CN109388722B - 一种用于添加或查找社交联系人的方法与设备 - Google Patents

Abstract

本申请的目的是提供一种用于添加社交联系人的方法与设备，该方法包括接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。与现有技术相比，本申请解决了当不知道欲添加的社交联系人的社交信息时，用户依然可以与对方建立社交联系。进而网络设备根据图像的拍摄位置信息、拍摄时间信息更加精准的获得相匹配的社交联系人，方便用户间建立社交联系，提高了用户体验。

Description

一种用于添加或查找社交联系人的方法与设备

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种用于添加或查找社交联系人的技术。

背景技术

随着互联网的发展，社交应用使人们相互建立社交联系。一般情况下，用户通过输入欲添加好友的社交信息(例如手机号码、微信号、QQ号、邮箱等)等来添加好友，当存在用户不知道想要添加好友的社交信息时，用户则不能与想要添加的好友建立社交联系，不方便用户建立更多的社交联系。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种用于添加社交联系人的方法与设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于添加社交联系人的方法，该方法包括：接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于查找社交联系人的方法，该方法包括：接收第一社交用户通过用户设备提交的查询社交联系人的请求，其中，所述查询社交联系人的请求包括目标图像；根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于添加社交联系人的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行：接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于查找社交联系人的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行：接收第一社交用户通过用户设备提交的查询社交联系人的请求，其中，所述查询社交联系人的请求包括目标图像；根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种包括指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得***进行：接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。

与现有技术相比，本申请用户通过其用户设备上传社交请求至网络设备，其中，社交请求包括欲添加的社交联系人的图像信息；网络设备根据图像中的人脸信息获得相匹配的社交联系人，解决了当不知道欲添加的社交联系人的社交信息时，用户依然可以与对方建立社交联系。进而网络设备根据图像的拍摄位置信息、拍摄时间信息更加精准的获得相匹配的社交联系人，方便用户间建立社交联系，提高了用户体验。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出根据本申请一个实施例的一种用于添加社交联系人的方法流程图；

图2示出根据本申请另一个实施例的一种用于查找社交联系人的方法流程图；

图3示出根据本申请一个实施例的一种用于添加社交联系人的设备示意图；

图4示出根据本申请另一个实施例的一种用于查找社交联系人的设备示意图；

图5示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性***；

图6a，图6b分别示出了本申请一个实施例的一种经典场景应用图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步详细描述。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

本申请所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作***，如android操作***、iOS操作***等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。优选地，所述设备还可以是运行于所述用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备、网络设备、触摸终端或网络设备与触摸终端通过网络相集成所构成的设备上的程序。

当然，本领域技术人员应能理解上述设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的设备如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或者更多，除非另有明确具体的限定。

图1示出了根据本申请一个实施例的一种用于添加社交联系人的方法流程图。该方法包括步骤S11、步骤S12和步骤S13，其中，在步骤S11中，网络设备接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；在步骤S12中，网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；在步骤S13中，网络设备根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。在此，目标图像中包括第一社交用户欲添加的社交联系人的图像信息。

例如，网络设备接收第一社交用户A通过其用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中该请求中包括目标图像，且该目标图像中含有欲添加的社交联系人。网络设备基于人脸识别技术从目标图像中获得该欲被添加的社交联系人的人脸信息，进而网络设备从社交信息库中查询获得与人脸信息相匹配的第二社交用户B。在一些实施例中，网络设备检测目标图像，在图像中准确标定处人脸的位置和大小，进而对图像处理(例如光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、滤波或锐化等)提取人脸的特征数据，即获得人脸信息，并将提取的人脸信息与社交信息库中存储的特征模板进行搜索匹配，当相似度超过预先设置的阈值时，则把匹配得到的结果输出。其中社交信息库中存储有大量基于人脸图像信息，并通过识别算法、机器学习获得的特征模板。所述社交信息库可以存储在所述网络设备或是所述网络设备之外的其他设备中。进而，网络设备根据所述第二社交用户B所关联的账号信息(例如“xikeai”)、建立所述第一社交用户A与所述第二社交用户B的社交联系。在一些实施例中，所述账号信息包括但不限于手机号码，微信号，QQ号，邮箱，其他即时通信应用或其他类型应用的注册账号、访问账号等。在一些实施例中，网络设备需第一社交用户A确认第二社交用户B后，将第一社交用户A添加好友的请求直接发送给第二社交用户B的用户设备；在另一些实施例中，网络设备将第一社交用户A与第二社交用户B相互添加为好友，并分别通知该两社交用户已互为好友。

在一些实施例中，其中，所述步骤S12包括网络设备根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，覆盖包括第二用户的活动区域覆盖该拍摄位置GPS信息，或者第二用户的活动区域与所述拍摄位置GPS信息间的最短距离小于或等于预定覆盖距离阈值信息，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如50米。

