一种资源的评分方法和移动终端技术

本发明专利技术公开了一种资源的评分方法和移动终端，所述方法包括：在用户查看资源文件时，获取用户的人脸图像；确定所述人脸图像中所包含的表情特征信息；根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值。本发明专利技术中的评分值可以直观地反应用户对资源文件的喜爱程度；而且，用户还可以根据评分值的大小快速地查找到自己喜爱或反感的资源文件，并进行删除等操作，从而提升对资源文件的查找和删除效率。

A resource scoring method and mobile terminal

The invention discloses a resource scoring method and a mobile terminal, which include: acquiring a user's face image when a user views a resource file; determining the expression feature information contained in the face image; and determining the scoring value corresponding to the resource file according to the expression feature information. The scoring value in the invention can directly reflect the user's liking degree for resource files; moreover, the user can quickly find the resource files that he likes or dislikes according to the scoring value and delete them, thereby improving the efficiency of searching and deleting the resource files.

【技术实现步骤摘要】
一种资源的评分方法和移动终端
本专利技术涉及终端领域，尤其涉及一种资源的评分方法和移动终端。
技术介绍
人们通过移动终端可以用于即时沟通、文件浏览、图片查阅等作业，移动终端日益成为人们生活中的一部分。随着移动终端的存储容量的增加，移动终端可以存储大量的图片、文件等各方面的资源文件。这些资源文件可以用来记录人们的生活或者工作各方面的内容。但是，移动终端存储的资源文件并不能直接地反应用户对该资源文件的喜好程度，尤其是对于移动终端存储的图片，用户在查看移动终端中存储的图片时，需要一一判断是否喜欢查看的图片，而且，用户对图片的喜好程度并不会反映在图片上，当用户再次查看图片时，还需要用户再次一一判断是否喜欢查看的图片。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种资源的评分方法和移动终端，以解决移动终端中存储的资源文件不能直接地反应用户的喜好程度的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，提供了一种资源的评分方法，该方法包括：在用户查看资源文件时，获取用户的人脸图像；确定所述人脸图像中所包含的表情特征信息；根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值。第二方面，提供了一种移动终端，该移动终端包括：获取模块，用于在用户查看资源文件时，获取用户的人脸图像；确定模块，用于确定所述人脸图像中所包含的表情特征信息；评分模块，用于根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值。第三方面，提供了一种移动终端，该移动终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。在本专利技术实施例中，用户在查看移动终端存储的资源文件时，对于用户喜爱的资源文件会表现出喜悦的表情，对于反感的资源文件则会表现厌恶的表情，因此，可以在用户查看资源文件时获取用户的人脸图像，并确定人脸图像中的表情特征信息，由表情特征信息可以为该资源文件打分，确定对应的评分值，评分值可以直观地反应用户对资源文件的喜爱程度；而且，用户还可以根据评分值的大小快速地查找到自己喜爱或反感的资源文件，并进行删除等操作，从而提升对资源文件的查找和删除效率。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术的一个实施例的资源的评分方法的流程图；图2是本专利技术另的一个实施例的资源的评分方法的流程图；图3是本专利技术在显示屏上显示评分值的示意图；图4是本专利技术再的一个实施例的资源的评分方法的流程图；图5是本专利技术再的一个实施例的资源的评分方法的流程图；图6是本专利技术根据评分值对图片进行分类后的示意图；图7是本专利技术一个实施例的移动终端的结构图；图8是本专利技术另一个实施例的移动终端的结构图；图9是本专利技术再一个实施例的移动终端的结构图；图10是本专利技术再一个实施例的移动终端的结构图；图11是本专利技术再一个实施例的移动终端的结构图；图12是本专利技术再一个实施例的移动终端的结构图；图13是本专利技术再一个实施例的移动终端的结构图；图14是本专利技术再一个实施例的移动终端的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1是本专利技术的一个实施例的资源的评分方法的流程图。