随着数码相机和智能手机的快速普及,个人相册的数量呈现爆发式增长,智能相册系统具有较大实用价值和现实意义。本文提出了一种基于人脸识别技术的智能相册系统,该系统可以快速准确地按人物身份进行图片分组,大幅提升了用户使用相册系统的效率。本文提出的基于人脸识别的智能相册系统主要包含以下技术点:人脸检测,人脸对齐,人脸特征提取和人脸聚类。本文组建了约60万张图片的人脸检测数据集FH_faces用于训练CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)人脸二分类模型,并结合Adaboost人脸检测算法实现了相册图片的实时人脸检测,实验表明本方案很好地均衡了性能和准确率;分析并实现了基于局部二值特征的人脸对齐算法,并以此进行人脸图像的标准化;基于CASIA-WebFace数据集训练了CNN模型,以实现强鉴别力的人脸特征提取;提出了图论方法对基于峰值局部密度搜索的聚类算法进行改进,在实际相册中的聚类效果明显提升。最后,本文集成这四个环节实现了智能相册系统原型,并在真实相册上进行了测试。本文提出的人脸检测算法在FDDB人脸测试集上获得了80%的召回率,人脸对齐的处理速度高达1000fps,基于卷积神经网络构建的特征提取模型在LFW人脸识别评测集上获得了98%的准确率,提取一次特征耗时仅为68ms,在许多复杂场景下也具备较高的鲁棒性。测试表明,本文实现的智能相册原型系统,能够自动识别相册中的人脸,迅速按照人物身份进行分组,具备较好的可用性,大幅提升了相册管理的智能程度。