一種圖像分類方法、裝置及系統制造方法及圖紙

本發明專利技術實施例提供了一種圖像分類方法、裝置及系統，所述方法包括：終端接收服務器發送的針對多個圖像中動作的訓練數據，其中，所述訓練數據由所述服務器對所述多個圖像進行訓練和計算得到；所述終端根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類。通過本發明專利技術實施例可以基于動作對圖像進行分類，從而，為用戶提供一種個性化圖像分類方法。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及圖像處理
，具體涉及一種圖像分類方法、裝置及系統。
技術介紹
隨著信息技術的快速發展，終端(如手機、平板電腦等等)的功能越來越完善，圖像管理是終端的一項基本功能，當用戶利用終端的攝像頭進行拍照后，那么，終端可對拍照得到的圖像直接進行分類，例如，在某個地方拍攝多張圖像，那么，可根據地理位置對圖像進行分類；某一天拍攝多張圖像，則可根據時間對圖像進行分類，分類的目的在于，用于方便對相冊的管理。但是，常常會遇到如下問題，某些時候，上述這些分類方法并不是用戶想要的分類方法。
技術實現思路
本專利技術實施例提供了一種圖像分類方法、裝置及系統，可以為用戶提供一種個性化圖像分類方法。本專利技術實施例第一方面提供了一種圖像分類方法，包括：接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，所述訓練數據由所述服務器對所述多個圖像中的動作進行訓練和計算得到；根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類。本專利技術實施例第二方面提供了一種圖像分類方法，包括：獲取多個圖像，所述多個圖像屬于多個類，每一類對應一個動作標簽；提取所述多個圖像中的動作的特征值；對所述特征值進行訓練和計算，以得到訓練數據，其中，所述訓練數據包含多個分類器，所述分類器與所述動作標簽一一對應；向終端發送所述訓練數據，并由所述終端根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類。本專利技術實施例第三方面提供了一種終端，包括：接收單元，用于接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，所述訓練數據由所述服務器對所述多個圖像中的動作進行訓練和計算得到；分類單元，用于根據所述接收單元接收的所述訓練數據對待處理圖像進行分類。本專利技術實施例第四方面提供了一種服務器，包括：獲取單元，用于獲取多個圖像，所述多個圖像屬于多個類，每一類對應一個動作標簽；提取單元，用于提取所述獲取單元獲取的所述多個圖像中的動作的特征值；訓練單元，用于對所述提取單元提取的所述特征值進行訓練和計算，以得到訓練數據，其中，所述訓練數據包含多個分類器，所述分類器與所述動作標簽一一對應；發送單元，用于向終端發送所述訓練單元訓練的所述訓練數據，并由所述終端根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類。本專利技術實施例第五方面提供了一種圖像分類系統，包括：第三方面所描述的終端和第四方面所描述的服務器。實施本專利技術實施例，具有如下有益效果：通過本專利技術實施例終端接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，該訓練數據由該服務器對該多個圖像中的動作進行訓練和計算得到，根據該訓練數據對待處理圖像進行分類。從而，利用對多個圖像中的動作進行訓練后的訓練數據進行分類，可快速將待處理圖像進行分類，即，為用戶提供一種基于動作對圖像進行分類的方法。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1是本專利技術實施例提供的一種相冊檢索系統的網絡構架示意圖；圖2是本專利技術實施例提供的一種圖像分類方法的第一實施例流程示意圖；圖3是本專利技術實施例提供的一種圖像分類方法的第二實施例流程示意圖；圖4是本專利技術實施例提供的一種圖像分類方法的第三實施例流程示意圖；圖5是本專利技術實施例提供的一種圖像分類方法的第四實施例流程示意圖；圖6是本專利技術實施例提供的一種終端的第一實施例結構示意圖；圖7是本專利技術實施例提供的一種終端的第二實施例結構示意圖；圖8是本專利技術實施例提供的一種終端的第三實施例結構示意圖；圖9是本專利技術實施例提供的一種服務器的第一實施例結構示意圖；圖10是本專利技術實施例提供的一種服務器的第二實施例結構示意圖；圖11是本專利技術實施例提供的一種圖像分類系統的實施例結構示意圖。具體實施方式本專利技術實施例提供了一種圖像分類方法、裝置及系統，可以基于動作對圖像進行分類，從而，為用戶提供一種個性化圖像分類方法。