图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质，先通过预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值，该标准分类特征为对应标准图片的图片特征值。然后在接收到图片筛选指令后，从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习各待筛选图片的分类特征值之集合，将学习到的各待筛选图片各自的分类特征值集合中的各分类特征值与通过预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值进行匹配，从而从各待筛选图片中选出分类特征值集合与标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中，并不需要手动对图片筛选，可以简化筛选时的手动操作，并提升筛选处理效率，进而提升用户体验的满意度。

Picture screening method, terminal and computer readable storage medium

The invention discloses a terminal and computer readable storage medium image filtering method, standard classification by default to the pre learning method learning characteristic value corresponding to the standard classification in the feature set value, the standard for classification of image features corresponding to the standard picture value. Then after receiving the instruction from the picture screen, including the screen pictures set the default learning learning to be screened each picture feature values of classification according to the set, will learn to be screened for image classification features of each value of each feature value in the collection and pre learning to learning by default standard classification standard classification of the corresponding eigenvalue in the feature set value, thus, from the picture to be screened in select the feature values of classification collection and standard classification of eigenvalues, the target image into the target image set, does not need to manually filter pictures, can simplify the manual operation of screening, screening and improve processing efficiency then, to enhance the user experience satisfaction.

【技术实现步骤摘要】
图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质
本专利技术涉及多媒体信息
，更具体地说，涉及一种图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
在日常生活中，人们出行通常会拍照，比如，想给身边的人拍个照片，或者想拍某一个景色(花朵)。为了获得拍照效果比较好的照片，通常人们针对同一景色不止会拍一张，比如，会对同一朵花、同一个人、同一个景色，拍出很多张照片，但是终端内存是有限的，而用户拍摄针对同一事物拍摄多张照片，若都保存下来，显然需要占用大量的内存，而且在相册中一般也不会存储同一个事物的多张照片，比较浪费内存。为了节约内存，终端用户在拍摄完毕后一般会从拍摄的多张照片中选出终端用户认为效果最好的一张或几张图片，将其余的照片删除。但目前的筛选方式通常是手动筛选用户自己比较满意的照片，这就需要用户不停地对比翻看，这就降低了筛选图片的效率，甚至到最后的几张照片，即使对比翻看也还是难以取舍，降低了用户手动筛选图片体验的满意度。下面以移动终端是手机为例，用户针对同一个人物拍摄多张照片的情况进行示例说明。假设用户手机对同一个人拍了十多张甚至几十张上百张照片，用户手动筛选的话，就需要用户浏览所有的照片，在从大量的照片中筛选喜欢的照片，比较浪费时间，而且用户浏览所有的照片，也是一张一张地浏览，照片数量太多，对于用户来说，浏览比较耗费精力，有可能浏览完所有照片后，发现自己喜欢的照片排在前面，还需要用户再返回去浏览，面对海量的照片，也有可能出现漏选的现象。再者，用户浏览大量的照片，手动筛选，势必就需要用户对手机上的照片进行浏览、选择等操作，操作较为繁琐。同时，用户每次选择了一张照片，手机就根据用户的操作对照片进行保存，用户和手机的交互也较多，也增加了手机的负担，降低了手机的处理效率。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于：现有终端进行图片筛选时仅支持用户手动筛选，导致筛选操作繁琐、筛选效率低，进而导致用户体验差的问题。针对该技术问题，提供一种图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种图片筛选方法，所述图片筛选方法包括：接收图片筛选指令；从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合，得到所述各待筛选图片各自的分类特征值集合；将学习到的所述各待筛选图片各自的分类特征值集合中的各分类特征值与通过所述预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值进行匹配，从所述各待筛选图片中选出分类特征值集合与所述标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中。进一步地，通过所述预设学习法预先学习标准分类特征值集合包括：确定各待学习图片中的标准图片；将所述各待学习图片作为所述预设学习法的输入，并将所述各待学习图片中的标准图片作为所述预设学习法的输出，通过所述预设学习法学习将所述标准图片从所述各待学习图片中划分出来的分类特征值之集合作为标准分类特征值集合，所述各待学习图片为同一类对象的图片。进一步地，所述待筛选图片为同一类对象图片；所述标准分类特征值集合对应的待学习图片所对应的对象与所述待筛选图片相同；所述从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合包括：将所述各待筛选图片作为所述预设学习法的输入，通过预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合。进一步地，从所述各待筛选图片中选出分类特征值集合与所述标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中后，还包括：检测到所述目标图片集合中的目标图片被更新时，将更新后的所述目标集合中当前的图片作为所述预设学习法的输出，并将所述图片集合中的各待筛选图片作为所述预设学习法的输入，通过所述预设学习法学习将所述更新后的所述目标集合中当前的图片从所述各筛选习图片中划分出来的分类特征值之集合作为新标准分类特征值集合；通过所述新标准分类特征集合对所述标准分类特征值集合进行更新。进一步地，通过所述新标准分类特征集合对所述标准分类特征值集合进行更新包括以下更新方式中的至少一种：将所述标准分类特征值集合中的各标准分类特征值替换为所述新标准分类特征集合中对应的新标准分类特征值；将所述标准分类特征值集合中的各标准分类特征值与所述新标准分类特征集合中对应的新标准分类特征值进行加权求和取加权求和得到的分类特征值，所述标准分类特征值的权值与所述新标准分类特征值的权重之和等于1。进一步地，所述预设学习法为具备输入层，隐藏层和输出层的栈式自编码学习法；所述各待学习图片作为所述输入层的输入，所述标准图片作为所述输出层的输出，所述标准分类特征值集合为所述隐藏层从所述输入层输入的图片中提取能将所述标准图片从所述各待学习图片中划分出来的各分类特征值的集合。进一步地，所述各待学习图片为对同一类对象拍摄得到的多张相片，所述标准图片为根据用户选择指令从所述多张相片中选中的图片。进一步地，从所述各待筛选图片中选出分类特征值集合与所述标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中后，还包括将所述图片集合中的各待筛选图片删除。本专利技术还提供了一种终端，包括第一处理器、第一存储器及第一通信总线；所述第一通信总线用于实现所述第一处理器和所述第一存储器之间的连接通信；所述第一处理器用于执行所述第一存储器中存储的图片筛选程序，以实现如上所述的图片筛选方法中的步骤。本专利技术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上存储有图片筛选程序，所述图片筛选程序被处理器执行时实现如上所述的图片筛选方法中的步骤。有益效果本专利技术提供一种图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质，先通过预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值，该标准分类特征为对应标准图片(例如符合用户筛选习惯的图片或者其他标准的图片)的图片特征值。然后在接收到图片筛选指令后，从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习各待筛选图片的分类特征值之集合，将学习到的各待筛选图片各自的分类特征值集合中的各分类特征值与通过预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值进行匹配，从而从各待筛选图片中选出分类特征值集合与标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中；也即自动从待筛选图片中选择出与预先学习到的标准图片相匹配的图片，并不需要手动对图片筛选，因此可以简化筛选时的手动操作，并提升筛选处理效率，进而提升用户体验的满意度。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1为实现本专利技术各个实施例一个可选的移动应用设备的硬件结构示意图；图2为实现本专利技术各个实施例一个通信网络系统架构图；图3为本专利技术第一实施例提供的图片筛选方法流程示意图；图4为本专利技术第一实施例提供的学习标准分类特征值集合流程示意图；图5为本专利技术第一实施例提供的标准分类特征值校正流程示意图；图6为本专利技术第二实施例提供的图片学习和图片筛选流程示意图；图7为本专利技术第三实施例提供的终端结构示意图；图8为本专利技术第四实施例提供的手机前置摄像头拍摄示意图；图9为本专利技术第四实施例提供的通过手机前置摄像头拍得照片示意图；图10为本专利技术第四实施例提供的标准分类特征值集合学习示意图；图11为本专利技术第四实施例提供的利用图10的学习结果进行筛选示意图；图12为本专利技术第四实施例提供的标准本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图片筛选方法，其特征在于，所述图片筛选方法包括：接收图片筛选指令；从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合，得到所述各待筛选图片各自的分类特征值集合；将学习到的所述各待筛选图片各自的分类特征值集合中的各分类特征值与通过所述预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值进行匹配，从所述各待筛选图片中选出分类特征值集合与所述标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中。

