一种图像处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及图像处理相关技术，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着人们日益丰富的文化需要和智能影像技术的发展，个人和家庭拥有的影像拍摄终端越来越多，朋友间、家庭范围内所拥有的视频、照片数量也越来越多，因此，对照片、视频内人物进行人物特征分析，并对分析结果进行合理运用也显得越来越重要。
[0003]目前，尚不存在一种图像处理方法，能够对图像人物特征进行分析，并依据分析结果推送给用户适合所述图像人物的特定文字、音乐等多媒体信息。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明实施例期望提供一种图像处理方法及装置，能够提升图像资料的综合利用价值，能使用户之间的交互更有针对性。
[0005]为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的:
[0006]本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括:
[0007]对检测对象的样本照片进行对象属性分析，获得所述检测对象的属性特征；
[0008]依据不同的参考特征获取对应所述检测对象的不同的对象特征序列，并对获得的对象特征序列进行加权处理，得到所述检测对象的特征向量和综合特征向量；
[0009]依据所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量获得所述检测对象的标识特征，并依据所述标识特征输出对应所述检测对象的多媒体信息。
[0010]上述方案中，所述对检测对象的样本照片进行对象属性分析之前，所述方法还包括:
[0011 ] 对样本照片进行检测对象识别，并依据识别出的不同的检测对象对样本照片进行分类。
[0012]上述方案中，所述依据识别出的不同的检测对象对样本照片进行分类之前，所述方法还包括:解析样本照片，获得所有样本照片的拍摄时间信息和拍摄地点信息，并依据拍摄时间和拍摄地点的就近原则对样本照片进行分类。
[0013]上述方案中，所述依据不同的参考特征获取对应所述检测对象的不同的对象特征序列包括:
[0014]对所述检测对象的样本照片进行不同参考特征的识别，依据识别出的参考特征获得对应的对象特征，对获得的所有样本照片的不同的参考特征对应的对象特征进行排序，获得不同参考特征对应所述检测对象的不同的对象特征序列。
[0015]上述方案中，所述依据所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量获得所述检测对象的标识特征包括:
[0016]将所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量与预设特征数据库中的标识特征模型进行匹配，获得所述检测对象的标识特征。
[0017]上述方案中，所述依据所述标识特征输出对应所述检测对象的多媒体信息包括:
[0018]将所述检测对象的标识特征信息与预设特征数据库中的对象交互模型进行匹配，获得所述检测对象的交互类型，并依据所述交互类型输出对应所述检测对象的多媒体信肩、Ο
[0019]本发明实施例还提供了一种图像处理装置，所述装置包括:获取模块、处理模块及输出模块；其中，
[0020]所述获取模块，用于对所述检测对象的样本照片进行对象属性分析，获得所述检测对象的属性特征；
[0021]所述处理模块，用于依据不同的参考特征获取对应所述检测对象的不同的对象特征序列，并对获得的对象特征序列进行加权处理，得到所述检测对象的特征向量和综合特征向量；
[0022]所述输出模块，用于依据所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量获得所述检测对象的标识特征，并依据所述标识特征输出对应所述检测对象的多媒体信息。
[0023]上述方案中，所述装置还包括:分类模块，用于对样本照片进行检测对象识别，并依据识别出的不同的检测对象对样本照片进行分类。
[0024]上述方案中，所述装置还包括:预处理模块，用于解析样本照片，获得所有样本照片的拍摄时间信息和拍摄地点信息，并依据拍摄时间和拍摄地点的就近原则对样本照片进行分类。
[0025]上述方案中，所述处理模块，具体用于对所述检测对象的样本照片进行不同参考特征的识别，依据识别出的参考特征获得对应的对象特征，并对获得的所有样本照片的不同的参考特征对应的对象特征进行排序，获得不同参考特征对应所述检测对象的不同的对象特征序列。
