智能终端的相册的分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能终端的相册的分析方法及系统，所述分析方法包括：S1、获取智能终端的相册中的图像；S2、识别出所述图像对应的第一图像信息；S3、根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的用户画像数据。本发明专利技术中，根据触发条件在智能终端本地获取各个相册中的图像，并获取图像对应的图像信息(如类别信息、文本信息、人脸信息等)，然后将图像信息传输至服务器获取使用该智能终端的用户的用户画像数据，并生成分析报告，可以在很大程度上促进营销、征信等领域的发展，且提升了用户体验。

Analysis Method and System of Photo Album of Intelligent Terminal

【技术实现步骤摘要】
智能终端的相册的分析方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种智能终端的相册的分析方法及系统。
技术介绍
随着智能终端(如智能手机)的快速发展，手机的硬件也在不断地更新，其中手机的相机模块更是各大手机厂商产品发布时的重点部分。由于手机相机的成像质量和手机拍摄的便捷性的不断提升，人们也越来越倾向于使用手机相机来进行拍摄图像或视频，手机相机已成为智能手机各功能中使用频率最高者之一。手机相机作为人们日常使用频率最高的拍摄工具，使得用户手机里面积累了大量的图像，但是这些图像中只有一小部分被用户筛选并加以编辑使用(如发布到网络上等)，而更多的图像则沉淀在手机相册中。其中手机相册中还包括用户从网络上下载的图像、截图的图像等，不管用户使用哪种类型的图像，用户手机中的图像在一定程度上反映了用户的日常行为，比如，图像包含的位置信息反映了用户在地理位置上的变化情况，图像包含的人物信息反映了用户的社交关系，图像包含的物品及品牌信息反映了用户的消费情况等。因此，目前用户相册中只有一小部分图像被使用，而剩余的大量图像中包含的信息无法被获知，使得资源得不到充分利用。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是现有技术中的智能终端的相册中只有一小部分图像被使用，而剩余的大量图像中包含的信息无法被获知，使得资源得不到充分利用等缺陷，目的在于提供一种智能终端的相册的分析方法及系统。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：本专利技术提供一种智能终端的相册的分析方法，所述分析方法包括：S1、获取智能终端的相册中的图像；S2、识别出所述图像对应的第一图像信息；其中，所述第一图像信息包括类别信息、文本信息、人脸信息和品牌标识信息中的至少一种；S3、根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的用户画像数据。较佳地，步骤S1之前包括：在所述智能终端的本地扫描所述智能终端的所述相册；步骤S2包括：在所述智能终端的本地识别出所述图像对应的第一图像信息，并将所述第一图像信息发送至服务端；步骤S3包括：所述服务端根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的所述用户画像数据；步骤S3之后还包括：S4、根据所述用户画像数据生成所述相册对应的分析报告。较佳地，当所述终端设备上安装有用于接收触发指令的第三方应用程序时，步骤S1之前还包括：S0、接收用于分析所述相册的所述触发指令；所述触发指令包括用户允许所述第三方应用程序读取所述相册的权限的指令；和/或，步骤S2之前还包括：S20、接收控制指令；其中，所述控制指令用于控制从所述图像中识别出目标图像信息的指令；所述第一图像信息包含所述目标图像信息。较佳地，步骤S2还包括：S30、获取所述图像对应的第二图像信息；其中，所述第二图像信息包括所述图像所在的相册的名称信息、拍摄时间信息、与所述拍摄时间对应的拍摄地理位置信息和拍摄所述图像的设备信息中的至少一种；步骤S3包括：对所述第一图像信息进行分析处理，获取分析结果；对所述第二图像信息进行聚类处理，获取聚类结果；根据所述聚类结果和所述分析结果获取使用所述智能终端的用户的所述用户画像数据。较佳地，当所述第一图像信息包括类别信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的多任务学习算法建立的图像分类模型获取所述图像对应的所述类别信息；和/或，当所述第一图像信息包括文本信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的文本区域；依次采用基于卷积循环神经网络算法和联结主义时间分类算法对所述文本区域进行文字识别处理，以获取所述文本区域中的所述文本信息；和/或，当所述第一图像信息包括人脸信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的人脸区域；采用深度卷积神经网络算法提取所述人脸区域中的人脸特征信息；对所述人脸特征信息进行聚类处理，获取所述人脸区域对应的所述人脸信息；和/或，当所述第一图像信息包括品牌标识信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的品牌标识区域；采用卷积神经网络分类模型获取所述品牌标识区域中的所述品牌标识信息。本专利技术还提供一种智能终端的相册的分析系统，所述分析系统包括图像获取模块、第一图像信息获取模块和分析模块；所述图像获取模块用于获取智能终端的相册中的图像；所述第一图像信息获取模块用于识别出所述图像对应的第一图像信息；其中，所述第一图像信息包括类别信息、文本信息、人脸信息和品牌标识信息中的至少一种；所述分析模块用于根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的用户画像数据。较佳地，所述分析系统还包括扫描模块；所述扫描模块用于在所述智能终端的本地扫描所述智能终端的所述相册；所述第一图像信息获取模块还用于在所述智能终端的本地识别出所述图像对应的第一图像信息，并将所述第一图像信息发送至服务端；所述服务端采用所述分析模块根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的所述用户画像数据；所述分析系统还包括生成模块；所述生成模块用于根据所述用户画像数据生成所述相册对应的分析报告。较佳地，当所述终端设备上安装有用于接收触发指令的第三方应用程序时，所述分析系统还包括触发指令接收模块；所述触发指令接收模块用于接收用于分析所述相册的所述触发指令；所述触发指令包括用户允许所述第三方应用程序读取所述相册的权限的指令；和/或，所述分析系统还包括控制指令接收模块；所述控制指令接收模块用于接收控制指令；其中，所述控制指令用于控制从所述图像中识别出目标图像信息的指令；所述第一图像信息包含所述目标图像信息。较佳地，所述分析系统还包括第二图像信息获取模块；所述第二图像信息获取模块用于获取所述图像对应的第二图像信息；其中，所述第二图像信息包括所述图像所在的相册的名称信息、拍摄时间信息、与所述拍摄时间对应的拍摄地理位置信息和拍摄所述图像的设备信息中的至少一种；所述分析模块包括数据分析单元、信息聚类单元和画像数据获取单元；所述数据分析单元用于对所述第一图像信息进行分析处理，获取分析结果；所述信息聚类单元用于对所述第二图像信息进行聚类处理，获取聚类结果；所述画像数据获取单元用于根据所述聚类结果和所述分析结果获取使用所述智能终端的用户的所述用户画像数据。较佳地，当所述第一图像信息包括类别信息时，所述第一图像信息获取模块用于采用基于深度卷积神经网络的多任务学习算法建立的图像分类模型获取所述图像对应的所述类别信息；和/或，当所述第一图像信息包括文本信息时，所述第一图像信息获取模块包括文本区域获取单元和文本信息获取单元；所述文本区域获取单元用于采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的文本区域；所述文本信息获取单元用于依次采用基于卷积循环神经网络算法和联结主义时间分类算法对所述文本区域进行文字识别处理，以获取所述文本区域中的所述文本信息；和/或，当所述第一图像信息包括人脸信息时，所述第一图像信息获取模块包括人脸区域获取单元、人脸特征获取单元和人脸信息获取单元；所述人脸区域获取单元用于采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的人脸区域；所述人脸特征获取单元用于采用深度卷积神经网络算法提取所述人脸区域中的人脸特征信息；所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能终端的相册的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：S1、获取智能终端的相册中的图像；S2、识别出所述图像对应的第一图像信息；其中，所述第一图像信息包括类别信息、文本信息、人脸信息和品牌标识信息中的至少一种；S3、根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的用户画像数据。

