照片自动分类器的设计

摘要

在2013年中国的智能手机用户已经超过4.5亿，几乎每款智能手机都能拍照，再加上其他数码摄影设备，期间产生了庞大的数字照片，人们对这些生活照片归类处理是一个繁琐的过程。目前市场上存在的照片分类器软件只能对照片进行时间分类，为解决人们处理日常生活照片的烦恼，根据市场需求和目前的先进技术对照片分类器重新开发设计，该软件不仅能够实现时间分类功能，还能实现人数分类、存储人员分类和景物分类的功能，在此基础上增加了时间检索和头像检索的功能。
　　一、时间分类和时间检索功能通过提取照片的创建时间，然后根据不同的操作可以实现相应的分类。时间分类可以实现年代分类、月份分类和具体日期的分类;时间检索功能按照输入的时间段，可以自动检索符合条件的照片。
　　二、人数分类根据照片中的人脸数目实现分类，存储人员分类和头像检索功能则是根据人脸特征实现分类和检索功能。人数分类功能提取照片中的人脸数目，自动创建人数文件夹，比如:单人照、双人照、三人照和多人照;存储人员分类功能首先提取照片中的人脸特征，然后匹配数据库人脸特征，最后以数据库人名命名文件夹，实现照片分类;头像检索功能根据输入的数据库人脸头像，自动检索目标文件夹中所有包含该头像的照片。
　　三、景物分类是对景物类的照片进行分类，首先根据照片中的景物内容，比如:树木、花卉、山水等，分别建立相应的文件夹，然后将照片自动归类到对应的文件夹。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 照片自动分类器研究的背景和意义

1．2 国内外现状

1．2．1 人脸检测方法介绍

1．2．2 人脸识别方法介绍

1．2．3 基于内容的图像特征提取介绍

1．3 本论文的结构安排

2 系统需求分析

2．1 照片自动分类器可行性分析

2．2 照片自动分类器概要设计

2．2．1 时间分类

2．2．2 人物分类

2．2．3 景物分类

2．3 需求获取描述

2．3．1 时间分类模块需求描述

2．3．2 人数分类需求描述

2．3．3 存储人员分类需求描述

2．3．4 景物分类需求描述

2．4 运行环境

2．5 数据描述

2．5．1 静态数据

2．5．2 动态数据

2．5．3 数据采集

3 系统详细设计

3．1 系统功能结构设计

3．2 时间分类和时间检索设计

3．2．1 年代分类设计

3．2．2 月份分类设计

3．2．3 年月日分类设计

3．3．4 时间检索设计

3．3 人数分类设计

3．3．1 人数分类算法实现

3．3．2 人数分类主程序设计

3．4 存储人员分类和头像检索设计

3．4．1 基于主成分分析法的人脸特征提取

3．4．2 支持向量机的分类

3．4．3 多类分类问题

3．4．4 存储人员分类的算法实现

3．4．5 头像检索设计

3．5 景物分类设计

3．5．1 景物分类原理

3．5．2 景物分类算法设计

4 系统测试与实现

4．1 静态测试

4．2 动态测试

4．3 测试准备

4．4 模块测试及验收

4．5 确认测试

5 总结与展望

5．1 全文总结

5．2 工作展望

参考文献

致谢