例如，网络设备根据目标图像中的人脸信息及该目标图像的拍摄位置信息(例如XXX广场)，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户B，其中，在一些实施例中，所述第二社交用户B的活动区域覆盖该拍摄位置信息，例如，第二社交用户B的活动区域XXX广场，该拍摄位置为XXX广场中的喷泉景观位置；在另一些实施例中，第二用户B的活动区域XXX广场与拍摄位置GPS信息XX咖啡店间的最短距离等于预定覆盖距离阈值50米。在一些实施例中，网络设备通过目标图像的EXIF(Exchangeable image fileformat，可交换图像文件格式)信息确定拍摄位置信息，从目标图像中提取其GPS信息(例如东经121°27′15″、北纬31°12′26″)，进而将上述GPS信息转换为地理位置即获得拍摄位置信息“XXX广场”。在另一些实施例中，网络设备将该目标图像的背景建筑群在地理数据库中进行匹配查询，获得该目标图片的拍摄位置信息XXX广场。

在一些实施例中，其中，所述步骤S12包括网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的一个或多个候选第二社交用户；根据所述目标图像的拍摄位置信息及每个候选第二社交用户的活动区域，从所述一个或多个候选第二社交用户中筛选第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，第二社交用户的活动区域包括通过该用户的活动轨迹获取的活动区域。

例如，网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询，确定与所述人脸信息相匹配的多个候选第二社交用户，例如第二社交用户B、第二社交用户C；进而网络设备根据所述目标图像的拍摄位置信息XXX广场及每个候选第二社交用户的活动区域，如图6a、图6b所示分别为第二社交用户B、第二社交用户C的活动区域，从上述两个第二社交用户中筛选第二社交用户C，其中，该第二社交用户C的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。如图6b所述第二用户C的活动区域覆盖该拍摄位置信息XXX广场，或者第二用户C的活动区域与所述拍摄位置信息CCC景区间的最短距离小于预定覆盖距离阈值信息300米，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如300米。

在一些实施例中，其中，所述方法还包括网络设备检测所述目标图像是否满足实时拍摄条件；其中，所述步骤S12包括若所述目标图像满足所述实时拍摄条件，网络设备根据所述目标图像的拍摄位置信息及每个候选第二社交用户的活动区域，从所述一个或多个候选第二社交用户中筛选第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，实时拍摄条件包括但不限于目标图像通过现场拍摄获得，通过现场拍摄经过PS(Adobe Photoshop，图像处理软件)处理或者通过现场拍摄转发获得；不包括通过截屏[不能携带原图片的EXIF(Exchangeable image file format，可交换图像文件格式)信息]或通过翻拍(采用照相方法进行复制，将产生新的EXIF信息)获得。

例如，网络设备检测所述目标图像是否满足实时拍摄条件，若该目标图像没有经过截屏、翻拍而是现场拍摄获得，该目标图像满足实时拍摄条件；网路设备根据所述目标图像的拍摄位置信息XXX广场及每个候选第二社交用户的活动区域，如图6a、图6b示出的第二社交用户B的活动区域、第二社交用户C的活动区域；网络设备从这两个第二社交用户中筛选获得第二社交用户C，其中，所述第二社交用户C的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。如图6b所述第二用户C的活动区域覆盖该拍摄位置信息XXX广场，或者第二用户C的活动区域与所述拍摄位置信息CCC景区间的最短距离小于预定覆盖距离阈值信息300米，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如300米。

在一些实施例中，其中，所述第二社交用户在所述目标图像被拍摄时的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。

例如，第二社交用户在目标图像被拍摄时的活动区域XXX广场覆盖目标图像的拍摄位置信息XXX广场，或者第二社交用户在目标图像被拍摄时的活动区域XXX广场与目标图像的拍摄位置信息CCC景区间的最短距离小于预定覆盖距离阈值信息300米，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如300米。

在一些实施例中，其中，所述实时拍摄条件包括但不限于以下任一项或者它们的组合：所述目标图像的拍摄信息包括所述目标图像的拍摄时间信息；所述添加社交联系人的请求的接收时间信息与所述目标图像的拍摄时间信息的差值小于或等于预定时间间隔阈值信息；所述目标图像中的实际场景信息与所述目标图像的拍摄位置信息相匹配；所述目标图像中的实际场景信息与所述目标图像的拍摄时间信息相匹配。

例如，在一些实施例中，所述实时拍摄条件包括所述目标图像的拍摄信息，例如所述目标图像的拍摄时间信息；即目标图像的拍摄信息中包括该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/19，PM15:21”则满足实时拍摄条件。在一些实施例中，网络设备接收添加社交联系人请求的接收时间信息“2018/1/19，PM15:21”与该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/20，AM10:21”的差值19小时，小于预定时间间隔阈值信息48小时，则满足实时拍摄条件；在一些实施例中，该预定时间间隔阈值信息48小时由计算机统计分析获得。在另一些实施例中，例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息XXX广场，该目标图像的拍摄位置信息为XXX广场中的喷泉景观位置，则满足实时拍摄条件。例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息XXX广场，该目标图像的拍摄位置信息CCC景区，其中XXX广场与CCC景区的距离为300米，小于预定距离阈值1000米，则满足实时拍摄条件，在一些实施例中，预定距离阈值1000米由计算机统计分析获得。又例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息XXX市，该目标图像的拍摄位置信息AAA市，其中两市的距离为3003米，大于预定距离阈值1000米，则不满足实时拍摄条件，该目标图像可能是翻拍获得的，在一些实施例中，预定距离阈值1000米由计算机统计分析获得。在另一些实施例中，网络设备获取目标图像中的实际场景信息例如阳光下的XXX广场，该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/19，PM14:21”则满足实时拍摄条件。又例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息阳光下的XXX广场，该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/19，PM23:21”，则不满足实时拍摄条件，该目标图像可能是翻拍获得的。

