用于识别外部对象的电子设备及其操作方法技术

提供一种基于相关信息识别外部对象的电子设备及其操作方法。该电子设备包括被配置为存储对象列表和对象图像学习数据的存储器，以及至少一个处理器。至少一个处理器可以被配置为获取包括特定对象的图像，基于用户购买历史信息更新对象列表，基于更新的对象列表收集与对象相关的图像数据以更新对象图像学习数据，基于更新的对象列表和更新的对象图像学习数据学习对象分类模型，并且通过学习的对象分类模型识别特定对象。模型识别特定对象。模型识别特定对象。

【技术实现步骤摘要】
用于识别外部对象的电子设备及其操作方法


[0001]本公开涉及用于基于相关信息识别外部对象的电子设备及其操作方法。

技术介绍

[0002]随着信息和通信技术以及半导体技术的发展，电子设备已经发展成为以用户为中心根据空间和对象提供各种服务的多功能设备。例如，基于无线通信服务，电子设备可以提供各种服务，诸如产品购买和管理服务、用于各种外部电子设备的控制和管理服务以及用户特定的信息提供和管理服务。
[0003]最近，随着用于提供识别通过相机获取的图像中包括的对象的功能的视觉系统已经发展，通过使用该功能，电子设备被用于更多不同领域。例如，电子设备可以基于通过相机获取的图像来识别对象，并且提供与所识别的对象相关的各种服务。
[0004]以上信息作为背景信息呈现仅仅是为了帮助对本公开的理解。对于上述任何内容是否可用作关于本公开的现有技术，没有做出任何确定，也没有做出断言。