【技术特征摘要】
1.一种图片筛选方法，其特征在于，所述图片筛选方法包括：接收图片筛选指令；从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合，得到所述各待筛选图片各自的分类特征值集合；将学习到的所述各待筛选图片各自的分类特征值集合中的各分类特征值与通过所述预设学习法预先学习到的标准分类特征值集合中对应的标准分类特征值进行匹配，从所述各待筛选图片中选出分类特征值集合与所述标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中。2.如权利要求1所述的图片筛选方法，其特征在于，通过所述预设学习法预先学习标准分类特征值集合包括：确定各待学习图片中的标准图片；将所述各待学习图片作为所述预设学习法的输入，并将所述各待学习图片中的标准图片作为所述预设学习法的输出，通过所述预设学习法学习将所述标准图片从所述各待学习图片中划分出来的分类特征值之集合作为标准分类特征值集合，所述各待学习图片为同一类对象的图片。3.如权利要求2所述的图片筛选方法，其特征在于，所述待筛选图片为同一类对象图片；所述标准分类特征值集合对应的待学习图片所对应的对象与所述待筛选图片相同；所述从包含各待筛选图片的图片集合中按预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合包括：将所述各待筛选图片作为所述预设学习法的输入，通过预设学习法学习所述各待筛选图片的分类特征值之集合。4.如权利要求2或3所述的图片筛选方法，其特征在于，从所述各待筛选图片中选出分类特征值集合与所述标准分类特征值集合匹配的目标图片存入目标图片集合中后，还包括：检测到所述目标图片集合中的目标图片被更新时，将更新后的所述目标集合中当前的图片作为所述预设学习法的输出，并将所述图片集合中的各待筛选图片作为所述预设学习法的输入，通过所述预设学习法学习将所述更新后的所述目标集合中当前的图片从所述各筛选习图片中划分出来的分类特征值之集合作为新标准分类特...

【专利技术属性】
技术研发人员：范博，
申请(专利权)人：努比亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44