【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件，具体是一种基于图标美感度的图标优化方法及系统。
技术介绍
1、随着网络技术的快速发展，移动终端已经开始从以前简单地提供通话设备渐渐变成一个通用软件运行的平台。以手机为例，用户可以依据自身喜好，会选装各种应用至手机上，安装后应用图标就会显示在手机的桌面上。然而，各应用图标的大小、形状各异，手机桌面的图标显示往往给用户很凌乱的视觉效果。
2、因此，目前为保证桌面的图标形状风格统一，市场上主流桌面会预置一些常用应用图标(如微信，qq等)以及背板图片在安装包中，这些预置的应用图标的形状大小相同。待用户安装常用的某个应用后，终端首先会根据安装包的包名查找是否已预置该应用图标，如果预置了该应用图标，则会取用安装包中预置的图标显示在桌面上。
3、但是，对于其他没有预置图标的应用，终端会使用背板图片和应用本身的图标合成后显示在桌面上，但是因为应用的琳琅满目，主流桌面无法做到将所有的应用图标都预置在终端中，由此存在的问题就是，在用背板图片去处理色彩各异的应用的图标时，会出现合成后图片色彩不和谐的情况，且与预置的应用图标形状、风格不一致，用户的视觉效果较差。
4、针对上述的技术缺陷，现提出一种基于图标美感度的图标优化方法及系统解决方案。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供如下技术方案：
2、一种基于图标美感度的图标优化系统，包括：
3、图案收集组件，所述图案收集组件包括对应用场景的图案进行不同位置的图案
4、所述驱动组件，所述驱动组件连接所述图案收集组件并带动所述图案收集组件进行各个位置的图案收集；
5、固定座，所述固定座连接所述图案收集组件与所述驱动组件并进行应用场景下的图案收集；
6、优化系统，所述优化系统连接所述驱动组件连接所述图案收集组件并设置u i处理界面进行图案的美化。
7、进一步的，所述图案收集组件包括摄像头，所述摄像头用于对环境内图案进行收集；
8、安装架，所述安装架连接所述摄像头，所述安装架用于带动所述摄像头运转进行图案收集。
9、进一步的，所述驱动组件包括转动管、转动电机与限位部，所述转动管沿着所述安装架转动穿设，所述转动管的一端连接所述摄像头，所述转动管的另一端连接所述转动电机，所述限位部设置于所述转动管与所述转动电机之间用于连接所述转动管与所述转动电机；
10、所述限位部包括连接轴与限位块，所述连接轴设置于所述转动电机的转轴端，所述连接轴与所述转动管插接，所述限位块沿所述连接轴的外壁布设，所述转动管内壁上设置有限位槽，所述限位块与所述限位槽卡接限位，且所述转动管沿着所述连接轴的径向移动；
11、还包括夹持部与翻转部，所述夹持部设置于所述安装架上，所述夹持部连接所述转动管并用于带动所述转动管沿着安装架的竖直方向进行位移，所述翻转部连接所述夹持部并用于驱动所述夹持部运转。
12、进一步的，所述优化系统包括：
13、输入：用户上传原始图标或者系统获取图标库作为输入；
14、分析：系统通过算法来分析图标的各个方面，包括颜色、形状、大小、对称性、复杂性和文化相关性；
15、美学模型：设计美学模型来定义美感，该模型基于视觉美学理论，结合了视觉对比度、调和、平衡、节奏、统一性元素，并参考用户反馈数据进行训练；
16、优化算法：基于上述美学模型，系统使用优化算法对图标进行调整；包括改变图标的颜色、形状、布局或其他视觉元素；
17、用户反馈：优化后的图标呈现给用户或设计者以获得进一步的反馈，并基于系统学习改进其优化策略。
18、进一步的，所述分析包括：
19、图形用户界面：采用图形方式展示信息，用户通过交互式的图标和视觉指示进行操作；
20、命令行界面：所述命令行界面依赖于文本命令输入，用户根据记忆并输入特定的命令来操作电脑。
21、进一步的，所述美学模型包括：
22、评估设计：自动评价摄影作品，网站界面或者品牌l ogo的美观度；
23、生成设计：算法基于美学模型自动生成图标、艺术作品或者布局；
24、推荐系统：用于对用户推荐他们认为美观的产品或者设计。
25、进一步的，所述分析包括：
26、明确优化的目标：减少材料使用、增加结构强度、提升视觉吸引力或提高生产效率；
27、确定约束条件：涉及成本、制造技术的限制、物理或化学性质的限制；
28、使用数学和计算模型来表示图案设计问题；
29、设定图案参数，用于计算最优解；
30、选择合适的优化技术，包括遗传算法、梯度下降法、模拟退火、粒子群优化；
31、对优化后的图案进行模拟和测试来验证性能改善；
32、对结果进行统计分析，确保达到了预期目标；
33、在实际应用中实施优化图案，如在生产线上制造出经过优化的产品；
34、监测实施结果与预期的一致性，并进行必要的调整。
