一種用于搜索包含人臉的圖片的方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有技術(shù)中，通常僅能簡(jiǎn)單地通過圖像中的人臉直接比對(duì)，來進(jìn)行人臉?biāo)阉?。然而，這種直接比對(duì)人臉的方式，需要消耗大量的計(jì)算資源，且比對(duì)準(zhǔn)確性很低。因此，若采用該種現(xiàn)有技術(shù)來進(jìn)行人臉?biāo)阉鞯姆桨?，則搜索準(zhǔn)確性極低，且搜索成本較高，每次搜索需要消耗的網(wǎng)絡(luò)資源較多。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是提供一種用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的方法和裝置。
[0004]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的方法，其中，該方法包括:
[0005]獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量；
[0006]通過將所述多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量進(jìn)行匹配，來在所述多個(gè)圖片中搜索包含與所述樣本人臉相匹配的人臉的圖片。
[0007]根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供了一種用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的裝置，其中，該裝置包括:
[0008]獲取裝置，用于獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量；
[0009]搜索裝置，用于通過將所述多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量進(jìn)行匹配，來在所述多個(gè)圖片中搜索包含與所述樣本人臉相匹配的人臉的圖片。
[0010]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):1)可在用戶任意指定的多個(gè)圖片中來搜索包含與樣本人臉相匹配的人臉的圖片，從而不需要在網(wǎng)絡(luò)上共享的所有圖片中進(jìn)行搜索，也無需用戶手動(dòng)在多個(gè)圖片中進(jìn)行查找，進(jìn)而大大提高了搜索效率，且大大減少了網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)；2)樣本人臉的多維特征向量能夠全面且準(zhǔn)確地指示樣本人臉的大量特征(如數(shù)百個(gè)特征)，使得多維特征向量之間的匹配結(jié)果更為準(zhǔn)確，進(jìn)而使得能夠準(zhǔn)確地搜索到包含與樣本人臉相似度較高的人臉的圖片，而無需要求樣本人臉的角度或清晰程度；3)可針對(duì)多個(gè)樣本人臉(如用戶在樣本圖片中指定的多個(gè)樣本人臉)，來搜索包含與該多個(gè)樣本人臉中的每個(gè)相匹配的人臉的圖片，從而能夠更好的滿意用戶的需求，而不限于僅能針對(duì)單個(gè)樣本人臉進(jìn)行搜索；4)能夠通過計(jì)算樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量之間的距離，來確定該多個(gè)圖片中的人臉與樣本人臉的相似程度，從而確定多個(gè)圖片中的、包含與樣本人臉相匹配的人臉的圖片。
【附圖說明】
[0011]通過閱讀參照以下附圖所作的對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯:
[0012]圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的方法的流程示意圖；
[0013]圖2為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的方法的流程示意圖；
[0014]圖3為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0015]圖4為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0016]附圖中相同或相似的附圖標(biāo)記代表相同或相似的部件。
【具體實(shí)施方式】
[0017]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0018]圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的用于在計(jì)算機(jī)設(shè)備中搜索包含人臉的圖片的方法的流程示意圖。