如图1所示，该方法包括：步骤110，在用户查看资源文件时，获取用户的人脸图像。用户查看的资源文件可以是图片、文档等各种资源。图片可以是移动终端存储的图片，也可以是移动终端当前拍摄后的图片，也可以是移动终端通过即时通讯软件接收的图片等。本实施例不限于图片的具体来源。文档可以是各种格式的，如doc、txt等各种文档格式。文档的来源可以是用户的自建文档、或者接收的文档等。本实施例中的移动终端包括手机、平板电脑等各种电子设备，本实施例在此不作具体的限定。为便于对本实施例的详细说明，本实施例优选以图片作为资源文件对本实施例进行具体叙述。当用户查看资源文件时，如果是用户喜爱的资源文件，用户会表现出喜爱的表情；对于用户不喜爱的资源文件，用户会表现出厌恶的表情。本实施例中，用户在查看资源文件时的表情特征信息可以作为评分的依据。为此，在用户查看资源文件时，可以首先获取用户的人脸图像。其中，可以在用户查看资源文件时打开摄像头对采集用户的人脸图像。例如，当用户在移动终端上查看移动终端存储的图片时，可以同时打开移动终端的摄像头采集用户的人脸图像。步骤120，确定人脸图像中所包含的表情特征信息。表情特征信息可以是人脸图像中的像素特征或者人脸各部位的特征信息。例如，表情特征信息可以是人脸图像中脸部、眼部、嘴部等至少一个部位的特征信息。表情特征信息可以通过相关的算法进行计算和提取。表情特征提取主要是采用数学方法，对人脸表情的数字图像进行数据的组织和处理，提取表情特征，去除非表情噪声的方法。在某些情况下，特征提取算法提取了图像的主要特征，客观上降低了图像的维数，因此这些特征提取算法也具有特征降维的作用。人脸表情的产生是一个很复杂的过程，如果不考虑心理和环境因素，呈现在观察者面前的就是单纯的肌肉运动，以及由此带来的面部形体和纹理的变化。静态图像呈现的是表情发生时单幅图像的表情状态，动态图像呈现的是表情在多幅图像之间的运动过程。因此根据表情发生时的状态和处理对象来区分，表情特征提取算法大体分为基于静态图像的特征提取方法和基于动态图像的特征提取方法。其中基于静态图像的特征提取算法可分为整体法和局部法，基于动态图像的特征提取算法又分为光流法、模型法和几何法。例如，可以采用整体法进行计算。整体法中的经典算法包括主元分析法(PrincipalComponentAnalysis，PCA)、独立分量分析法(IndenpentCompondentAnalysis，ICA)和线性判别分析法(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)。其中PCA算法是一种无监督方法，其优点是不需要待处理样本的类别信息，同时可以有效地处理高维数据。作为PCA算法的延伸，二维主元分析算法在一定程度上解决了这一问题。ICA算法也属于无监督方法，可以提取像素间隐藏的信息，并且适合非高斯分布的数据处理。LDA算法属于有监督方法，其特点是充分地保留了样本的类别结构。静态图像上的人脸表情不仅有整体的变化，也存在局部的变化。面部肌肉的纹理、皱褶等局部形变所蕴含的信息，有助于精确地判断表情的属性。局部法的经典方法是Gabor小波法和LBP算子法。Gabor小波在特征提取方面具有良好的视觉特性和生物学背景。但是该算法需要计算不同尺度和方向的小波核函数，由此产生的高维特征向量既不利于算法的实时处理，又在一定程度上造成了信息冗余。和Gabor小波相比，LBP算子法可以更有效地提取人脸表情特征。但是LBP算子产生的高维直方图影响了算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资源的评分方法，其特征在于，所述方法包括：在用户查看资源文件时，获取用户的人脸图像；确定所述人脸图像中所包含的表情特征信息；根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值。

【技术特征摘要】
1.一种资源的评分方法，其特征在于，所述方法包括：在用户查看资源文件时，获取用户的人脸图像；确定所述人脸图像中所包含的表情特征信息；根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值，包括：将所述表情特征信息与预设的至少一个表情特征信息进行对比；根据对比结果确定所述评分值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述表情特征信息与预设的至少一个表情特征信息进行对比之前，所述方法还包括：设置第一评分值，并根据所述第一评分值对应采集用户的第一人脸图像；设置第二评分值，并根据所述第二评分值对应采集用户的第二人脸图像；在所述第一评分值与所述第二评分值之间设置至少一个中间评分值，所述第一评分值、第二评分值和至少一个中间评分值中任意相邻的两个评分值之间的差的绝对值相等；以及由所述第一人脸图像和第二人脸图像生成与各中间评分值分别对应的中间图像；其中，所述预设的至少一个表情特征信息包括所述第一人脸图像、第二人脸图像和中间图像中的表情特征信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述表情特征信息确定与所述资源文件对应的评分值之后，所述方法还包括：在显示屏上显示用户查看的资源文件的评分值。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据评分值的大小删除对应的资源文件。6.一种移动终...

【专利技术属性】
技术研发人员：张坤海，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44