基于密度聚类算法的照片分类技术

随着智能手机越来越多的成为人生活的部分,拍照作为智能手机的功能,也越来越多被使用。以此生产出来了数以亿计的照片。这些成千上万照片往往存在手机相册、SD卡这样的内置存储中或者以移动硬盘、NAS(网络附属存储)为代表的外置存储中,用户因为照片的数量太多,很难找到自己想要的照片。如何管理与组织巨大数量的照片成为了用户一个比较麻烦的问题。通过观察包括聚会、旅行、体育比赛、踏青、婚礼等不同活动,对于同一活动,不同照片的元特征(GPS、对焦距离、光圈、体积大小、时间戳等)以及视觉内容(灰度、色调、明暗等)有着很多相似程度,利用照片的视觉与元特征相似程度来进行照片的聚集归类。本文提出了一个方法,将图片的元特征和视觉特征的参数量化,使用利用密度聚类算法(DBSCAN算法),与照片与照片之间的相似性对照片分类。本文提出的算法也满足可扩展性的要求,以便添加新的照片的时候将自动完成分类。