[0019]其中，本實(shí)施例的方法主要通過計(jì)算機(jī)設(shè)備來實(shí)現(xiàn)；所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和用戶設(shè)；所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括但不限于單個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、多個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器組成的服務(wù)器組或基于云計(jì)算(Cloud Computing)的由大量計(jì)算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器構(gòu)成的云，其中，云計(jì)算是分布式計(jì)算的一種，由一群松散耦合的計(jì)算機(jī)集組成的一個(gè)超級(jí)虛擬計(jì)算機(jī)；所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備所處的網(wǎng)絡(luò)包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、廣域網(wǎng)、城域網(wǎng)、局域網(wǎng)、VPN網(wǎng)絡(luò)等。所述用戶設(shè)備包括但不限于PC機(jī)、平板電腦、智能手機(jī)、PDA, IPTV等。
[0020]需要說明的是，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備僅為舉例，其他現(xiàn)有的或今后可能出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)設(shè)備如可適用于本發(fā)明，也應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)范圍以內(nèi)，并以引用方式包含于此。
[0021]根據(jù)本實(shí)施例的方法包括步驟SI和步驟S2。
[0022]在步驟SI中，計(jì)算機(jī)設(shè)備獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量。
[0023]其中，所述樣本人臉用于表示在搜索圖片時(shí)被作為樣本的人臉；優(yōu)選地，樣本人臉為多個(gè)，且每個(gè)樣本人臉均對(duì)應(yīng)一個(gè)多維特征向量。
[0024]其中，所述多維特征向量用于指示與樣本人臉對(duì)應(yīng)的多個(gè)特征，所述特征包括任何與樣本人臉相關(guān)的特征，如樣本人臉中的五官的位置特征(如樣本人臉的唇所在的像素點(diǎn)位置等)和形狀特征(如樣本人臉的唇的輪廓、上下唇的厚度、唇開高度和寬度等)等。
[0025]優(yōu)選地，所述多維特征向量的維數(shù)表示樣本人臉的特征數(shù)量，也即，多維特征向量的每個(gè)維度用于指示樣本人臉的一個(gè)特征。例如，樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量為(X1,X2^…，X2(ICI)，其中，XiQ = 0，…，200)用于表示樣本人臉的第i個(gè)特征。
[0026]具體地，計(jì)算機(jī)設(shè)備獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量的實(shí)現(xiàn)方式包括但不限于:
[0027]I)計(jì)算機(jī)設(shè)備直接獲取來自用戶或其他設(shè)備的、樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量。
[0028]2)步驟SI進(jìn)一步包括步驟Sll和步驟S12。
[0029]在步驟Sll中，計(jì)算機(jī)設(shè)備從樣本圖片中提取樣本人臉。
[0030]其中，所述樣本圖片為用戶指定的、包含樣本人臉的圖片。
[0031 ] 其中，計(jì)算機(jī)設(shè)備可采用多種方式獲取樣本圖片。
[0032]例如，計(jì)算機(jī)設(shè)備為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，該網(wǎng)絡(luò)設(shè)備接收用戶通過用戶設(shè)備所上傳的樣本圖片，或者，該網(wǎng)絡(luò)設(shè)備接收用戶通過用戶設(shè)備發(fā)送的指示信息，并根據(jù)該指示信息從本地獲取樣本圖片。
[0033]又例如，計(jì)算機(jī)設(shè)備為用戶設(shè)備，該用戶設(shè)備獲取用戶上傳的樣本圖片，或者，根據(jù)用戶指示從用戶存儲(chǔ)在該用戶設(shè)備的多個(gè)圖片中獲取樣本圖片。
[0034]需要說明的是，優(yōu)選地，計(jì)算機(jī)設(shè)備獲取樣本圖片之后，先對(duì)該樣本圖片進(jìn)行檢測(cè)，來確定該樣本圖片中是否包含人臉；若樣本圖片中包含人臉，則提取該樣本圖片中的樣本人臉，若該樣本圖片中不包含人臉，則停止搜索。
[0035]具體地，計(jì)算機(jī)設(shè)備從樣本圖片中提取樣本人臉的實(shí)現(xiàn)方式包括但不限于:
[0036]I)計(jì)算機(jī)設(shè)備直接提取樣本圖片中所包含的所有人臉，并將所提取的所有人臉均作為樣本人臉。
[0037]例如，樣本圖片中具有一個(gè)人臉，計(jì)算機(jī)設(shè)備提取該人臉，并將該人臉作為樣本人臉。
[0038]例如，樣本圖片中具有三個(gè)人臉，計(jì)算機(jī)設(shè)備提取該三個(gè)人臉，并將該三個(gè)人臉均作為樣本人臉。
[0039]2)樣本圖片中具有多個(gè)人臉，計(jì)算機(jī)設(shè)備從該多個(gè)人臉中提取用戶指定的至少一個(gè)人臉。
[0040]例如，樣本圖片中具有三個(gè)人臉，計(jì)算機(jī)設(shè)備從用戶在該樣本圖片中標(biāo)記的位置區(qū)域內(nèi)提取用戶指定的一個(gè)人臉，并將該提取出的人臉作為樣本人臉。
