СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ВЫБОРА ТИПИЧНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ автоматического выбора изображения из группы изображений в качестве типичного для группы изображений, причем способ содержит этапы:
разделения (201) группы изображений на кластеры посредством устройства, разделяющего на группы в соответствии с заданной характеристикой содержимого изображений;
выбора (203) одного из кластеров на основе количества изображений в каждом из кластеров посредством устройства, выбирающего кластер, имеющий наибольшее количество изображений; и
выбора (205) изображения в качестве типичного для группы изображений из упомянутого выбранного одного кластера посредством устройства.
2. Способ по п.1, в котором этап выбора упомянутого одного кластера дополнительно содержит этап:
выбора кластера, имеющего наименьшее количество вариаций по упомянутой заданной характеристике, когда существует множество кластеров, имеющих наибольшее количество изображений.
3. Способ по п.1, в котором этап выбора по меньшей мере одного изображения из упомянутого выбранного одного кластера содержит этап выбора одного изображения из упомянутого выбранного одного кластера в качестве упомянутого типичного изображения.
4. Способ по п.1, в котором этап разделения группы изображений на кластеры содержит этап
кластеризации изображений, имеющих подобные характеристики.
5. Способ по п.4, в котором этап кластеризации изображений, имеющих подобные характеристики, содержит этап:
кластеризации изображений, которые визуально подобны.
6. Способ по п.1, в котором этап разделения группы изображений на кластеры содержит этап:
кластеризации изображений, зафиксированных во время заданного временного интервала.
7. Способ по п.6, в котором этапу кластеризации изображений, которые визуально подобны, предшествует этап
кластеризации изображений, зафиксированных во время заданного временного интервала; и этап кластеризации изображений, которые визуально подобны, содержит этап:
кластеризации изображений упомянутого кластера изображений, зафиксированных во время заданного временного интервала, которые визуально подобны.
8. Способ по п.4, в котором этап кластеризации изображений, имеющих подобные характеристики, содержит этап:
выделения по меньшей мере одного признака из каждой упомянутой группы изображений;
определения различия по меньшей мере одному выделенному признаку каждого из упомянутой группы изображений; и
кластеризации изображений, имеющих различие меньше заданного порога.
9. Способ по п.7, в котором упомянутый по меньшей мере один признак содержит одно из: яркость; цветовую информацию; признаки распределения цвета; признаки текстуры.
10. Способ по п.1, в котором этап выбора по меньшей мере одного изображения из упомянутого выбранного по меньшей мере одного кластера в качестве типичного изображения содержит этап
выбора изображения, ближайшего к центру упомянутого выбранного по меньшей мере одного кластера.
11. Способ по п.1, в котором этап выбора по меньшей мере одного изображения из упомянутого выбранного по меньшей мере одного кластера в качестве типичного изображения содержит этапы:
определения наличия по меньшей мере одного лица в каждом из упомянутых изображений упомянутого выбранного по меньшей мере одного кластера;
определения соотношения количества изображений, которые содержат по меньшей мере одно лицо, и количества изображений, которые не содержат лица;
выбора изображения, имеющего лицо, если упомянутое соотношение больше чем или
равно 1, или выбора изображения без лица, если упомянутое соотношение меньше чем 1.
12. Компьютерный программный продукт, содержащий множество участков программного кода для выполнения способа в соответствии с каким-либо одним из предшествующих пунктов формулы изобретения.
13. Устройство (100) для выбора изображения из группы изображений в качестве типичного для группы изображений, причем устройство (100) содержит:
разделитель (105) для разделения группы изображений на кластеры в соответствии с заданной характеристикой содержимого упомянутого множества изображений;
селектор (107) для выбора одного из кластеров, имеющего наибольшее количество изображений из количества изображений в каждом из кластеров и для выбора по меньшей мере одного изображения из упомянутого выбранного одного кластера в качестве типичного изображения группы изображений.