本领域技术人员应能理解，上述实时拍摄条件的内容仅为举例，其他现有的或今后可能出现的实时拍摄条件的内容如能适用于本申请，也应包含在本申请的保护范围之内，并在此以引用的方式包含于此。

在一些实施例中，其中，所述步骤S12包括子步骤S121和步骤S122(均未示出)，其中，在步骤S121中，网络设备从所述目标图像中提取人脸信息；在步骤S122中，网络设备根据所述人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户。

例如，网络设备从目标图像中提取人脸信息，基于人脸识别技术从目标图像中获得该被查询的社交联系人的人脸信息，在一些实施例中，网络设备检测目标图像，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，进而对图像处理(例如光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、滤波或锐化等)提取人脸的特征数据，即获得人脸信息。网络设备将人脸信息与社交信息库中存储的特征模板进行搜索匹配，当相似度超过预先设置的阈值时，则把匹配得到的结果输出。其中社交信息库中存储有大量基于人脸图像信息，并通过识别算法、机器学习获得的特征模板。网络设备根据该人脸信息在社交信息库中匹配查询，确定与该人脸信息相匹配的第二社交用户。

在一些实施例中，其中，所述子步骤S121包括网络设备根据所述第一社交用户在所述目标图像中的选择标记信息从所述目标图像中提取人脸信息。在此，选择标记信息包括在目标图像中通过打勾或者圈中来选中欲被添加的社交联系人的标记信息。

例如，第一社交用户A通过打勾选中目标图像中的欲被添加的社交联系人。网络设备根据第一社交用户A在所述目标图像中的打勾标记信息从该目标图像中提取人脸信息。

本领域技术人员应能理解，上述选择标记信息的内容仅为举例，其他现有的或今后可能出现的选择标记信息的内容如能适用于本申请，也应包含在本申请的保护范围之内，并在此以引用的方式包含于此。

在一些实施例中，其中，所述子步骤S122包括网络设备根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，以及所述目标图像中的其它人脸信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，与所述其它人脸信息相匹配的其它社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。

例如，在一些实施例中，目标图像中包括多个人脸信息，包括欲被添加社交联系人的人脸信息及其它社交用户C的人脸信息，该目标图像的拍摄位置信息XXX广场；网络设备根据欲被添加社交联系人的人脸信息，在社交信息库中匹配查询确定与该人脸信息相匹配的第二社交用户B，并且网络设备基于其它人脸信息获得其它社交用户C，其中其它社交用户C的活动区域XXX广场覆盖该目标图像的拍摄位置信息XXX广场。在一些实施例中，其它社交用户C包括已与第一社交用户建立社交联系的社交用户或者与第一社交用户未建立社交联系的社交用户。在一些实施例中，网络设备无法获得第二社交用户B的活动区域，但可以获得其它社交用户C的活动区域，并且其它社交用户C的活动区域与该拍摄位置信息吻合，例如其它社交用户C的活动区域XXX广场，该拍摄位置为XXX广场中的喷泉景观位置。

图2示出根据本申请另一个实施例的一种用于查找社交联系人的方法流程图。该方法包括步骤S21、步骤S22和步骤S23，其中，在步骤S21中，网络设备接收第一社交用户通过用户设备提交的查询社交联系人的请求，其中，所述查询社交联系人的请求包括目标图像；在步骤S22中，网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；在步骤S23中，网络设备将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。在此，目标图像中包括第一社交用户欲查询的社交联系人的图像信息。第二社交用户的社交信息包括但不限于社交账号信息、社交头像信息或者社交联系信息。

例如，网络设备接收第一社交用户A通过其用户设备提交的查询社交联系人请求，其中，该查询社交联系人的请求包括目标图像。网络设备基于人脸识别技术从目标图像中获得该被查询的社交联系人的人脸信息，进而网络设备从社交信息库中查询获得与该人脸信息相匹配的第二社交用户B。将第二社交用户B的社交信息(例如社交账号信息)发送至第一社交用户A的用户设备。在一些实施例中，网络设备检测目标图像，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，进而对图像处理(例如光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、滤波或锐化等)提取人脸的特征数据，即人脸信息，将人脸信息与社交信息库中存储的特征模板进行搜索匹配，当相似度超过预先设置的阈值时，则把匹配得到的结果输出。其中社交信息库中存储有大量基于人脸图像信息，并通过识别算法、机器学习获得的特征模板，通过对目标图像中的人脸进行识别，解决了当不知道欲查询的社交联系人的社交信息时，用户依然可以和对方建立联系，方便用户之间查询对方信息建立社交关系，提升了用户的社交体验。

