[发明专利]分享图像的自动建议

权利要求书

1.一种用于提供分享建议的计算机实施的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过分析与图像相对应的一组像素以从所述图像中的一个或多个面部中识别主导面部，确定与所述图像相关联的一个或多个人聚类，所述主导面部由与所述主导面部相关联的来自所述一组像素的像素数量测量，其中所述一个或多个人聚类中的至少第一聚类是与所述图像相关联的用户账户的顶部排名的聚类；

基于概率模型，确定分享概率分数，所述分享概率分数描述与所述用户账户相关联的用户分享所述一个或多个人聚类内的所述图像的概率；

确定所述分享概率分数满足阈值；以及

响应于确定所述分享概率分数满足所述阈值，向与所述用户账户相关联的所述用户提供建议以分享所述图像。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述用户账户具有与所述用户账户相关联的多个图像，其中所述多个图像中的每个图像与所述一个或多个人聚类中的至少一个聚类相关联，并且其中所述一个或多个人聚类与各自的聚类排名值相关联，所述各自的聚类排名值是基于从以下组中选择的一个或多个：相应聚类中的图像的面部质量、所述相应聚类的时间段的计数、与所述相应聚类相关联的图像的计数、与所述相应聚类相关联的图像的新近度、以及所述相应聚类的名称标签。

3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，确定所述一个或多个人聚类包括，应用面部识别技术从所述图像中的所述一个或多个面部中识别所述主导面部，并且其中所述一个或多个面部对应于相应的人。

4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述阈值是基于以下中的一个或多个：所述用户账户的构成以及所述一个或多个面部的重要性分数。

5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，还包括根据被分配给所述一个或多个人聚类的相应人聚类的排名，对所述一个或多个人聚类进行排名。

6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，还包括：

确定所述用户账户的账户大小；以及

基于所述账户大小，归一化所述分享概率分数，

其中确定所述账户大小包括，确定与所述用户账户相关联的图像的计数。

7.根据权利要求6所述的计算机实施的方法，其特征在于，归一化所述分享概率分数包括，将所述分享概率分数乘以因子，通过将所述账户大小的用户账户的图像的概率分数的总和除以所述账户大小的所述用户账户的计数而计算出所述因子。

8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述概率模型是从来自多个用户账户的分享数据中学习的，并且对于所述多个用户账户中的每个用户账户，所述概率模型是基于分享给定图像的第一概率、分享的图像包括至少一个顶部聚类的第二概率、以及所述给定图像包括至少一个顶部排名的聚类的第三概率。

9.一种用于提供分享建议的系统，其特征在于，所述系统包括：

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被耦接到其上已经存储有指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器进行操作，所述操作包括：

通过分析与图像相对应的一组像素以从所述图像中的一个或多个面部中识别主导面部，确定与所述图像相关联的一个或多个人聚类，所述主导面部由与所述主导面部相关联的来自所述一组像素的像素数量测量，其中所述一个或多个人聚类中的至少第一聚类是用户账户的顶部排名的聚类；

基于概率模型，确定分享概率分数，所述分享概率分数描述与用户账户相关联的用户分享所述一个或多个人聚类内的所述图像的概率；

确定所述分享概率分数满足阈值；以及

响应于确定所述分享概率分数满足所述阈值，向与所述用户账户相关联的所述用户提供建议以分享所述图像。