【技术特征摘要】
1.一种智能终端的相册的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：S1、获取智能终端的相册中的图像；S2、识别出所述图像对应的第一图像信息；其中，所述第一图像信息包括类别信息、文本信息、人脸信息和品牌标识信息中的至少一种；S3、根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的用户画像数据。2.如权利要求1所述的智能终端的相册的分析方法，其特征在于，步骤S1之前包括：在所述智能终端的本地扫描所述智能终端的所述相册；步骤S2包括：在所述智能终端的本地识别出所述图像对应的第一图像信息，并将所述第一图像信息发送至服务端；步骤S3包括：所述服务端根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的所述用户画像数据；步骤S3之后还包括：S4、根据所述用户画像数据生成所述相册对应的分析报告。3.如权利要求1所述的智能终端的相册的分析方法，其特征在于，当所述终端设备上安装有用于接收触发指令的第三方应用程序时，步骤S1之前还包括：S0、接收用于分析所述相册的所述触发指令；所述触发指令包括用户允许所述第三方应用程序读取所述相册的权限的指令；和/或，步骤S2之前还包括：S20、接收控制指令；其中，所述控制指令用于控制从所述图像中识别出目标图像信息的指令；所述第一图像信息包含所述目标图像信息。4.如权利要求1所述的智能终端的相册的分析方法，其特征在于，步骤S2还包括：获取所述图像对应的第二图像信息；其中，所述第二图像信息包括所述图像所在的相册的名称信息、拍摄时间信息、与所述拍摄时间对应的拍摄地理位置信息和拍摄所述图像的设备信息中的至少一种；步骤S3包括：对所述第一图像信息进行分析处理，获取分析结果；对所述第二图像信息进行聚类处理，获取聚类结果；根据所述聚类结果和所述分析结果获取使用所述智能终端的用户的所述用户画像数据。5.如权利要求1所述的智能终端的相册的分析方法，其特征在于，当所述第一图像信息包括类别信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的多任务学习算法建立的图像分类模型获取所述图像对应的所述类别信息；和/或，当所述第一图像信息包括文本信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的文本区域；依次采用基于卷积循环神经网络算法和联结主义时间分类算法对所述文本区域进行文字识别处理，以获取所述文本区域中的所述文本信息；和/或，当所述第一图像信息包括人脸信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的人脸区域；采用深度卷积神经网络算法提取所述人脸区域中的人脸特征信息；对所述人脸特征信息进行聚类处理，获取所述人脸区域对应的所述人脸信息；和/或，当所述第一图像信息包括品牌标识信息时，步骤S2包括：采用基于深度卷积神经网络的快速区域卷积神经网络算法获取所述图像中的品牌标识区域；采用卷积神经网络分类模型获取所述品牌标识区域中的所述品牌标识信息。6.一种智能终端的相册的分析系统，其特征在于，所述分析系统包括图像获取模块、第一图像信息获取模块和分析模块；所述图像获取模块用于获取智能终端的相册中的图像；所述第一图像信息获取模块用于识别出所述图像对应的第一图像信息；其中，所述第一图像信息包括类别信息、文本信息、人脸信息和品牌标识信息中的至少一种；所述分析模块用于根据所述第一图像信息分析出使用所述智能终端的用户的用户画像...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹国平，徐志麟，
申请(专利权)人：上海诚数信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31