在一些实施例中，所述方法还包括网络设备对所述第二社交用户的社交信息进行脱敏处理；其中，将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备，包括网络设备将脱敏处理后的所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。在此，脱敏处理包括数据脱敏，即对敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

例如，网络设备对上述第二社交用户的社交信息进行脱敏处理，其中该第二社交用户的社交信息包括社交账号信息、社交头像信息及社交联系信息(例如联系电话信息)，网络设备将其中的社交联系信息(例如联系电话信息)进行脱敏处理。在一些实施例中，网络设备采用脱敏方法进行脱敏处理，其中脱敏方法包括但不限于替换、无效化、乱序或者对称加密等。网络设备将脱敏处理后的第二社交用户的社交信息(包括社交账号信息、社交头像信息)发送至第一社交用户A的用户设备。

在一些实施例中，其中，所述方法还包括网络设备接收所述第一社交用户通过所述用户设备发送的关于所述第二社交用户的添加联系人请求；网络设备建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。

例如，在一些实施例中，所述第一社交用户A基于前述查找到的第二社交用户的社交信息，发出关于第二社交用户的添加联系人请求，网络设备接收第一社交用户A通过其用户设备发送的添加第二社交用户B的请求；网络设备建立第一社交用户A与第二社交用户B的社交联系。

在一些实施例中，其中，所述步骤S22包括网络设备根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，覆盖包括第二用户的活动区域覆盖该拍摄位置GPS信息，或者第二用户的活动区域与所述拍摄位置GPS信息间的最短距离小于或等于预定覆盖距离阈值信息，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如50米。

例如，网络设备根据目标图像中的人脸信息及该目标图像的拍摄位置信息(例如XXX广场)，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户B，其中，在一些实施例中，所述第二社交用户B的活动区域覆盖该拍摄位置信息，例如，第二社交用户B的活动区域XXX广场，该拍摄位置为XXX广场中的喷泉景观位置；在另一些实施例中，第二用户B的活动区域XXX广场与拍摄位置GPS信息XX咖啡店间的最短距离等于预定覆盖距离阈值50米。在一些实施例中，网络设备通过目标图像的EXIF(Exchangeable image fileformat，可交换图像文件格式)信息确定拍摄位置信息，从目标图像中提取其GPS信息(例如东经121°27′15″、北纬31°12′26″)，进而将上述GPS信息转换为地理位置即获得拍摄位置信息“XXX广场”。在另一些实施例中，网络设备将该目标图像的背景建筑群在地理数据库中进行匹配查询，获得该目标图片的拍摄位置信息XXX广场。

图3示出了根据本申请一个实施例的一种用于添加社交联系人的设备结构图。该设备包括第一模块、第二模块和第三模块，其中，所述第一模块，用于网络设备接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；所述第二模块，用于网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；所述第三模块，用于网络设备根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。在此，目标图像中包括第一社交用户欲添加的社交联系人的图像信息。

例如，网络设备接收第一社交用户A通过其用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中该请求中包括目标图像，且该目标图像中含有欲添加的社交联系人。网络设备基于人脸识别技术从目标图像中获得该欲被添加的社交联系人的人脸信息，进而网络设备从社交信息库中查询获得与人脸信息相匹配的第二社交用户B。在一些实施例中，网络设备检测目标图像，在图像中准确标定处人脸的位置和大小，进而对图像处理(例如光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、滤波或锐化等)提取人脸的特征数据，即获得人脸信息，并将将提取的人脸信息与社交信息库中存储的特征模板进行搜索匹配，当相似度超过预先设置的阈值时，则把匹配得到的结果输出。其中社交信息库中存储有大量基于人脸图像信息，并通过识别算法、机器学习获得的特征模板。所述社交信息库可以存储在所述网络设备或是所述网络设备之外的其他设备中。进而网络设备根据所述第二社交用户B的账号信息(例如“xikeai”)建立所述第一社交用户A与所述第二社交用户B的社交联系。在一些实施例中，所述账号信息包括但不限于手机号码，微信号，QQ号，邮箱，其他即时通信应用或其他类型应用的注册账号、访问账号等。在一些实施例中，网络设备需第一社交用户A确认第二社交用户B后，将第一社交用户A添加好友的请求直接发送给第二社交用户B的用户设备；在另一些实施例中，网络设备将第一社交用户A与第二社交用户B相互添加为好友，并分别通知该两社交用户已互为好友。

在一些实施例中，其中，所述第二模块，用于网络设备根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，覆盖包括第二用户的活动区域覆盖该拍摄位置GPS信息，或者第二用户的活动区域与所述拍摄位置GPS信息间的最短距离小于或等于预定覆盖距离阈值信息，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如50米。