[0026]上述方案中，所述输出模块，具体用于将所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量与预设特征数据库中的标识特征模型进行匹配，获得所述检测对象的标识特征。
[0027]上述方案中，所述输出模块，具体用于将所述检测对象的标识特征信息与预设特征数据库中的对象交互模型进行匹配，获得所述检测对象的交互类型，并依据所述交互类型输出对应所述检测对象的多媒体信息。
[0028]本发明实施例所提供的图像处理方法及装置，对检测对象的样本照片进行对象属性分析，获得所述检测对象的属性特征；依据不同的参考特征获取对应所述检测对象的不同的对象特征序列，并对获得的对象特征序列进行加权处理，得到所述检测对象的特征向量和综合特征向量；依据所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量获得所述检测对象的标识特征，并依据所述标识特征输出对应所述检测对象的多媒体信息。如此，能够提升图像资料的综合利用价值；当检测对象为人物对象时，基于检测对象的标识特征以及特征向量等最终输出对应检测对象的多媒体信息，所输出的多媒体信息更符合检测对象的特点及喜好，因此，能使用户与检测对象的交互更有针对性，从而提升用户的人际交互能力及用户体验感。
【附图说明】
[0029]图1为本发明实施例一图像处理方法流程示意图；
[0030]图2所示为本发明实施例对样本照片进行预处理的方法流程示意图；
[0031]图3所示为本发明实施例对样本照片进行面部表情情感特征识别的方法流程示意图；
[0032]图4所示为本发明实施例对样本照片进行动作情感特征识别的方法流程示意图；
[0033]图5所示为本发明实施例对样本照片进行人际交互情感特征识别的方法流程示意图；
[0034]图6所示为本发明实施例对样本照片进行历史天气情感特征识别的方法流程示意图；
[0035]图7所示为本发明实施例对样本照片进行背景特定物体情感特征识别的方法流程意图；
[0036]图8为本发明实施例二图像处理方法流程示意图；
[0037]图9为本发明实施例图像处理装置组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0038]在本发明实施例中，对检测对象的样本照片进行对象属性分析，获得所述检测对象的属性特征；依据不同的参考特征获取对应所述检测对象的不同的对象特征序列，并对获得的对象特征序列进行加权处理，得到所述检测对象的特征向量和综合特征向量；依据所述属性特征、所述特征向量和综合特征向量获得所述检测对象的标识特征，并依据所述标识特征输出对应所述检测对象的多媒体信息。
[0039]图1为本发明实施例一图像处理方法流程示意图，如图1所示，本实施例图像处理方法流程包括:
[0040]步骤101:对检测对象的样本照片进行对象属性分析，获得所述检测对象的属性特征；
[0041]本步骤之前，所述方法还包括:对样本照片进行检测对象识别，并依据识别出的不同的检测对象对样本照片进行分类；
[0042]在本发明实施例中，所述检测对象可以为人物对象；所述对样本照片进行检测对象识别包括:对样本照片进行人脸识别。
[0043]近一步的，所述依据识别出的不同的检测对象对样本照片进行分类之前所述方法还包括:对样本照片进行预处理；图2所示为本发明实施例对样本照片进行预处理的方法流程示意图，如图2所示，本实施例对样本照片进行预处理的方法包括:
[0044]步骤2a:识别样本文件是样本照片还是样本影像文件，如果是样本照片，执行步骤2b ;如果是样本影像文件，执行步骤2c ；
[0045]这里，所述识别样本文件是样本照片还是样本影像文件包括:通过样本文件的格式识别所述样本文件是样本照片或者样本影像文件；如文件格式为.jpg/jpeg的为样本照片，文件格式为.mp4的为样本影像文件。
[0046]步骤2b:解析样本照片，获得所有样本照片的拍摄时间信息和拍摄地点信息，并依据拍摄时间和拍摄地点的就近原则对样本照片进行分类，结束本处理流程；
[0047]这里，所述拍摄时间和拍摄地点的就近原则包括:拍摄时间就近且拍摄地点就近的原则；其中，拍摄时间就近是指照片的拍摄时间距离最近，拍摄地点就近是指照片拍摄的地点距离最近；如:拍摄时间均为2014年9月10日、拍摄地点均为天安门的样本照片分为一类。
[0048]步骤2c:将所述样本影像文件截取为若干样本照片，执行步骤2b ；
[0049]这里，所述将所述样本影像文件截取为若干样本照片包括:通过运动影像预测算法，依据检测对象的存在情况将所述样本影像文件截取为若干样本照片。
[0050]进一步的，所述对检测对象的样本照片进行对象属性分析，获得所