【技术实现步骤摘要】
一种在表情图中添加文案的方法、装置及电子设备
本专利技术涉及互联网
,特别是涉及一种在表情图中添加文案的方法、装置及电子设备。
技术介绍
在互联网
中,在对话或文章中使用表情图不仅可以增加对话或文章的趣味性,还可以更好地表达发图者所想要表达的意图。在表情图中,除了包含有人员、动物或动画形象等的面部区域,通常还具有与面部区域的表情相匹配的文案。现有技术中,在表情图中添加文案的方法包括:以人工添加文案的方式,在待添加文案的初始表情图中添加文案。然而,随着互联网的发展,用户对表情图的应用需求逐渐增多,人工添加文案的方式效率较低,无法与逐渐增多的应用需求相匹配。因此,急需一种在表情图中添加文案的方法,以快速有效地实现在表情图中添加文案,从而满足用户对表情图逐渐增多的应用需求。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种在表情图中添加文案的方法、装置及电子设备,以快速有效地实现在表情图中添加文案,从而满足用户对表情图逐渐增多的应用需求。具体技术方案如下:第一方面,本 ...
【技术保护点】
1.一种在表情图中添加文案的方法,其特征在于,包括:/n获得待添加文案的初始表情图;/n对所述初始表情图进行表情特征提取,得到目标表情特征;/n从预设的参考表情特征库中,确定与所述目标表情特征匹配的参考表情特征;其中,所述参考表情特征库包含多个参考表情特征,每一参考表情特征为对一表情图进行表情特征提取所得的特征,且对应有与该表情图中的表情相匹配的文案;/n将所确定的参考特征对应的文案,添加至所述初始表情图中。/n
【技术特征摘要】
1.一种在表情图中添加文案的方法,其特征在于,包括:
获得待添加文案的初始表情图;
对所述初始表情图进行表情特征提取,得到目标表情特征;
从预设的参考表情特征库中,确定与所述目标表情特征匹配的参考表情特征;其中,所述参考表情特征库包含多个参考表情特征,每一参考表情特征为对一表情图进行表情特征提取所得的特征,且对应有与该表情图中的表情相匹配的文案;
将所确定的参考特征对应的文案,添加至所述初始表情图中。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始表情图为动态的初始表情图;
所述对所述初始表情图进行表情特征提取,得到目标表情特征的步骤,包括:
分别对动态的初始表情图中的每一帧静态图像进行表情特征提取,得到各帧静态图像的表情特征;
基于所提取的各帧静态图像的表情特征,确定所述动态的初始表情图的目标表情特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所提取的各帧静态图像的表情特征,确定所述动态的初始表情图的目标表情特征的步骤,包括:
基于所提取的各帧静态图像的表情特征,利用预设的特征融合算法,计算所述动态的初始表情图的目标表情特征。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从预设的参考表情特征库中,确定与所述目标表情特征匹配的参考表情特征的步骤,包括:
分别计算预设的参考表情特征库中,每个参考表情特征与所述目标表情特征的相似度;
将相似度最高且大于预设阈值的参考表情特征,作为与所述目标表情特征匹配的参考表情特征。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述表情特征提取所采用的提取方式为:利用预设的卷积神经网络模型的特征提取层提取表情特征的方式;
其中,所述卷积神经网络模型为基于多个样本表情图所训练获得的;所述特征提取层,用于从输入至所述卷积神经网络模型的表情图中提取表情特征。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述卷积神经网络模型为以softmax层为输出层的模型;
所述特征提取层为所述卷积神经网络模型的softmax层的前一层。
7.一种在表情图中添加文案的装置,其特征在于,包括:
获得模块,用于获得待添加文案的初始表情图;
特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:史培培,
申请(专利权)人:北京奇艺世纪科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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