照片分群系統(tǒng)及方法
【專利摘要】一種照片分群系統(tǒng)，運(yùn)行于電子設(shè)備中，該系統(tǒng)包括：提取模塊，用于提取每張照片的分群參數(shù)；量化模塊，用于將每張照片的分群參數(shù)進(jìn)行量化，獲取每張照片的量化數(shù)據(jù)；分群模塊，用于根據(jù)每張照片的量化數(shù)據(jù)對照片分群。本發(fā)明還提供一種照片分群方法。利用本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)照片分群。
【專利說明】
照片分群系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，尤其設(shè)及一種照片分群系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于現(xiàn)行之掌上型裝置如手機(jī)、平板電腦等設(shè)備皆具備高畫質(zhì)之相機(jī)設(shè)備，又因 掌上型裝置在生活中相較于數(shù)字相機(jī)取得容易，因此掌上型裝置常常被用來記錄生活發(fā)生 的點(diǎn)點(diǎn)滴滴，產(chǎn)生龐大的照片數(shù)據(jù)集，需要去分類整理，W便日后尋找照片時能加快速度。
[0003] 一般而言，掌上型裝置皆使用其內(nèi)建的照片歸納法如按照日期建立歸類，然后該 歸類法卻只能起到有限的功能，不能滿足用戶的進(jìn)一步需求，如按照片的其他屬性如照片 的顏色屬性等分類。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 鑒于W上內(nèi)容，有必要提供一種照片分群系統(tǒng)及方法，可按照照片的分群參數(shù)實(shí) 現(xiàn)照片分群。 陽〇化]一種照片分群系統(tǒng)，運(yùn)行于電子設(shè)備中，該系統(tǒng)包括：提取模塊，用于提取每張照 片的分群參數(shù)；量化模塊，用于將每張照片的分群參數(shù)進(jìn)行量化，獲取每張照片的量化數(shù) 據(jù)；分群模塊，用于根據(jù)每張照片的量化數(shù)據(jù)對照片分群。
[0006] 一種照片分群方法，應(yīng)用于電子設(shè)備中，該方法包括：提取步驟，提取每張照片的 分群參數(shù)；量化步驟，將每張照片的分群參數(shù)進(jìn)行量化，獲取每張照片的量化數(shù)據(jù)；分群步 驟，根據(jù)每張照片的量化數(shù)據(jù)對照片分群。
[0007] 相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的所述照片分群系統(tǒng)及方法，可根據(jù)用戶設(shè)置的分群參 數(shù)實(shí)現(xiàn)對照片的分群。
【附圖說明】
[0008] 圖1是本發(fā)明照片分群系統(tǒng)較佳實(shí)施例的運(yùn)行環(huán)境圖。
[0009] 圖2是本發(fā)明照片分群方法較佳實(shí)施例的流程圖。
[0010] 圖3是圖2的流程步驟1003的細(xì)化流程圖。
[0011] 主要元件符號說明
[0012]

[0013] 如下【具體實(shí)施方式】將結(jié)合上述附圖進(jìn)一步說明本發(fā)明。
【具體實(shí)施方式】
[0014] 如圖1所示，是本發(fā)明照片分群系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境圖。在本實(shí)施例中，照片分群系統(tǒng) 10運(yùn)行于電子設(shè)備1中。該電子設(shè)備1還包括，但不限于，拍攝設(shè)備11、存儲器12及處理 器13。所述電子設(shè)備1可W為手機(jī)、平板電腦等設(shè)備。
[0015] 本實(shí)施例中，所述拍攝設(shè)備11可W為所述電子設(shè)備1的攝像頭，用于拍攝照片等。
[0016] 本實(shí)施例中，所述存儲器12可W用于存儲所述電子設(shè)備1的各種資料，例如存儲 所述電子設(shè)備1利用所述拍攝設(shè)備11所拍攝的照片。該存儲器12還可W用于存儲所述 照片分群系統(tǒng)10的程序化代碼。本實(shí)施例中，所述照片分群系統(tǒng)10可W被分割成一個或 多個模塊，所述一個或多個模塊存儲于所述存儲器12中并由W-個或多個處理器13執(zhí)行， W使得所述照片分群系統(tǒng)10可W對所述存儲器12中所存儲的照片按照用戶的需求進(jìn)行分 群。例如，所述照片分群系統(tǒng)10被分割成提取模塊101、量化模塊102及分群模塊103。本 發(fā)明所稱的模塊是完成一特定功能的程序段，關(guān)于各模塊的功能將在圖2的流程圖中具體 描述。