下面將結合現有技術及本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本專利技術中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。為便于理解本專利技術實施例的技術方案，請參閱如圖1所示的用于實施本發明公開的用于相冊檢索系統的架構示意圖。所述用于實施本專利技術公開的相冊檢索系統包括終端與服務器。其中，所述終端包括具有無線通信功能的手持設備、車載設備、可穿戴設備、計算設備或連接到無線調制解調器的其它處理設備，以及各種形式的用戶設備(UserEquipment，UE)，移動臺(Mobilestation，MS)，智能手機(如Android手機、iOS手機、WindowsPhone手機等)、平板電腦、掌上電腦、筆記本電腦、移動互聯網設備(MID，MobileInternetDevices)或穿戴式設備等等，上述終端僅是舉例，而非窮舉，包含但不限于上述終端。其中，所述服務器可用于保存和更新訓練數據。所述終端用于下載訓練數據，并基于該訓練數據對待處理圖像進行分類。基于圖1所描述的網絡構架，請參閱圖2，為本專利技術實施例提供的一種圖像分類方法的第一實施例流程示意圖。本實施例中所描述的圖像分類方法，包括以下步驟：201、終端接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，所述訓練數據由所述服務器對所述多個圖像中的動作進行訓練和計算得到。本專利技術實施例中，服務器可先對多個圖像中的動作進行訓練，優選地，該多個圖像可為大量圖像，將該多個圖像中每一圖像可稱為一個樣本，多個圖像可構成樣本數據，樣本數據的數量越大，對該樣本數據進行訓練得到的訓練數據的精度越高。其中，每一樣本中可包含至少一個動作，優選地，每一樣本中包含一個動作。具體地，服務器對樣本數據(多個圖像)進行訓練時，優選地，本專利技術實施例中的多個圖像可包括多個不同類型的圖像，例如，每類圖像包含一個動作標簽，例如，包含“跑步”動作的一類圖像的動作標簽可為“跑步”；包含“游泳”動作的一類圖像的動作標簽可為“游泳”；包含“爬山”動作的一類圖像的動作標簽可為“爬山”等等。終端可對每一類圖像進行反復訓練和計算，從而，得到該類圖像的分類器。針對一類圖像進行訓練時，可提取該類中所有圖像中動作序列的特征值，建立各種特征值參數間的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種圖像分類方法，其特征在于，包括：接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，所述訓練數據由所述服務器對所述多個圖像中的動作進行訓練和計算得到；根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類。

【技術特征摘要】
1.一種圖像分類方法，其特征在于，包括：
接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，所述訓練數據由所述
服務器對所述多個圖像中的動作進行訓練和計算得到；
根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述訓練數據包含多個分類
器，所述終端根據所述訓練數據對待處理圖像進行分類，包括：
提取待處理圖像的特征值；
根據所述特征值確定出所述訓練數據中的第一目標分類器，其中，所述第
一目標分類器為所述多個分類器的一個。
將所述第一目標分類器對應的動作標簽確定為所述待處理圖像的類別。
3.根據權利要求1或2任一項所述的方法，其特征在于，所述終端根據所
述訓練數據對待處理圖像進行分類之后，所述方法還包括：
獲取輸入的動作標簽；
確定出所述訓練數據中與所述動作標簽對應的第二目標分類器；
根據所述第二目標分類器搜索出所述終端的相冊中的目標圖像。
4.根據權利要求1或2任一項所述的方法，其特征在于，所述終端根據所
述訓練數據對待處理圖像進行分類之后，所述方法還包括：
將所述分類后得到的所述待處理圖像的識別數據發送給服務器，由所述服
務器對所述訓練數據進行更新。
5.一種圖像分類方法，其特征在于，包括：
獲取多個圖像，所述多個圖像屬于多個類，每一類對應一個動作標簽；
提取所述多個圖像中的動作的特征值；
對所述特征值進行訓練和計算，以得到訓練數據，其中，所述訓練數據包
含多個分類器，所述分類器與所述動作標簽一一對應；
向終端發送所述訓練數據，并由所述終端根據所述訓練數據對待處理圖像
進行分類。
6.一種終端，其特征在于，包括：
接收單元，用于接收服務器發送的針對多個圖像的訓練數據，其中，所述
訓練數據由所述服務器對所述多個圖像中的動作進行訓練和計算得到；
分類單元，用于根據所...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉立榮，
申請(專利權)人：深圳市金立通信設備有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東;44