值，在提取所述圖片的特征值之后，檢測(cè)單元502，用于將所述圖片的特征值與所述人臉識(shí)別模型進(jìn)行匹配，若所述匹配的結(jié)果高于所述第一預(yù)設(shè)值，則確定所述圖片是所述第一類圖片；若所述匹配的結(jié)果不高于所述第一預(yù)設(shè)值，則確定所述圖片不是所述第一類圖片。
[0085]可選的，所述終端還包括社交模型訓(xùn)練單元506 ；
[0086]社交模型訓(xùn)練單元506，具體用于利用存儲(chǔ)的聯(lián)系人的頭像和所述聯(lián)系人的信息訓(xùn)練所述社交關(guān)系模型；
[0087]第一排序單元503，用于在所述檢測(cè)單元檢測(cè)到在所述圖片是第一類圖片時(shí)，根據(jù)社交模型訓(xùn)練單元506訓(xùn)練出的社交關(guān)系模型對(duì)所述圖片進(jìn)行排序。
[0088]可選的，社交模型訓(xùn)練單元506，在訓(xùn)練所述社交關(guān)系模型時(shí)，針對(duì)每一個(gè)聯(lián)系人，統(tǒng)計(jì)與每一個(gè)聯(lián)系人的聯(lián)系次數(shù)、聯(lián)系時(shí)間、短信內(nèi)容等信息，通過(guò)訓(xùn)練預(yù)測(cè)方式得到該聯(lián)系人與操作所述終端的用戶的關(guān)系，例如針對(duì)每一個(gè)聯(lián)系人，根據(jù)在某一個(gè)時(shí)段通話或者短信的事例，規(guī)則推理出該聯(lián)系人的身份，隨著交互的逐漸增加，該聯(lián)系人與用戶的關(guān)系將會(huì)自動(dòng)確定，通過(guò)這種方式可以得到所述用戶與每一個(gè)聯(lián)系人之間的依賴關(guān)系，例如是朋友、親人、客戶等，再根據(jù)所述用戶與每一個(gè)聯(lián)系人之間的依賴關(guān)系，建立所述社交關(guān)系，其中，所述社交關(guān)系用于表征用戶與其它聯(lián)系人的社會(huì)關(guān)系的一種結(jié)構(gòu)表達(dá)方式，所述社交關(guān)系中的用戶與其它聯(lián)系人均用節(jié)點(diǎn)進(jìn)行表示，所述用戶與所述其它聯(lián)系人中每一個(gè)聯(lián)系人之間的連線用于表示兩者之間的依賴關(guān)系，例如是朋友、親人，客戶等關(guān)系。
[0089]可選的，社交模型訓(xùn)練單元506，具體用于提取所述聯(lián)系人的頭像數(shù)據(jù)，用所述聯(lián)系人的信息對(duì)所述頭像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注從而獲得所述社交關(guān)系模型。
[0090]可選的，第一排序單元503，具體用于通過(guò)所述社交關(guān)系模型，獲取所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息，所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息包含所述聯(lián)系人的身份特征，在所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息被成功獲取時(shí)，將所述圖片添加到人臉識(shí)別組，根據(jù)所述身份特征，對(duì)所述人臉識(shí)別組中的圖片進(jìn)行排序，以及在所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息被未被獲取時(shí)，將所述圖片添加到人臉未識(shí)別組，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)所述人臉未識(shí)別組的圖像進(jìn)行聚類排序。
[0091]由于所述社交關(guān)系模型是提取所述聯(lián)系人的頭像數(shù)據(jù)，用所述聯(lián)系人的信息對(duì)所述頭像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注從而獲得所述社交關(guān)系模型，如此，使得可以通過(guò)所述社交關(guān)系模型，來(lái)獲取所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息，所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息包含所述聯(lián)系人的身份特征，所述身份特征為所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人與操作所述終端的用戶的關(guān)系。
[0092]具體的，在通過(guò)所述社交關(guān)系模型獲得到所述身份特征時(shí)，根據(jù)聯(lián)系人與操作所述終端的用戶的密切關(guān)系來(lái)進(jìn)行排序，在所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息被未被獲取時(shí)，根據(jù)人臉圖片的相似度來(lái)進(jìn)行聚類分組方式進(jìn)行排序。