[0017] 如圖2所示，是本發(fā)明較佳實(shí)施例的照片分群的流程圖。根據(jù)不同的需求，圖2所 示的流程圖中的步驟的執(zhí)行順序可W改變，某些步驟可W省略。
[0018] 步驟1001，提取模塊101設(shè)置分群參數(shù)，并提取每張照片的分群參數(shù)。
[0019] 本實(shí)施例中，所述分群參數(shù)包括，但不限于，照片的拍攝時間、拍攝地點(diǎn)、照片的紅 (時、綠佑)、藍(lán)度）顏色通道值，及/或照片中的人臉。具體地，所述提取模塊101可下 拉菜單的形式將各種分群參數(shù)羅列給用戶，供用戶按照自行需求選擇設(shè)置分群參數(shù)。
[0020] 需要說明的是，本實(shí)施例中，當(dāng)用戶選擇了將照片中的人臉作為分群參數(shù)時，所述 提取模塊101可W根據(jù)現(xiàn)有的人臉識別法，提取照片中包括的人臉。
[0021] 步驟1002,量化模塊102將每張照片的分群參數(shù)進(jìn)行量化，獲取每張照片的量化 數(shù)據(jù)。本實(shí)施例中，所述量化模塊102將每張照片的量化數(shù)據(jù)W數(shù)組的形式記錄。
[0022] 具體地，所述量化模塊102在量化照片的拍攝時間時，通過提取照片的拍攝時間 的年月日來實(shí)現(xiàn)量化。例如量化拍攝于2014年12月22日的照片A為20141222。所述量 化模塊102在量化照片的拍攝地點(diǎn)時，通過提取照片的經(jīng)締度數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)量化。
[0023] 所述量化模塊102在量化照片的紅（R)、綠佑)、藍(lán)度）顏色通道值時，所述量化模 塊102通過計算出待分群照片中的每張照片的紅（時、綠佑)、藍(lán)度）顏色通道值的平均值 來實(shí)現(xiàn)量化。例如計算出照片A的紅（時、綠佑)、藍(lán)度）顏色通道值的平均值分別為135、 222、23。
[0024] 所述量化模塊102在量化人臉參數(shù)時，通過將照片中存在的不同人臉分別加 W標(biāo) 記來實(shí)現(xiàn)量化。例如照片中不包括人臉時標(biāo)記為0,提取到第一種人臉時對應(yīng)標(biāo)記為1，提 取到第二種人臉時對應(yīng)標(biāo)記為2。W此類推，使得每張照片都對應(yīng)有個人臉標(biāo)記。
[0025] 例如，假設(shè)設(shè)置了分群參數(shù)包括拍攝時間、拍攝地點(diǎn)、人臉及紅佩、綠似、藍(lán) 度）顏色通道值，所述提取模塊102量化照片A后得到一個數(shù)組【20141222,（25. 194513、 121. 560957)，1，（135、222、23)】。在該數(shù)組中，20141222對應(yīng)的是照片A的拍攝時間的量 化。（25. 194513U21.560957)對應(yīng)的是照片A的拍攝地點(diǎn)即經(jīng)締度數(shù)據(jù)的量化。1對應(yīng)的 是照片A的人臉的量化。（135、222、23)對應(yīng)的是照片A的紅（時、綠（G)、藍(lán)度）顏色通道 值的量化。
[0026] 為清楚說明本發(fā)明，本實(shí)施例W所述分群參數(shù)僅包括照片的紅佩、綠似、藍(lán)度） 顏色通道值為例。
[0027] 步驟1003,分群模塊103根據(jù)每張照片的量化數(shù)據(jù)對照片分群。較佳實(shí)施例的詳 細(xì)步驟請參圖3。
[002引參閱圖3所示，是本發(fā)明的步驟1003的較佳實(shí)施例的細(xì)化流程圖。
[0029] 步驟10031，所述分群模塊103設(shè)置群組數(shù)目，為每個群組分別選擇一張照片作為 基準(zhǔn)照片，并將每個基準(zhǔn)照片的量化數(shù)據(jù)作為對應(yīng)群組的第一基準(zhǔn)值。
