应用场景，分类特征可以是人脸特征，对于不同的人而言，会具有不同的人脸特征，那么将人脸特征作为分类特征，则可以实现从大量图片中自动筛选具有这个人脸的图片出来，进一步结合预处理的方案则可以加快分类的速度，减少用户等待时间，具体如下:可选地，上述分类特征为人脸特征，上述在数据库中预存有上述待管理的相册内的图片的分类特征数据包括:
[0041]对数据库中各相册中的图片进行人脸识别，计算并存储有人脸的图片的人脸特征以及特征相似度到数据库。
[0042]人脸识别通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的主要步骤是人脸检测，人脸检测在实际应用中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar-1ike (一种特征描述算子)特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。通常使用的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法。在人脸检测过程中提取到的各种模式特征则可以作为人脸特征的参数进行存储。
[0043]在本发明实施例中，基于前述人脸特征作为分类特征，本发明实施例还提供了基于人脸特征进行检索的具体实现方案，本实施例中采用的是相似度来判断的，本领域技术人员可以获知的是基于人脸聚类或者更为复杂的人脸识别方案也是可以通过人脸特征来进行分类的，以下采用相似度的方案作为一个优选方案的举例不应理解为对本发明实施例的唯一限定，采用相似度进行分类的方案具体如下:可选地，上述在上述数据库中使用上述分类特征进行检索，获得与上述分类特征匹配的图片包括:使用设定的人脸特征在上述数据库中检索特征相似度在预定范围内的图片，获得与设定的人脸特征的相似度在预定范围内的图片。
[0044]103:将获得的图片进行显示，接收对显示的图片进行选择的选择指令；将上述选择指令对应的图片作为已确认选择的图片。
[0045]以上实施例，在获取到分类特征后，对待管理的相册内的图片进行检索，获得具有上述分类特征的图片，将这些获得的图片显示给用户，这样实现了自动推荐的功能，可以不用用户从大量图片中手动选择，减少了用户手动的工作量并降低了用户操作复杂度，从而可以提高相册管理效率。
[0046]以下实施例将以人物为主题的网络相册为例，进行详细说明。目前基于人物为主题的相册一般都会有标注(也称为标记)功能:该功能是是指用户对一张人脸，给出对应的身份信息(就是这个脸对应哪一个人)。在本发明实施例中，标注或者标记的方式，可以是通过用户的手工输入，也可以是用户基于系统的推荐来选择或者确认。
[0047]本发明实施例提出了能够帮助网络相册用户更高效快捷的把自己网络相册中的照片按照片上出现的不同人物进行分类和集中展示的方案。在实现本发明实施例的过程中，可以首先进行人脸检测，然后引导用户标记自己照片中人脸对应的人物身份；然后系统利用用户标注的信息在后台进行人脸识别计算(包括特征提取和相似度计算)，然后基于人脸识别的结果，给用户推荐有这一人物的人脸出现的所有照片(具有上述人物的人脸特征以及相似度在预定范围内的所有图片)，以此来引导用户批量确认这些人脸的身份信息。根据用户的确认反馈，系统还可以实时更新推荐信息。
[0048]采用本发明实施例的方案，由于系统可以实现自动推荐相似人脸，所以用户只需要进行少量几步操作即可完成照片中同一个人的标记确认工作。这样，用户可以快速把自己相册中不同人物完成分类；网络相册也可以基于用户的标注信息来按照不同人物分类和展示图片。
[0049]以下实施例将分别就产品侧和技术侧的具体实现进行更详细的说明，具体如下:
[0050]一、产品侧方案，如图2所示，如下:
[0051]该功能在网络相册中主要有如下应用场景:人像相册，以人物面孔为主题，提供给用户一个以人物维度来聚合、管理照片的方式。
[0052]201:通过人脸检测技术，将用户相册中具有人物面孔的照片提取出来并显示。
[0053]202:接收用户对显示出来的照片进行标注，这些显示出来的照片可以包含未标注的照片也可以包含已经标注的照片，未标注的照片可以认为是未知面孔的照片。