例如，网络设备根据目标图像中的人脸信息及该目标图像的拍摄位置信息(例如XXX广场)，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户B，其中，在一些实施例中，所述第二社交用户B的活动区域覆盖该拍摄位置信息，例如，第二社交用户B的活动区域XXX广场，该拍摄位置为XXX广场中的喷泉景观位置；在另一些实施例中，第二用户B的活动区域XXX广场与拍摄位置GPS信息XX咖啡店间的最短距离等于预定覆盖距离阈值50米。在一些实施例中，网络设备通过目标图像的EXIF(Exchangeable image fileformat，可交换图像文件格式)信息确定拍摄位置信息，从目标图像中提取其GPS信息(例如东经121°27′15″、北纬31°12′26″)，进而将上述GPS信息转换为地理位置即获得拍摄位置信息“XXX广场”。在另一些实施例中，网络设备将该目标图像的背景建筑群在地理数据库中进行匹配查询，获得该目标图片的拍摄位置信息XXX广场。

在一些实施例中，其中，所述第二模块，用于网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的一个或多个候选第二社交用户；根据所述目标图像的拍摄位置信息及每个候选第二社交用户的活动区域，从所述一个或多个候选第二社交用户中筛选第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，第二社交用户的活动区域包括通过该用户的活动轨迹获取的活动区域。

例如，网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询，确定与所述人脸信息相匹配的多个候选第二社交用户，例如第二社交用户B、第二社交用户C；进而网络设备根据所述目标图像的拍摄位置信息XXX广场及每个候选第二社交用户的活动区域，如图6a、图6b所示第二社交用户B、第二社交用户C的活动区域，从上述两个第二社交用户中筛选第二社交用户C，其中，该第二社交用户C的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。如图6b所述第二用户C的活动区域覆盖该拍摄位置信息XXX广场，或者第二用户C的活动区域与所述拍摄位置信息CCC景区间的最短距离小于预定覆盖距离阈值信息300米，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如300米。

在一些实施例中，其中，所述设备还包括网络设备检测所述目标图像是否满足实时拍摄条件；其中，所述第二模块，用于若所述目标图像满足所述实时拍摄条件，网络设备根据所述目标图像的拍摄位置信息及每个候选第二社交用户的活动区域，从所述一个或多个候选第二社交用户中筛选第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，实时拍摄条件包括但不限于目标图像通过现场拍摄获得，通过现场拍摄经过PS(Adobe Photoshop，图像处理软件)处理或者通过现场拍摄转发获得；不包括通过截屏[不能携带原图片的EXIF(Exchangeable image file format，可交换图像文件格式)信息]或通过翻拍(采用照相方法进行复制，将产生新的EXIF信息)获得。

例如，网络设备检测所述目标图像是否满足实时拍摄条件，若该目标图像没有经过截屏、翻拍而是现场拍摄获得，该目标图像满足实时拍摄条件；网路设备根据所述目标图像的拍摄位置信息XXX广场及每个候选第二社交用户的活动区域，如图6a、图6b示出的第二社交用户B的活动区域、第二社交用户C的活动区域；网络设备从这两个第二社交用户中筛选获得第二社交用户C，其中，所述第二社交用户C的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。如图6b所述第二用户C的活动区域覆盖该拍摄位置信息XXX广场，或者第二用户C的活动区域与所述拍摄位置信息CCC景区间的最短距离小于预定覆盖距离阈值信息300米，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如300米。

在一些实施例中，其中，所述第二社交用户在所述目标图像被拍摄时的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。

例如，第二社交用户在目标图像被拍摄时的活动区域XXX广场覆盖目标图像的拍摄位置信息XXX广场，或者第二社交用户在目标图像被拍摄时的活动区域XXX广场与目标图像的拍摄位置信息CCC景区间的最短距离小于预定覆盖距离阈值信息300米，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如300米。

在一些实施例中，其中，所述实时拍摄条件包括但不限于以下任一项或者它们的组合：所述目标图像的拍摄信息包括所述目标图像的拍摄时间信息；所述添加社交联系人的请求的接收时间信息与所述目标图像的拍摄时间信息的差值小于或等于预定时间间隔阈值信息；所述目标图像中的实际场景信息与所述目标图像的拍摄位置信息相匹配；所述目标图像中的实际场景信息与所述目标图像的拍摄时间信息相匹配。