[0093]其中，在根據(jù)聯(lián)系人與用戶的密切關(guān)系來(lái)進(jìn)行排序時(shí)，關(guān)系越密切的排在越前面，關(guān)系越疏遠(yuǎn)的排在越后面，在獲取到所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人身份特征之后，提取所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的頭像數(shù)據(jù)，用所述聯(lián)系人的信息對(duì)所述頭像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注從而獲得所述社交關(guān)系模型，通過(guò)所述圖片來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練所述人臉識(shí)別模型，以及利用所述圖片來(lái)訓(xùn)練所述社交關(guān)系1旲型。
[0094]由于所述圖片可以是所述第一類圖片，還可以是所述第二類圖片，使得所述終端中存儲(chǔ)的圖片可以劃分為兩大類，其中，第一類為所述第一類圖片，第二類為不是所述第一類圖片的圖片，進(jìn)一步的，在所述第一類圖片中，還可以將所有獲取到所述圖片的聯(lián)系人的身份特征的圖片劃分成人臉認(rèn)識(shí)組，以及將所有未獲取到所述圖片的聯(lián)系人的身份特征的圖片劃分成人臉未識(shí)別組，使得在查找圖片時(shí)，可以根據(jù)圖片所屬分組或大類中進(jìn)行查找，使得查找的圖片的數(shù)量得以變小，進(jìn)而提高了圖片查詢的工作效率，而且在所述人臉認(rèn)識(shí)組中進(jìn)行圖片的查找時(shí)，由于所述人臉認(rèn)識(shí)組中的所有的圖片均用與之對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息進(jìn)行標(biāo)注了，如此，可以通過(guò)聯(lián)系人的信息索引查找方式來(lái)查找圖片，進(jìn)一步提高圖片查詢的工作效率。
[0095]在另一實(shí)施例中，所述人臉識(shí)別模型還可以根據(jù)新學(xué)習(xí)到的知識(shí)更新老的模型，從而實(shí)現(xiàn)每個(gè)模型都在不停更新和優(yōu)化，例如，關(guān)于人臉?lè)诸惸Ｐ偷慕⒑透拢ㄟ^(guò)統(tǒng)一所有分類，將每個(gè)聯(lián)系人的人臉識(shí)別作為一個(gè)單獨(dú)的任務(wù)，對(duì)不同的任務(wù)引入全局學(xué)習(xí)模型和個(gè)性化任務(wù)配置，因此對(duì)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的人臉，可以通過(guò)調(diào)用從見(jiàn)過(guò)的人臉特征學(xué)習(xí)出來(lái)全局特征來(lái)表達(dá)新的人臉，使得新的人臉表達(dá)具有判別性，隨著樣本的逐漸增多，人臉識(shí)別模型會(huì)不斷更新，該人臉的判別性能也會(huì)越來(lái)越好，進(jìn)而使得通過(guò)所述識(shí)別模型能夠更準(zhǔn)確的識(shí)別所述圖片。
[0096]本發(fā)明實(shí)施例中，由于本申請(qǐng)技術(shù)方案是檢測(cè)到獲取的圖片是否為所述第一類圖片，在所述圖片是第一類圖片時(shí)，根據(jù)社交關(guān)系模型對(duì)所述圖片進(jìn)行排序，以及在所述圖片不是第一類圖片時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)所述圖片進(jìn)行排序，如此，可以根據(jù)所述圖片的所屬類別的不同，采用不同的方式來(lái)對(duì)所述圖片進(jìn)行排序，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中的圖片排序單一的技術(shù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了圖片排序多樣化的技術(shù)效果。
[0097]基于與上述方法相同的技術(shù)構(gòu)思，本申請(qǐng)一實(shí)施例還提供了一種終端，如圖6所示，所述終端包括:
[0098]存儲(chǔ)器601，用于存儲(chǔ)圖片。
[0099]處理器601，用于獲取存儲(chǔ)器601中存儲(chǔ)的圖片，并檢測(cè)所述圖片是否為第一類圖片，所述第一類圖片是指包括人臉的圖片，在所述圖片是第一類圖片時(shí)，根據(jù)社交關(guān)系模型對(duì)所述圖片進(jìn)行排序，以及在所述圖片不是第一類圖片時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)所述圖片進(jìn)行排序。
[0100]其中，存儲(chǔ)器601例如是所述終端的內(nèi)存，硬盤等電子設(shè)備，進(jìn)一步的，處理器602例如是單獨(dú)的處理芯片，也可以是所述終端的處理芯片。
[0101]可選的，處理器602，還用于在所述檢測(cè)所述圖片是否為第一類圖片之前，提取存儲(chǔ)的人臉圖像的特征值，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)所述人臉圖像的特征值進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立人臉識(shí)別模型，并通過(guò)建立的所述人臉識(shí)別模型檢測(cè)所述圖片是否為所述第一類圖片。