[0030] 本實(shí)施例中，所述分群模塊103可W根據(jù)用戶的需求設(shè)置所述群組數(shù)目。例如根 據(jù)用戶的需求設(shè)置照片分群為兩組。為方便說明本發(fā)明，假設(shè)分別是群組1及群組2。
[0031] 本實(shí)施例中，所述分群模塊103在為每個群組選擇一張照片作為基準(zhǔn)照片時，可 W是隨機(jī)選擇，也可W是根據(jù)用戶的指定來選擇。需要說明的是，不同群組的基準(zhǔn)照片不能 是同一張照片。
[0032] 例如所述分群模塊103為群組1隨機(jī)選擇了照片A作為基準(zhǔn)照片，并將該照片A的 量化數(shù)據(jù)（135、222、23)作為群組1的第一基準(zhǔn)值。又如，所述分群模塊103為群組2隨機(jī) 選擇了選擇照片B作為基準(zhǔn)照片，并將該照片B的量化數(shù)據(jù)（100、120、111)作為群組2的 第一基準(zhǔn)值。
[0033] 步驟10032,所述分群模塊103利用預(yù)設(shè)的距離計算公式，分別計算出非基準(zhǔn)照片 (運(yùn)里是為了方便描述，將除被作為基準(zhǔn)照片之外的其他照片稱為非基準(zhǔn)照片）的量化數(shù) 據(jù)與每個群組的第一基準(zhǔn)值的第一距離值，并將該非基準(zhǔn)照片分配到與第一距離值為最小 值所對應(yīng)的群組中，實(shí)現(xiàn)初步分群。
[0034] 本實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)的距離計算公式為或=:，其中Aik表示每個 V k=i 群組的基準(zhǔn)值，A,k表示非基準(zhǔn)照片的量化數(shù)據(jù)。
[0035] 例如，所述分群模塊103利用所述預(yù)設(shè)的距離計算公式，根據(jù)照片m的量化數(shù)據(jù)和 群組1的第一基準(zhǔn)值（即照片A的量化數(shù)據(jù)）計算得出照片m與群組1的第一基準(zhǔn)值的第 一距離值。所述分群模塊103根據(jù)照片m的量化數(shù)據(jù)和群組2的第一基準(zhǔn)值（即照片B的 量化數(shù)據(jù)）計算得出照片m與群組2的第一基準(zhǔn)值的第一距離值。若照片m與群組1的第 一基準(zhǔn)值的第一距離值小于照片m與群組2的第一基準(zhǔn)值的第一距離值，則將照片m分入 群組1。又如，所述分群模塊103利用所述預(yù)設(shè)的距離計算公式，根據(jù)照片η的量化數(shù)據(jù)和 群組1的第一基準(zhǔn)值計算得出照片η與群組1的第一基準(zhǔn)值的第一距離值，并根據(jù)照片η 的量化數(shù)據(jù)和群組2的第一基準(zhǔn)值計算得出照片η與群組2的第一基準(zhǔn)值的第一距離值。 若照片η與群組1的第一基準(zhǔn)值的第一距離值小于照片η與群組2的第一基準(zhǔn)值的第一距 離值，則將照片η也分入群組1。W此方式，直到待分群照片中所有非基準(zhǔn)照片都實(shí)現(xiàn)了初 步分群。
[0036] 步驟10033,所述分群模塊103分別計算初步分群后的每個群組中的所有照片的 量化數(shù)據(jù)的平均值，并將初步分群后的每個群組中的所有照片的量化數(shù)據(jù)的平均值作為對 應(yīng)群組的第二基準(zhǔn)值。
[0037] 例如，初步分群后的群組1包括Ξ張照片，該Ξ張照片的量化數(shù)據(jù)分別為 巧，10, 15)、（6, 11，16)及（7, 12, 17)。則所述分群模塊103計算得出群組1的Ξ張照片的 量化數(shù)據(jù)的平均值為[巧+6巧)/3,（10+11+12)/3, (15+16+17)/3]=化，11，16)，并將群組1 的Ξ張照片的量化數(shù)據(jù)的平均值即（6, 11，16)作為群組1的第二基準(zhǔn)值。
[0038] 步驟10034,所述分群模塊103判斷每個群組的第二基準(zhǔn)值是否與第一基準(zhǔn)值相 等。若存在至少一個群組的第二基準(zhǔn)值與第一基準(zhǔn)值不相等，則執(zhí)行步驟10035。若每個群 組的第二基準(zhǔn)值均與第一基準(zhǔn)值相等，則結(jié)束流程。例如，假設(shè)群組1的第二基準(zhǔn)值與第一 基準(zhǔn)值不相等，則執(zhí)行步驟10035。