例如，在一些实施例中，所述实时拍摄条件包括所述目标图像的拍摄信息，例如所述目标图像的拍摄时间信息；即目标图像的拍摄信息中包括该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/19，PM15:21”则满足实时拍摄条件。在一些实施例中，网络设备接收添加社交联系人请求的接收时间信息“2018/1/19，PM15:21”与该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/20，AM10:21”的差值19小时，小于预定时间间隔阈值信息48小时，则满足实时拍摄条件；在一些实施例中，该预定时间间隔阈值信息48小时由计算机统计分析获得。在另一些实施例中，例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息XXX广场，该目标图像的拍摄位置信息为XXX广场中的喷泉景观位置，则满足实时拍摄条件。例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息XXX广场，该目标图像的拍摄位置信息CCC景区，其中XXX广场与CCC景区的距离为300米，小于预定距离阈值1000米，则满足实时拍摄条件，在一些实施例中，预定距离阈值1000米由计算机统计分析获得。又例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息XXX市，该目标图像的拍摄位置信息AAA市，其中两市的距离为3003米，大于预定距离阈值1000米，则不满足实时拍摄条件，该目标图像可能是翻拍获得的，在一些实施例中，预定距离阈值1000米由计算机统计分析获得。在另一些实施例中，网络设备获取目标图像中的实际场景信息例如阳光下的XXX广场，该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/19，PM14:21”则满足实时拍摄条件。又例如，网络设备获取目标图像中的实际场景信息阳光下的XXX广场，该目标图像的拍摄时间信息“2018/1/19，PM23:21”，则不满足实时拍摄条件，该目标图像可能是翻拍获得的。

本领域技术人员应能理解，上述实时拍摄条件的内容仅为举例，其他现有的或今后可能出现的实时拍摄条件的内容如能适用于本申请，也应包含在本申请的保护范围之内，并在此以引用的方式包含于此。

在一些实施例中，其中，所述第二模块包括第二一模块和第二二模块(均未示出)，其中，所述第二一模块，用于网络设备从所述目标图像中提取人脸信息；所述第二二模块，用于网络设备根据所述人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户。

例如，网络设备从目标图像中提取人脸信息，基于人脸识别技术从目标图像中获得该被查询的社交联系人的人脸信息，在一些实施例中，网络设备检测目标图像，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，进而对图像处理(例如光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、滤波或锐化等)提取人脸的特征数据，即获得人脸信息。网络设备将人脸信息与社交信息库中存储的特征模板进行搜索匹配，当相似度超过预先设置的阈值时，则把匹配得到的结果输出。其中社交信息库中存储有大量基于人脸图像信息，并通过识别算法、机器学习获得的特征模板。网络设备根据该人脸信息在社交信息库中匹配查询，确定与该人脸信息相匹配的第二社交用户。

在一些实施例中，其中，所述第二一模块，用于网络设备根据所述第一社交用户在所述目标图像中的选择标记信息从所述目标图像中提取人脸信息。在此，选择标记信息包括在目标图像中通过打勾或者圈中来选中欲被添加的社交联系人的标记信息。

例如，第一社交用户A通过打勾选中目标图像中的欲被添加的社交联系人。网络设备根据第一社交用户A在所述目标图像中的打勾标记信息从该目标图像中提取人脸信息。

本领域技术人员应能理解，上述选择标记信息的内容仅为举例，其他现有的或今后可能出现的选择标记信息的内容如能适用于本申请，也应包含在本申请的保护范围之内，并在此以引用的方式包含于此。

在一些实施例中，其中，所述第二二模块，用于网络设备根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，以及所述目标图像中的其它人脸信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，与所述其它人脸信息相匹配的其它社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。

例如，在一些实施例中，目标图像中包括多个人脸信息，包括欲被添加社交联系人的人脸信息及其它社交用户C的人脸信息，该目标图像的拍摄位置信息XXX广场；网络设备根据欲被添加社交联系人的人脸信息，在社交信息库中匹配查询确定与该人脸信息相匹配的第二社交用户B，并且网络设备基于其它人脸信息获得其它社交用户C，其中其它社交用户C的活动区域XXX广场覆盖该目标图像的拍摄位置信息XXX广场。在一些实施例中，其它社交用户C包括已与第一社交用户建立社交联系的社交用户或者与第一社交用户未建立社交联系的社交用户。在一些实施例中，网络设备无法获得第二社交用户B的活动区域，但可以获得其它社交用户C的活动区域，并且其它社交用户C的活动区域与该拍摄位置信息吻合，例如其它社交用户C的活动区域XXX广场，该拍摄位置为XXX广场中的喷泉景观位置。

图4示出根据本申请另一个实施例的一种用于查找社交联系人的设备示意图。该设备包括第四模块、第五模块和第六模块，其中，所述第四模块，用于网络设备接收第一社交用户通过用户设备提交的查询社交联系人的请求，其中，所述查询社交联系人的请求包括目标图像；所述第五模块，用于网络设备根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；所述第六模块，用于网络设备将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。在此，目标图像中包括第一社交用户欲查询的社交联系人的图像信息。第二社交用户的社交信息包括但不限于社交账号信息、社交头像信息或者社交联系信息。