[0054]由于在步骤201中显示的照片可以有很多张，用户是可能对多张照片进行标注的。
[0055]203:系统根据用户的标注的结果，采用空间相册为用户聚合显示同一个面孔的照片。
[0056]需要说明的是，本步骤中显示的同一个面孔的照片是系统推荐给用户的，是可能出现误识别的，比如说:采用相似度的方案中，相似度的范围设定得较大，则可能出现误识另IJ，如果设置得较少则可能漏推荐的情况，具体可以由技术人员根据实际的应用需求进行设定。
[0057]另外，需要说明的是，由于在步骤202中，用户可能在不停的标注照片，那么系统还可以根据标注的结果实时、动态计算面孔数据，从未知面孔中提取出相似度高的面孔，推荐给用户进行标注，进一步降低应用的门槛。
[0058]本发明实施例方案通过人脸检测、人脸相似度计算、人脸自动推荐等技术来帮助用户快速完成照片分类这一过程。本发明实施例方案首先会进行人脸检测，然后引导用户标记自己照片中人脸对应的人物身份。系统利用用户标注的身份信息在后台进行人脸识别计算(包括特征提取和相似度计算)，然后会基于人脸识别，从而给用户推荐有这一人物的人脸出现的所有照片，并引导用户批量确认这些人脸的身份信息。系统根据用户的确认反馈，还可以实时更新推荐信息。由于系统自动推荐相似脸，所以用户只需要进行少量几步操作即可完成照片中同一个人的标记确认工作。这样，用户可以快速把自己相册中不同人物完成分类；网络相册也可以基于用户的标注信息来按照不同人物分类和展示照片。
[0059]二、技术侧具体如下:
[0060]为了实现基于用户标注和系统推荐的人像分类管理相册功能，本发明实施例主要需要设计并实现了用户标注和系统推荐系统。基于标注和推荐系统，用户可以高效便捷的完成人像的标注过程。然后，系统可以自动根据用户的标注信息分类展示和管理对应的人像照片。如图3所示，为系统全图，包含如下几个部分:
[0061]网络相册:存有各种照片。
[0062]预处理系统:对网络相册中的照片进行预处理，主要包括人脸识别、人脸特征提取，相似度计算等，后续实施例将进行更详细的说明。
[0063]标注和推荐系统:实现接收用户对网络相册的照片的标注，并依据用户的标注来推荐符合用户需求的照片。批注和推荐系统的具体实现过程在后续实施例中将给出更详细的说明。
[0064]人相标注信息，是标注和推荐系统依据用户标注获得的用于对相册分类的信息。
[0065]分类管理和展示相片:实现对推荐系统推荐的相片的展示，接受用户的选择确认进而实现分类管理功能。
[0066](I)预处理系统的架构，如图4所示，包括如下几个部分:
[0067]照片存储服务器:是存储照片的服务器，在这个服务器可以完成检测照片，即:检测照片中是否有人脸，并将有人脸的照片发送给任务分发服务器，并提交预处理任务指令；
[0068]任务分发服务器:是对预处理任务的统筹管理的服务器，实现将预处理任务分发到各预处理服务器，并将接收到的照片发送给这些预处理服务器；
[0069]预处理服务器:实现对接收到的照片进行计算，得到人脸特征以及特征相似度，然后存入人脸特征数据库以及人脸特征相似度数据库。由于计算量可能较大，所以预处理服务器数量可以有多个。
[0070](2)、标注和推荐系统的架构，如图5所示，包括如下几个部分:
[0071]前台页面:向用户显示照片，接收用户对照片的标注。在接收到用户对照片的标注后将标注结果发送给任务分发服务器；
[0072]任务分发服务器:接收用户标注以及用户确认的信息，作为任务分发给标注服务器；
[0073]标注服务器:对照片进行标注，并存储人脸标注信息到人脸标注数据的数据库；
[0074]推荐服务器:读取人脸标注数据以及人脸特征相识度信息，计算推荐信息，发送给前台页面。即:得到可以作为推荐照片给用户的结果，发送给前台页面。
[0075]前台页面此时会显示推荐照片，等待用户确认，如果用户有确认则将确认信息发送到任务分发服务器。
[0076]在图5中所示的序号I?6为各步骤的执行顺序。
[0077]本发明实施例可以帮助网络相册的用户更高效快捷的把网络相册中的照片按照片上出现的不同人物进行分类和