随着智能手机、数码相机和摄像机的不断普及,人们的拍照方式呈现明显的数字化趋势,数码设备中存储的数字照片也大幅增加。与此同时,对数码照片的分类与管理需求日益提升。此前的数码照片分类管理技术多数基于对照片备注字符串的读取与识别,但是由于照片备注信息格式存在差异化,不同拍摄工具、不同拍摄设置,甚至网络连接好坏都会影响拍照设备自动备注信息,部分情况下还需对照片进行人工备注,失去了照片自动管理的意义。本文旨在设计一个基于图像分析的数码照片管理系统,该系统通过数码照片图像本身蕴含的信息进行分析与识别,读取图像中的特征,进而实现自动分类与管理。该系统设计过程主要包括数据收集、系统框架的构建(遴选实际应用算法)、编程的实现、整体系统的运行、调试,同时为达到相对高的分类正确率,根据实际需求对系统进行了完善与优化。在算法分析与应用环节,本文介绍了针对图像进行预处理的Canny算子边缘提取、膨胀与腐蚀、灰度化、二值化等算法,针对数据库进行训练测试的神经网络算法等,针对特征值进行提取的特征提取算法,针对无监督学习的人脸、鼻、嘴、眼识别算法等。此外,本文对已有算法进行改进与创新,使用了简洁但高效的几何计算判定算法,对预处理过后的图像进行规则图形的判断。在编程实现环节,本文着重研究了如何将算法和方法应用于系统,对于单幅图片分类,首先读入图片,然后对图片进行图像分析预处理,再进行特征值提取,应用事先训练好的神经网络进行训练测试仿真,并最终分类以及提供给用户相关属性值和特征信息;对于图片集的处理,在循环分类基础上,添加界面管理模式,用户可以利用按键对图片集分类管理。本文所设计的系统,对已有照片分类管理技术进行了改进,通过采用多种图像处理与分类算法,对人物年龄等属性特征进行了提取与分类,并经过预先设计的界面将分类结果简单、直观的反馈给用户。经过实际应用测试,该系统对于单个图片和图片集均能在可接受的时间里实现较高的分类正确率,基本完成既定的目标。