误，提高人脸聚类的准确度的效果。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105426878
【申请号】CN201510971798
【发明人】陈志军, 李明浩, 侯文迪
【申请人】小米科技有限责任公司
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年12月22日