An image processing method and device provided by the embodiment of the invention relates to the field of image processing. The method includes image acquisition of micro-blog users; then obtains the images corresponding to the input image matrix; then the image input matrix and the preset input matrix based on the training set, the total input matrix, and the total input based on the matrix, obtain the image of theme distribution. In this way, the image is processed to obtain the theme distribution in the image, and then the user's attributes are extracted, and the efficiency is high, the accuracy is high, and the practicability is strong.
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置
本专利技术涉及图像处理
,具体而言,涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
目前,现有技术如泊松伽马信念网络(PoissonGammaBeliefNetwork,PGBN)只能通过处理文本内容来获取用户的属性,并且在大规模的社交媒体环境下并不可以直接应用,效率低、不准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种图像处理及装置,以改善上述问题。为了实现上述目的,本专利技术采取的技术方案如下:第一方面,本专利技术实施例提供了一种图像处理方法,所述方法包括获取用户的微博中的图像;获得所述图像对应的图像输入矩阵;基于所述图像输入矩阵及预设的训练集输入矩阵,获得总输入矩阵,及基于所述总输入矩阵,获得所述图像中的主题分布情况。第二方面,本专利技术实施例提供了一种图像处理装置,所述装置第一获取单元、第二获取单元和第三获取单元。第一获取单元,用于获取用户的微博中的图像。第二获取单元,用于获得所述图像对应的图像输入矩阵。第三获取单元,用于基于所述图像输入矩阵及预设的训练集输入矩阵,获得总输入矩阵,及基于所述总输入矩阵,获得所述图像中的主题分布情况。本专利技术实施例提供的一种图像处理方法及装置,获取用户的微博中的图像;再获得所述图像对应的图像输入矩阵;然后基于所述图像输入矩阵及预设的训练集输入矩阵,获得总输入矩阵,及基于所述总输入矩阵,获得所述图像中的主题分布情况。以此通过对图像进行处理获得图像中的主题分布情况,进而提取用户的属性,效率高、准确度高、实用性强。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过 ...
【技术保护点】
一种图像处理方法,应用于一电子设备,其特征在于,所述方法包括:获取用户的微博中的图像;获得所述图像对应的图像输入矩阵;基于所述图像输入矩阵及预设的训练集输入矩阵,获得总输入矩阵,及基于所述总输入矩阵,获得所述图像中的主题分布情况。
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,应用于一电子设备,其特征在于,所述方法包括:获取用户的微博中的图像;获得所述图像对应的图像输入矩阵;基于所述图像输入矩阵及预设的训练集输入矩阵,获得总输入矩阵,及基于所述总输入矩阵,获得所述图像中的主题分布情况。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获得所述图像对应的图像输入矩阵,包括:对所述图像进行sift特征提取,获得所述图像对应的第一特征向量并基于所述第一特征向量,获得所述图像对应的图像输入矩阵。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述图像输入矩阵及预设的训练集输入矩阵,获得总输入矩阵,包括:将所述图像输入矩阵与预设的训练集输入矩阵进行拼接,获得总输入矩阵。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将所述图像输入矩阵与预设的训练集输入矩阵进行拼接,获得总输入矩阵之前,所述方法还包括:获取多个微博中的训练图像,及基于所述训练图像,获得所述训练集输入矩阵。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述训练图像,获得所述训练集输入矩阵,包括:对每个所述训练图像进行sift特征提取,获得每个所述训练图像对应的第二特征向量;基于预设的聚类算法及每个所述训练图像对应的第二特征向量,获得每一类的聚类中心及每一类包含的图像特征;统计每个所述训练图像包含的所述图像特征的个数,获得多个所述训练图像对应的训练集输入矩阵。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,基于所述训练图像,获得所述训练集输入矩阵之后,所述方法...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨阳,黄秀,杨子豪,沈复民,谢宁,申恒涛,
申请(专利权)人:成都澳海川科技有限公司,
类型:发明
国别省市:四川,51
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