技术实现思路

[0005]通常，在对象识别功能中，仅使用包括在图像中的对象信息来检测和识别对象，但是在识别精度和可识别的对象类型方面存在限制，并且需要提高各种对象的识别精度的方法。
[0006]本公开的各方面旨在至少解决上述问题和/或缺点，并且至少提供下述优点。因此，本公开的一个方面提供一种电子设备及其操作方法，以通过利用各种相关信息来提高外部对象的识别精度。
[0007]另外的方面将在下面的描述中部分阐述，并且部分将从描述中显而易见，或者可以通过实施所呈现的实施例来了解。
[0008]根据本公开的一个方面，提供一种电子设备。电子设备包括：被配置为存储对象列表和对象图像学习数据的存储器，以及可操作地连接到存储器的至少一个处理器，其中，至少一个处理器被配置为：获取包括特定对象的图像，基于用户购买历史信息更新对象列表，基于更新的对象列表收集与对象相关的图像数据以更新对象图像学习数据，基于更新的对象列表和更新的对象图像学习数据学习对象分类模型，并且通过学习的对象分类模型识别特定对象。
[0009]根据本公开的一个方面，提供一种操作电子设备的方法。该方法包括：获取包括特定对象的图像，基于用户购买历史信息更新对象列表，基于更新的对象列表收集与对象相关的图像数据以更新对象图像学习数据，基于更新的对象列表和更新的对象图像学习数据学习对象分类模型，并且通过学习的对象分类模型识别特定对象。
[0010]根据各种实施例，电子设备可以获取关于外部对象的图像信息和相关信息，并且基于所获得的信息提高外部对象的识别率。
[0011]根据各种实施例，电子设备可以获取用于外部对象识别的相关信息，以添加学习
数据并学习对象分类模型，从而提高外部对象的图像识别性能。
[0012]根据各种实施例，电子设备可以基于外部对象所处的位置，通过获取用于外部对象识别的相关信息来适当地限制要比较的对象的范围，从而节省用于外部对象识别的资源和时间。
[0013]根据各种实施例，电子设备可以用少量资源快速且准确地识别外部对象，从而立即提供与外部对象相关联的各种用户服务。
[0014]本公开的其他方面、优点和显著特征对于本领域技术人员来说将从以下结合附图公开了本公开的各种实施例的详细描述中变得显而易见。
附图说明
[0015]从下面结合附图的描述中，本公开的某些实施例的上述和其他方面、特征、和优点将变得更加明显，其中:
[0016]图1是根据本公开的实施例的网络环境中的电子设备的框图；
[0017]图2是根据本公开的实施例的电子设备的功能框图；
[0018]图3是示出根据本公开的实施例的用于识别电子设备中的外部对象的操作的流程图；
[0019]图4是示出根据本公开的实施例的用于识别电子设备中的外部对象的操作的另一流程图；
[0020]图5是示出根据本公开的实施例的用于识别(identify)电子设备中的外部对象的操作的流程图；
[0021]图6是示出根据本公开的实施例的更新用于识别电子设备中的外部对象的对象分类模型的操作的流程图；
[0022]图7A是根据本公开的实施例的用于描述根据电子设备的外部对象识别的服务提供操作的图；
[0023]图7B是根据本公开的实施例的用于描述根据电子设备的外部对象识别的服务提供操作的图；和
[0024]图7C是根据本公开的实施例的用于描述根据电子设备的外部对象识别的服务提供操作的图。
[0025]贯穿附图，应当注意，类似的附图标记用于描述相同或相似的元件、特征和结构。
具体实施方式
[0026]提供参考附图的以下描述是为了帮助全面理解由权利要求及其等同物限定的本公开的各种实施例。它包括有助于理解的各种具体细节，但这些仅仅是示例性的。因此，本领域普通技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可以对本文描述的各种实施例进行各种改变和修改。此外，为了清楚和简明起见，可以省略对众所周知的功能和结构的描述。
[0027]在以下描述和权利要求中使用的术语和词语不限于文献意义，而是仅由专利技术人使用，以使得能够清楚和一致地理解本公开。因此，对于本领域技术人员来说，很明显，以下对本公开的各种实施例的描述仅仅是为了说明的目的而提供的，而不是为了限制由所附权利
要求及其等同物所限定的本公开。
[0028]应当理解，单数形式的“一”、“一个”和“该”包括复数指代物，除非上下文另有明确指示。因此，例如，对“部件表面”的引用包括对一个或多个这样的表面的引用。
[0029]图1是示出根据本公开的实施例的网络环境100中的电子装置101的框图。
[0030]参照图1，网络环境100中的电子装置101可经由第一网络198(例如，短距离无线通信网络)与电子装置102进行通信，或者经由第二网络199(例如，长距离无线通信网络)与电子装置104或服务器108进行通信。根据实施例，电子装置101可经由服务器108与电子装置104进行通信。根据实施例，电子装置101可包括处理器120、存储器130、输入装置150、声音输出装置155、显示装置160、音频模块170、传感器模块176、接口177、触觉模块179、相机模块180、电力管理模块188、电池189、通信模块190(例如，通信电路或收发器)、用户识别模块(SIM)196或天线模块197。在一些实施例中，可从电子装置101中省略所述部件中的至少一个(例如，显示装置160或相机模块180)，或者可将一个或更多个其它部件添加到电子装置101中。在一些实施例中，可将所述部件中的一些部件实现为单个集成电路。例如，可将传感器模块176(例如，指纹传感器、虹膜传感器、或照度传感器)实现为嵌入在显示装置160(例如，显示器)中。
[0031]处理器120可运行例如软件(例如，程序140)来控制电子装置101的与处理器120连接的至少一个其它部件(例如，硬件部件或软件部件)，并可执行各种数据处理或计算。根据一个实施例，作为所述数据处理或计算的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子设备，包括:存储器，被配置为存储对象列表和对象图像学习数据；和可操作地连接到存储器的至少一个处理器，其中，所述至少一个处理器被配置为:获取包括特定对象的图像，基于用户购买历史信息，更新对象列表，基于更新的对象列表，收集与特定对象相关的图像数据，用于更新对象图像学习数据，基于更新的对象列表和更新的对象图像学习数据，学习对象分类模型，和通过学习的对象分类模型识别特定对象。2.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为从通过购买或搜索特定产品而生成的信息中获取用户购买历史信息。3.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为从用于购买或搜索特定产品的应用获取用户购买历史信息。4.根据权利要求1所述的电子设备，还包括：可操作地连接到所述至少一个处理器的通信电路，其中，所述至少一个处理器还被配置为基于用户购买历史信息，通过通信电路从与购买或搜索特定产品相关的网站获取图像数据。5.根据权利要求4所述的电子设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为基于通过搜索或购买特定产品而生成的信息，通过通信电路获取与特定产品相似的产品的相似图像数据作为图像数据。6.根据权利要求4所述的电子设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：基于通过搜索或购买特定产品而生成的信息来获取对象相关管理信息，和基于对象相关管理信息来提供对象相关管理服务。7.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：基于对象列表尝试识别特定对象，基于尝试失败，更新对象列表，基于更新的对象列表初级学习对象分类模型，和通过初级学习的对象分类模型识别特定对象。8.根据权利要求7所述的电子设备，还包括：可操作地连接到所述至少一个处理器的通信电路，其中，基于通过初级学习的对象分类模型识别特定对象失败，所述至少一个处理器还被配置为：基于用户购买历史信息通过通信电路从外部设备获取与特定对象相关的图像数据，和使用通过添加获取的图像数据所更新的学习数据对初级学习的对象分类模型执行二级学习。9.根据权利要求8所述的电子设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：通过二级学习的对象分类模型识别特定对象，和基于通过二级学习的对象分类模型识别特定对象失败，从用户获得与特定对象相关的信息。

【专利技术属性】
技术研发人员：朴相玟，余在永，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：