[0102]具體的，處理器602，用于在提取所述存儲(chǔ)的人臉圖像的特征值時(shí)，可以通過(guò)是基于知識(shí)的表征方法和基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法來(lái)提取，所述基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等；人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，而所述基于知識(shí)的人臉表征主要是獲取這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何特征，然后使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)人臉識(shí)別模型進(jìn)行建立和更新。
[0103]可選的，處理器602，還用于提取所述圖片的特征值，將所述圖片的特征值與所述人臉識(shí)別模型進(jìn)行匹配，在所述匹配的結(jié)果高于第一預(yù)設(shè)值時(shí)，確定所述圖片是所述第一類圖片，以及在所述匹配的結(jié)果不高于第一預(yù)設(shè)值時(shí)，確定所述圖片不是所述第一類圖片。
[0104]具體的，所述第一預(yù)設(shè)值例如是大于等于50%的值，例如可以是50%，60%，70%等值，在提取所述圖片的特征值之后，檢測(cè)單元502，用于將所述圖片的特征值與所述人臉識(shí)別模型進(jìn)行匹配，若所述匹配的結(jié)果高于所述第一預(yù)設(shè)值，則確定所述圖片是所述第一類圖片；若所述匹配的結(jié)果不高于所述第一預(yù)設(shè)值，則確定所述圖片不是所述第一類圖片。
[0105]可選的，存儲(chǔ)器601，用于存儲(chǔ)聯(lián)系人的頭像和所述聯(lián)系人的信息；處理器602，還用于在所述根據(jù)社交關(guān)系模型對(duì)所述圖片進(jìn)行排序之前，利用所述聯(lián)系人的頭像和所述聯(lián)系人的信息訓(xùn)練所述社交關(guān)系模型，并利用訓(xùn)練出的所述社交關(guān)系模型對(duì)所述圖片進(jìn)行排序。
[0106]可選的，處理器602，用于在訓(xùn)練所述社交關(guān)系模型時(shí)，針對(duì)每一個(gè)聯(lián)系人，統(tǒng)計(jì)與每一個(gè)聯(lián)系人的聯(lián)系次數(shù)、聯(lián)系時(shí)間、短信內(nèi)容等信息，通過(guò)訓(xùn)練預(yù)測(cè)方式得到該聯(lián)系人與操作所述終端的用戶的關(guān)系，例如針對(duì)每一個(gè)聯(lián)系人，根據(jù)在某一個(gè)時(shí)段通話或者短信的事例，規(guī)則推理出該聯(lián)系人的身份，隨著交互的逐漸增加，該聯(lián)系人與用戶的關(guān)系將會(huì)自動(dòng)確定，通過(guò)這種方式可以得到所述用戶與每一個(gè)聯(lián)系人之間的依賴關(guān)系，例如是朋友、親人、客戶等，再根據(jù)所述用戶與每一個(gè)聯(lián)系人之間的依賴關(guān)系，建立所述社交關(guān)系，其中，所述社交關(guān)系用于表征用戶與其它聯(lián)系人的社會(huì)關(guān)系的一種結(jié)構(gòu)表達(dá)方式，所述社交關(guān)系中的用戶與其它聯(lián)系人均用節(jié)點(diǎn)進(jìn)行表示，所述用戶與所述其它聯(lián)系人中每一個(gè)聯(lián)系人之間的連線用于表示兩者之間的依賴關(guān)系，例如是朋友、親人，客戶等關(guān)系。
[0107]可選的，處理器602，還用于提取所述聯(lián)系人的頭像數(shù)據(jù)，用所述聯(lián)系人的信息對(duì)所述頭像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注從而獲得所述社交關(guān)系模型。
[0108]可選的，處理器602，還用于通過(guò)所述社交關(guān)系模型，獲取所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息，所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息包含所述聯(lián)系人的身份特征，在所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息被成功獲取時(shí)，將所述圖片添加到人臉識(shí)別組，根據(jù)所述身份特征，對(duì)所述人臉識(shí)別組中的圖片進(jìn)行排序，以及在所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息被未被獲取時(shí)，將所述圖片添加到人臉未識(shí)別組，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)所述人臉未識(shí)別組的圖像進(jìn)行聚類排序。
[0109]由于所述社交關(guān)系模型是提取所述聯(lián)系人的頭像數(shù)據(jù)，用所述聯(lián)系人的信息對(duì)所述頭像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注從而獲得所述社交關(guān)系模型，如此，使得可以通過(guò)所述社交關(guān)系模型，來(lái)獲取所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息，所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人的信息包含所述聯(lián)系人的身份特征，所述身份特征為所述圖片對(duì)應(yīng)的聯(lián)系人與操作所述終端的用戶的關(guān)系。
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