例如，网络设备接收第一社交用户A通过其用户设备提交的查询社交联系人请求，其中，该查询社交联系人的请求包括目标图像。网络设备基于人脸识别技术从目标图像中获得该被查询的社交联系人的人脸信息，进而网络设备从社交信息库中查询获得与该人脸信息相匹配的第二社交用户B。将第二社交用户B的社交信息(例如社交账号信息)发送至第一社交用户A的用户设备。在一些实施例中，网络设备检测目标图像，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，进而对图像处理(例如光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、滤波或锐化等)提取人脸的特征数据，即人脸信息，将人脸信息与社交信息库中存储的特征模板进行搜索匹配，当相似度超过预先设置的阈值时，则把匹配得到的结果输出。其中社交信息库中存储有大量基于人脸图像信息，并通过识别算法、机器学习获得的特征模板，通过对目标图像中的人脸进行识别，解决了当不知道欲查询的社交联系人的社交信息时，用户依然可以和对方建立联系，方便用户之间查询对方信息建立社交关系，提升了用户的社交体验。

在一些实施例中，所述设备还用于网络设备对所述第二社交用户的社交信息进行脱敏处理；其中，将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备，包括网络设备将脱敏处理后的所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。在此，脱敏处理包括数据脱敏，即对敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

例如，网络设备对上述第二社交用户的社交信息进行脱敏处理，其中该第二社交用户的社交信息包括社交账号信息、社交头像信息及社交联系信息(例如联系电话信息)，网络设备将其中的社交联系信息(例如联系电话信息)进行脱敏处理。在一些实施例中，网络设备采用脱敏方法进行脱敏处理，其中脱敏方法包括但不限于替换、无效化、乱序或者对称加密等。网络设备将脱敏处理后的第二社交用户的社交信息(包括社交账号信息、社交头像信息)发送至第一社交用户A的用户设备。

在一些实施例中，其中，所述设备还用于网络设备接收所述第一社交用户通过所述用户设备发送的关于所述第二社交用户的添加联系人请求；网络设备建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。

例如，在一些实施例中，所述第一社交用户A基于前述查找到的第二社交用户的社交信息，发出关于第二社交用户的添加联系人请求，网络设备接收第一社交用户A通过其用户设备发送的添加第二社交用户B的请求；网络设备建立第一社交用户A与第二社交用户B的社交联系。

在一些实施例中，其中，所述第五模块，用于网络设备根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。在此，覆盖包括第二用户的活动区域覆盖该拍摄位置GPS信息，或者第二用户的活动区域与所述拍摄位置GPS信息间的最短距离小于或等于预定覆盖距离阈值信息，在一些实施例中，覆盖距离阈值信息由计算机统计分析预先设置，例如50米。

例如，网络设备根据目标图像中的人脸信息及该目标图像的拍摄位置信息(例如XXX广场)，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户B，其中，在一些实施例中，所述第二社交用户B的活动区域覆盖该拍摄位置信息，例如，第二社交用户B的活动区域XXX广场，该拍摄位置为XXX广场中的喷泉景观位置；在另一些实施例中，第二用户B的活动区域XXX广场与拍摄位置GPS信息XX咖啡店间的最短距离等于预定覆盖距离阈值50米。在一些实施例中，网络设备通过目标图像的EXIF(Exchangeable image fileformat，可交换图像文件格式)信息确定拍摄位置信息，从目标图像中提取其GPS信息(例如东经121°27′15″、北纬31°12′26″)，进而将上述GPS信息转换为地理位置即获得拍摄位置信息“XXX广场”。在另一些实施例中，网络设备将该目标图像的背景建筑群在地理数据库中进行匹配查询，获得该目标图片的拍摄位置信息XXX广场。

图5示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性***；

如图5所示在一些实施例中，***500能够作为各所述实施例中的任意一个添加或查找社交联系人的设备。在一些实施例中，***500可包括具有指令的一个或多个计算机可读介质(例如，***存储器或NVM/存储设备520)以及与该一个或多个计算机可读介质耦合并被配置为执行指令以实现模块从而执行本申请中所述的动作的一个或多个处理器(例如，(一个或多个)处理器505)。

对于一个实施例，***控制模块510可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器505中的至少一个和/或与***控制模块510通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。

***控制模块510可包括存储器控制器模块530，以向***存储器515提供接口。存储器控制器模块530可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。

***存储器515可被用于例如为***500加载和存储数据和/或指令。对于一个实施例，***存储器515可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。在一些实施例中，***存储器515可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。

对于一个实施例，***控制模块510可包括一个或多个输入/输出(I/O)控制器，以向NVM/存储设备520及(一个或多个)通信接口525提供接口。

例如，NVM/存储设备520可被用于存储数据和/或指令。NVM/存储设备520可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。

NVM/存储设备520可包括在物理上作为***500被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问而不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备520可通过网络经由(一个或多个)通信接口525进行访问。

(一个或多个)通信接口525可为***500提供接口以通过一个或多个网络和/或与任意其他适当的设备通信。***500可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信。

对于一个实施例，(一个或多个)处理器505中的至少一个可与***控制模块510的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块530)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器505中的至少一个可与***控制模块510的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成***级封装(SiP)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器505中的至少一个可与***控制模块510的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器505中的至少一个可与***控制模块510的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上***(SoC)。