[0039] 需要說明的是，在其他實(shí)施例中，也可W允許有一定的容差，例如所述分群模塊 103判斷每個群組的第二基準(zhǔn)值是否介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍（如±0.05% ) 內(nèi)。若存在至少一個群組的第二基準(zhǔn)值不介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍內(nèi)，則執(zhí)行步驟 10035。若每個群組的第二基準(zhǔn)值都介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍內(nèi)，則結(jié)束流程。
[0040] 例如，所述分群模塊103判斷群組1的第二基準(zhǔn)值化11，16)是否介于第一基 準(zhǔn)值（135、222、23)的±0.05%范圍內(nèi)。也即是判斷6是否介于【135*(1-〇.〇5%)】~ 【135*(1+0. 05% )】之間，11是否介于【222*(1-0. 05% )】~【222*(1+0. 05% )】之間，W及 判斷16是否介于23*(1-0. 05% )】~【23*(1+0. 05% )】之間。
[0041] 步驟10035,所述分群模塊103利用所述預(yù)設(shè)的距離計算公式，計算出每張照片 (運(yùn)里的每張照片是指待分群的所有照片中的每張照片）的量化數(shù)據(jù)分別與每個群組的 所述第二基準(zhǔn)值的第二距離值，并將每張照片分配到與第二距離值為最小值所對應(yīng)的群組 中，實(shí)現(xiàn)再次分群。執(zhí)行完本步驟后回到步驟10033。
[0042] 例如，假設(shè)計算得出照片A的量化數(shù)據(jù)與群組1的第二基準(zhǔn)值的第二距離值大于 該照片A的量化數(shù)據(jù)與群組2的第二基準(zhǔn)值的第二距離值，則將該照片A從原來的群組1 中取出而重新分配到群組2中。
[0043] 需要說明的是，當(dāng)回到步驟10033時，所述分群模塊103計算的是再次分群后的每 個群組的所有照片的量化數(shù)據(jù)的平均值，并將該再次分群后的每個群組的所有照片的量化 數(shù)據(jù)的平均值作為對應(yīng)群組的當(dāng)前基準(zhǔn)值。而當(dāng)流程再次執(zhí)行到步驟10034時，所述分群 模塊103是將再次分群后的每個群組的當(dāng)前基準(zhǔn)值與對應(yīng)群組在前一次分群后的基準(zhǔn)值 作比較。例如，群組1再次分群后的基準(zhǔn)值為第Ξ基準(zhǔn)值，則當(dāng)流程再次執(zhí)行到步驟10034 時，所述分群模塊103判斷群組1的第Ξ基準(zhǔn)值與該群組1的第二基準(zhǔn)值是否相等。W此 方式重復(fù)執(zhí)行，直到每個群組的基準(zhǔn)值不再改變。
[0044] 最后應(yīng)說明的是，W上實(shí)施例僅用W說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照 較佳實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可W對本發(fā)明的 技術(shù)方案進(jìn)行修改或等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種照片分群系統(tǒng)，運(yùn)行于電子設(shè)備中，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 提取模塊，用于提取每張照片的分群參數(shù)； 量化模塊，用于將每張照片的分群參數(shù)進(jìn)行量化，獲取每張照片的量化數(shù)據(jù)；及 分群模塊，用于根據(jù)每張照片的量化數(shù)據(jù)對照片分群。2. 如權(quán)利要求1所述的照片分群系統(tǒng)，其特征在于，所述分群模塊對照片分群的步驟 包括： 步驟一，設(shè)置群組數(shù)目，為每個群組分別選擇一張照片作為基準(zhǔn)照片，并將每個基準(zhǔn)照 片的量化數(shù)據(jù)作為對應(yīng)群組的第一基準(zhǔn)值；及 步驟二，利用預(yù)設(shè)的距離計算公式，分別計算出非基準(zhǔn)照片的量化數(shù)據(jù)與每個群組的 第一基準(zhǔn)值的第一距離值，并將該非基準(zhǔn)照片分配到與第一距離值為最小值所對應(yīng)的群組 中，實(shí)現(xiàn)初步分群。