[0041]在步驟S12中，計(jì)算機(jī)設(shè)備獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量。
[0042]具體地，計(jì)算機(jī)設(shè)備可采用多種方式獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量。
[0043]例如，計(jì)算機(jī)設(shè)備提取出該樣本人臉的多個(gè)特征，并根據(jù)該多個(gè)特征生成相應(yīng)的多維特征向量。
[0044]又例如，當(dāng)計(jì)算機(jī)設(shè)備中預(yù)先存儲(chǔ)有該樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量時(shí)，計(jì)算機(jī)設(shè)備可直接從本地讀取該樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量。
[0045]需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，任何獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量的實(shí)現(xiàn)方式，均應(yīng)包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。
[0046]在步驟S2中，計(jì)算機(jī)設(shè)備通過將所述多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量進(jìn)行匹配，來在所述多個(gè)圖片中搜索包含與所述樣本人臉相匹配的人臉的圖片。
[0047]其中，所述多個(gè)圖片包括但不限于:計(jì)算機(jī)設(shè)備中本地存儲(chǔ)的多個(gè)圖片、網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)圖片等。優(yōu)選地，所述多個(gè)圖片為用戶在該計(jì)算機(jī)設(shè)備的、用于該用戶的存儲(chǔ)空間中所存儲(chǔ)的多個(gè)UGC(User Generated Content，用戶生成內(nèi)容)圖片。更優(yōu)選地，樣本人臉為多個(gè)圖片中的一個(gè)人臉。
[0048]需要說明的是，優(yōu)選地，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備中預(yù)先存儲(chǔ)有該多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量。
[0049]具體地，計(jì)算機(jī)設(shè)備通過將所述多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量進(jìn)行匹配，來在所述多個(gè)圖片中搜索包含與所述樣本人臉相匹配的人臉的圖片的實(shí)現(xiàn)方式包括但不限于:
[0050]I)計(jì)算機(jī)設(shè)備通過基于相似性函數(shù)法計(jì)算樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量之間的相似度，來在該多個(gè)圖片中搜索包含與樣本人臉相匹配的人臉的圖片。
[0051]其中，所述相似性函數(shù)法包括任何與相似系數(shù)相關(guān)的算法，如夾角余弦法、相關(guān)系數(shù)法、Jaccard系數(shù)法等。
[0052]例如，多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量包括:vector 1、vector2、vector3、vector4、vector5。在步驟SI中，計(jì)算機(jī)設(shè)備獲取樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量vectorO ；在步驟S2中，計(jì)算機(jī)設(shè)備采用相關(guān)系數(shù)法計(jì)算得到vectorO與vectorl之間的相關(guān)系數(shù)為0.3，vectorO與vector2之間的相關(guān)系數(shù)為0.6，vectorO與vector3之間的相關(guān)系數(shù)為
0.9，vectorO與vector4之間的相關(guān)系數(shù)為I，vectorO與vector5之間的相關(guān)系數(shù)為0.5，則計(jì)算機(jī)設(shè)備將包含vector3對(duì)應(yīng)的人臉的圖片、以及包含vector4對(duì)應(yīng)的人臉的圖片，作為搜索得到的包含與樣本人臉相匹配的人臉的圖片，其中，相關(guān)系數(shù)法中，兩個(gè)向量之間的相關(guān)系數(shù)越接近I，表示該兩個(gè)向量越相似。
[0053]2)計(jì)算機(jī)設(shè)備計(jì)算樣本人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量與多個(gè)圖片中的人臉對(duì)應(yīng)的多維特征向量之間的距離；并且，計(jì)算機(jī)設(shè)備根據(jù)所述距離，在該多個(gè)圖片中確定包含與所述樣本人臉相匹配的人