在各个实施例中，***500可以但不限于是：服务器、工作站、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、持有计算设备、平板电脑、上网本等)。在各个实施例中，***500可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，***500包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如前任一项所述的方法被执行。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被计算机设备执行时，如前任一项所述的方法被执行。

本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个计算机程序；

当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前任一项所述的方法。

需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。本领域技术人员应能理解，计算机程序指令在计算机可读介质中的存在形式包括但不限于源文件、可执行文件、安装包文件等，相应地，计算机程序指令被计算机执行的方式包括但不限于：该计算机直接执行该指令，或者该计算机编译该指令后再执行对应的编译后程序，或者该计算机读取并执行该指令，或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程序。在此，计算机可读介质可以是可供计算机访问的任意可用的计算机可读存储介质或通信介质。

通信介质包括藉此包含例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的通信信号被从一个***传送到另一***的介质。通信介质可包括有导的传输介质(诸如电缆和线(例如，光纤、同轴等))和能传播能量波的无线(未有导的传输)介质，诸如声音、电磁、RF、微波和红外。计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据可被体现为例如无线介质(诸如载波或诸如被体现为扩展频谱技术的一部分的类似机制)中的已调制数据信号。术语“已调制数据信号”指的是其一个或多个特征以在信号中编码信息的方式被更改或设定的信号。调制可以是模拟的、数字的或混合调制技术。

作为示例而非限制，计算机可读存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动的介质。例如，计算机可读存储介质包括，但不限于，易失性存储器，诸如随机存储器(RAM,DRAM,SRAM)；以及非易失性存储器，诸如闪存、各种只读存储器(ROM,PROM,EPROM,EEPROM)、磁性和铁磁/铁电存储器(MRAM,FeRAM)；以及磁性和光学存储设备(硬盘、磁带、CD、DVD)；或其它现在已知的介质或今后开发的能够存储供计算机***使用的计算机可读信息/数据。

在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (12)

1.一种用于添加社交联系人的方法，其中，该方法包括：

接收第一社交用户通过用户设备提交的添加社交联系人的请求，其中，所述添加社交联系人的请求包括目标图像；

根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；

根据所述第二社交用户的账号信息建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系；

其中，所述根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，包括：

先根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的一个或多个候选第二社交用户；

再检测所述目标图像是否满足实时拍摄条件；

若所述目标图像满足所述实时拍摄条件，根据所述目标图像的拍摄位置信息及每个候选第二社交用户的活动区域，从所述一个或多个候选第二社交用户中筛选第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息，所述活动区域是通过所述第二社交用户的活动轨迹获取的，所述实时拍摄条件包括所述目标图像是现场拍摄获得而不是通过截屏或翻拍获得。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二社交用户在所述目标图像被拍摄时的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述实时拍摄条件满足以下至少任一项：

所述目标图像的拍摄信息包括所述目标图像的拍摄时间信息；

所述添加社交联系人的请求的接收时间信息与所述目标图像的拍摄时间信息的差值小于或等于预定时间间隔阈值信息；

所述目标图像中的实际场景信息与所述目标图像的拍摄位置信息相匹配；

所述目标图像中的实际场景信息与所述目标图像的拍摄时间信息相匹配。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，包括：

从所述目标图像中提取人脸信息；

根据所述人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述从所述目标图像中提取人脸信息，包括：

根据所述第一社交用户在所述目标图像中的选择标记信息从所述目标图像中提取人脸信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，包括：

根据所述目标图像中的人脸信息及所述目标图像的拍摄位置信息，以及所述目标图像中的其它人脸信息，在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，其中，与所述其它人脸信息相匹配的其它社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息。

7.一种用于查找社交联系人的方法，包括：

接收第一社交用户通过用户设备提交的查询社交联系人的请求，其中，所述查询社交联系人的请求包括目标图像；

根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户；

将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备；

其中，所述根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的第二社交用户，包括：

先根据所述目标图像中的人脸信息在社交信息库中匹配查询以确定与所述人脸信息相匹配的一个或多个候选第二社交用户；

再检测所述目标图像是否满足实时拍摄条件；

若所述目标图像满足所述实时拍摄条件，根据所述目标图像的拍摄位置信息及每个候选第二社交用户的活动区域，从所述一个或多个候选第二社交用户中筛选第二社交用户，其中，所述第二社交用户的活动区域覆盖所述拍摄位置信息，所述活动区域是通过所述第二社交用户的活动轨迹获取的，所述实时拍摄条件包括所述目标图像是现场拍摄获得而不是通过截屏或翻拍获得。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

对所述第二社交用户的社交信息进行脱敏处理；

其中，将所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备，包括：

将脱敏处理后的所述第二社交用户的社交信息发送至所述用户设备。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述方法还包括：

接收所述第一社交用户通过所述用户设备发送的关于所述第二社交用户的添加联系人请求；

建立所述第一社交用户与所述第二社交用户的社交联系。

10.一种用于添加社交联系人的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的操作。

11.一种用于查找社交联系人的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求7至9中任一项所述方法的操作。

12.一种包括指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得***进行如权利要求1至9中任一项所述方法的操作。

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