3. 如權(quán)利要求2所述的照片分群系統(tǒng)，其特征在于，所述分群模塊對照片分群的步驟 還進(jìn)一步包括： 步驟三，分別計算初步分群后的每個群組中的所有照片的量化數(shù)據(jù)的平均值，并將初 步分群后的每個群組中的所有照片的量化數(shù)據(jù)的平均值作為對應(yīng)群組的第二基準(zhǔn)值； 步驟四，判斷每個群組的第二基準(zhǔn)值是否介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍之內(nèi)，若存 在至少一個群組的第二基準(zhǔn)值不介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍之內(nèi)，執(zhí)行步驟五，若每 個群組的第二基準(zhǔn)值都介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍之內(nèi)，則結(jié)束流程；及 步驟五，利用所述預(yù)設(shè)的距離計算公式，計算出每張照片的量化數(shù)據(jù)分別與所述第二 基準(zhǔn)值的第二距離值，并將每張照片分配到與第二距離值為最小值所對應(yīng)的群組中，實(shí)現(xiàn) 再次分群，執(zhí)行完步驟五后回到步驟三。4. 如權(quán)利要求1所述的照片分群系統(tǒng)，其特征在于，所述分群參數(shù)包括照片的拍攝時 間、拍攝地點(diǎn)、照片的紅（R)、綠（G)、藍(lán)（B)顏色通道值，及/或人臉。5. -種照片分群方法，應(yīng)用于電子設(shè)備中，其特征在于，該方法包括： 提取步驟，提取每張照片的分群參數(shù)； 量化步驟，將每張照片的分群參數(shù)進(jìn)行量化，獲取每張照片的量化數(shù)據(jù)；及 分群步驟，根據(jù)每張照片的量化數(shù)據(jù)對照片分群。6. 如權(quán)利要求5所述的照片分群方法，其特征在于，所述分群步驟包括： 步驟一，設(shè)置群組數(shù)目，為每個群組分別選擇一張照片作為基準(zhǔn)照片，并將每個基準(zhǔn)照 片的量化數(shù)據(jù)作為對應(yīng)群組的第一基準(zhǔn)值；及 步驟二，利用預(yù)設(shè)的距離計算公式，分別計算出非基準(zhǔn)照片的量化數(shù)據(jù)與每個群組的 第一基準(zhǔn)值的第一距離值，并將該非基準(zhǔn)照片分配到與第一距離值為最小值所對應(yīng)的群組 中，實(shí)現(xiàn)初步分群。7. 如權(quán)利要求6所述的照片分群方法，其特征在于，所述分群步驟還進(jìn)一步包括： 步驟三，分別計算初步分群后的每個群組中的所有照片的量化數(shù)據(jù)的平均值，并將初 步分群后的每個群組中的所有照片的量化數(shù)據(jù)的平均值作為對應(yīng)群組的第二基準(zhǔn)值； 步驟四，判斷每個群組的第二基準(zhǔn)值是否介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍之內(nèi)，若存 在至少一個群組的第二基準(zhǔn)值不介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍之內(nèi)，執(zhí)行步驟五，若每 個群組的第二基準(zhǔn)值都介于第一基準(zhǔn)值的預(yù)設(shè)比例范圍之內(nèi)，則結(jié)束流程；及 步驟五，利用所述預(yù)設(shè)的距離計算公式，計算出每張照片的量化數(shù)據(jù)分別與所述第二 基準(zhǔn)值的第二距離值，并將每張照片分配到與第二距離值為最小值所對應(yīng)的群組中，實(shí)現(xiàn) 再次分群，執(zhí)行完步驟五后回到步驟三。8.如權(quán)利要求5所述的照片分群方法，其特征在于，所述分群參數(shù)包括照片的拍攝時 間、拍攝地點(diǎn)、照片的紅（R)、綠（G)、藍(lán)（B)顏色通道值，及/或人臉。
【文檔編號】G06F17/30GK105824826SQ201510004610
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2015年1月5日
【發(fā)明人】邱建昇
【申請人】深圳富泰宏精密工業(yè)有限公司