[发明专利]一种改善相册分类的方法、移动终端及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种改善相册分类的方法、移动终端及计算机可读存储介质，该方法包括：每当产生一张待分类的新图像时，将所述新图像与图像库中各类别的图像集的类中心图像进行相似度比对，根据比对结果将所述新图像归入相应类别的图像集中；在对下一张待分类的新图像进行分类之前，重新确定所述图像库中各类别的图像集的类中心图像。本发明在现有的聚类算法的基础上，通过采用多类中心参与图像分类的方式、以及定期对图像库中现有类别的图像进行融合，来提高相册分类的效果，相册分类的效果包括两个部分，一是保持相册中图像分类的精度，二是降低相册中图像分类的过度细分。

技术领域

本发明涉及移动终端控制领域，尤其涉及一种改善相册分类的方法、移动终端及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸分类，故名思议，就是将同一个人的不同状态下的人脸归到同一个类别中，不同人的人脸归类到不同的类别中。人脸聚类的一般流程是，首先对给定的图像进行人脸检测，然后对检测出的人脸进行特征提取，将人脸特征与各类中所有的已有图像进行对比，利用聚类算法对人脸特征进行分类。

人脸份类的一个难点是，由于拍摄时遮挡、极端光照、不合适的角度或者由于被拍照人本身的特异装束，如胡子、戴墨镜或者由于少见的面部特征等等因素，大大增加了人脸分类的难度。

目前的人脸分类不仅计算量大、耗时长，而且容易产生错分和过分的结果，其中，错分是指将给定的图像归入了错误的类别中，过分是指对于同一个人的图像，分类结果是产生了两个以上的类别。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种改善相册分类的方法、移动终端及计算机可读存储介质，旨在避免现有技术中对图像的错分，并尽量避免过分。

为实现上述目的，本发明提供的一种改善相册分类的方法，包括：

每当产生一张待分类的新图像时，将所述新图像与图像库中各类别的图像集的类中心图像进行相似度比对，根据比对结果将所述新图像归入相应类别的图像集中；

在对下一张待分类的新图像进行分类之前，重新确定所述图像库中各类别的图像集的类中心图像。

可选的，将所述新图像与图像库中各类别的图像集的类中心图像进行相似度比对，根据比对结果将所述新图像归入相应类别的图像集中，包括：

所述新图像与图像库中各类别的图像集的每个类中心图像分别计算相似度，将所述新图像归入计算出的相似度最大者所对应的类别的图像集中。

可选的，针对图像数量小于设定数量阈值的图像集，每个图像集具备一个类中心图像；

在这种情况下，所述图像集的类中心图像的确定方式，包括：

在所述图像集中随机选取一个图像作为类中心图像；或者，

将所述图像集中以每一个图像作为基准图像与其余各图像计算相似度，得到所述图像与其余各图像的典型相似度，以最高的典型相似度对应的基准图像作为所述图像集的类中心图像。

可选的，针对图像数量大于等于设定数量阈值的图像集，每个图像集具备一个以上类中心图像；

在这种情况下，所述图像集的类中心图像的确定方式，包括：

利用设定的聚类算法对所述图像集中的图像进行分簇得到一个以上图像簇；

在每个图像簇中随机选取一个图像作为所述图像簇的类中心图像；或者，在每个图像簇中以每一个图像作为基准图像与其余各图像计算相似度，得到所述图像与其余各图像的典型相似度，以最高的典型相似度对应的基准图像作为所述图像簇的类中心图像。

可选的，所述设定的聚类算法包括：具有噪声的基于密度的聚类算法、基于原型的目标函数聚类算法、或者综合的层次聚类算法；