35、进一步的，所述优化算法包括寻找最大值或最小值的形式存在，或者最小化成本、最大化利润、最大化效率，或者找到符合特定条件的最佳参数配置，包括线性优化，所述线性优化计算公式如下：
36、
37、其中，x为当前图案数据集的横坐标值，为可行集中的i点表示为极点的凸组合加极方向的非负组合，为可行集中的j点表示为极点的凸组合加极方向的非负组合。
38、进一步的，所述优化算法还包括遗传算法，所述遗传算法包括以下公式：
39、
40、其中，pi为图案数据库的适应度之和，fi为图案数据库中i点的适应度，为图案数据库中被选择的概率正好为其适应度值所占份额。
41、根据本专利技术的另一个方面，提供一种应用与上述所述的基于图标美感度的图标优化系统的优化方法，包括：
42、对比、对齐、重复、比例、色彩理论和形状语言；
43、收集有关当前图标设计的数据，通过用户访谈、问卷调查、a/b测试或使用眼动追踪设备来完成；并收集用户的反馈、情感反应和使用行为数据；
44、创建一个模型，将美学原则和用户反馈结合起来，评价图标的美感度；使用机器学习方法，包括分类器或回归模型，来预测图标设计如何符合目标美感标准；
45、使用计算机辅助设计软件和算法，包括遗传算法或深度学习模型，生成多个图标的变体；
46、比较不同设计方案，并选择美感评分最高的版本，在经过用户测试验证优化效果后，并继续迭代过程，进一步改进图标设计；
47、将优化后的图标在目标用户群体中进行测试，以验证其实际效果，通过用户界面的使用性测试和用户体验调查来进行验证操作。
48、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
49、1、本专利技术中，通过图案收集组件，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述图案收集组件包括摄像头(1)，所述摄像头(1)用于对环境内图案进行收集；
3.根据权利要求2所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述驱动组件包括转动管(31)、转动电机(32)与限位部，所述转动管(31)沿着所述安装架(2)转动穿设，所述转动管(31)的一端连接所述摄像头(1)，所述转动管(31)的另一端连接所述转动电机(32)，所述限位部设置于所述转动管(31)与所述转动电机(32)之间用于连接所述转动管(31)与所述转动电机(32)；
4.根据权利要求3所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述优化系统包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述分析包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述美学模型包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征
8.根据权利要求7所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述优化算法包括寻找最大值或最小值的形式存在，或者最小化成本、最大化利润、最大化效率，或者找到符合特定条件的最佳参数配置，包括线性优化，所述线性优化计算公式如下：
9.根据权利要求8所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述优化算法还包括遗传算法，所述遗传算法包括以下公式：
10.一种基于图标美感度的图标优化方法，采用于上述权利要求1-9任一项所述的基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述图案收集组件包括摄像头(1)，所述摄像头(1)用于对环境内图案进行收集；
3.根据权利要求2所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述驱动组件包括转动管(31)、转动电机(32)与限位部，所述转动管(31)沿着所述安装架(2)转动穿设，所述转动管(31)的一端连接所述摄像头(1)，所述转动管(31)的另一端连接所述转动电机(32)，所述限位部设置于所述转动管(31)与所述转动电机(32)之间用于连接所述转动管(31)与所述转动电机(32)；
4.根据权利要求3所述的一种基于图标美感度的图标优化系统，其特征在于，所述优化系统包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于图标美...
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