基于人脸的图像聚类制造技术

描述了基于人脸的图像聚类系统和方法。一方面，在图像（２０）中检测人脸区域（５８）。至少一个相应的参数值（５３）从每个人脸区域（５８）中提取。人脸区域（５８）中与满足聚类种子判定的参数值（５３）关联的那些被归类为聚类种子人脸区域（３８）。聚类种子人脸区域（３８）被聚类为一个或更多个聚类（４４，４８）。为每个聚类（４４，４８）建立各自的人脸模型（２４）。人脸模型（２４）被存储。另一方面，在图像（２０）中检测人脸区域（５８）。至少一个相应的参数值（５３）从每个人脸区域（５８）提取。基于提取的参数值（５３）来对人脸区域（５８）分级。按分级顺序将各人脸区域（５８）聚类为一个或更多个聚类（４４，４８）。聚类（４４，４８）的表示在显示器（１１６）上呈现。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于人脸的图像聚类
技术介绍
随着个人和组织持续快速积累图像内容的大的收藏，他们将日益要 求用于组织和浏览其收藏中的图像内容的系统和方法。许多系统允许用 户通过图像和其它数字内容与特定事件或主题的联系来对其进行手动 分类，并基于这些分类来划分数字内容。但是，手动分类系统通常耗时 且难用，尤其是随着数字内容收藏规模的变大。 一些系统被配置为基于 颜色、形状或紋理特征来自动划分数字内容，如图像。但是，由于与基 于颜色、形状或紋理的分类关联的固有不准确性，这些自动划分系统通 常易于对数字内容进行错误分类。在 一 些基于内容的图像检索方法中，低级的视觉特征被用来将图像 分组为有意义的分类，该分类反过来被用来产生用于包含图像的数据库 的索引。根据这些方法，用诸如颜色、紋理、形状和布局等低级特征来 表现图像。查询图像的特征可用来检索数据库中具有类似特征的图像。 总的来说，当被用来分类和索引图像的特征更精确地捕捉到图像内容的 目标方面时，图像自动分类和索引的结果会改善。最近，在检测和归类人类主题的方面(例如，脸部和眼睛)做出了 努力。例如，在一种方法中，数字图像中的人脸被组织为聚类。根据该 方法， 一人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：　在图像（２０）中检测人脸区域（５８）；　从每个人脸区域（５８）提取至少一个相应的参数值（５３）；　将人脸区域（５８）中与满足聚类种子判定的参数值（５３）关联的那些归类为聚类种子人脸区域（３８）；　将 各聚类种子人脸区域（３８）聚类为一个或更多个聚类（４４，４８）；　为每个聚类（４４，４８）建立各自的人脸模型（２４）；以及　存储人脸模型（２４）。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：T张，
申请(专利权)人：惠普开发有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]