图片分类方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图片分类方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：获取待处理图片；将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级，其中，所述图片归类模型为根据图片样本集训练的模型；根据所述共享等级对所述待处理图片进行分类处理。本申请实施例通过采用上述技术方案，使用图片归类模型对待处理图片的共享等级进行标记，将属于同一共享等级的待处理图片进行分类，改善了相关技术图片分类功能单一的现象，能够清楚地对隐私图片与非隐私图片进行划分，便于用户查找图片的同时保护图片隐私。

Image classification method, device, terminal and storage medium

The present application embodiment discloses a picture classification method, a device, a terminal and a storage medium. The method comprises: acquiring pictures to be processed; the processed image input image classification model, sharing level, to mark the image processing, the image classification model for the training sample set according to the picture model; according to the level of sharing the processing image classification processing. The embodiment of the application by adopting the technical scheme, the use of image classification model treats picture sharing level mark will belong to the same level of sharing to be processed image classification, image classification technology improved the phenomenon of single function, can clearly picture of privacy and non privacy image division, privacy and protection. Convenient for the user to find pictures.

【技术实现步骤摘要】
图片分类方法、装置、终端及存储介质
本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种图片分类方法、装置、终端及存储介质。
技术介绍
随着信息技术的迅速发展，人们对移动终端的依赖程度越来越高。用户不仅可以通过移动终端进行拍照，还可以获取各类社交应用以及网页浏览的各种各样的图片，导致移动终端中会存储大量不同类型内容的图片。在日常生活中，用户给朋友看相册时，有些照片想给朋友看，有些照片不想给朋友看。但是移动终端只能按照拍摄顺序或图片获取日期进行浏览，无法满足用户的特定需求，图片分类功能较单一。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图片分类方法、装置、终端及存储介质，可以优化移动终端对图片分类的功能。第一方面，本申请实施例提供了一种图片分类方法，该方法包括：获取待处理图片；将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级，其中，所述图片归类模型为根据图片样本集训练的模型；根据所述共享等级对所述待处理图片进行分类处理。第二方面，本申请实施例还提供了一种图片分类装置，该装置包括：图片获取模块，用于获取待处理图片；类别标记模块，用于将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级，其中，所述图片归类模型为根据图片样本集训练的模型；图片处理模块，用于根据所述共享等级对所述待处理图片进行分类处理。第三方面，本申请实施例还提供了一种终端，包括第一存储器、第一处理器及存储在所述第一存储器上并可在所述第一处理器上运行的计算机程序，所述第一处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例所述的图片分类方法。第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的图片分类方法。本申请实施例中提供的图片分类方案，通过获取待处理图片；将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级，其中，所述图片归类模型为根据图片样本集训练的模型；根据所述共享等级对所述待处理图片进行分类处理。通过采用上述技术方案，使用图片归类模型对待处理图片的共享等级进行标记，将属于同一共享等级的待处理图片进行分类，改善了相关技术图片分类功能单一的现象，能够清楚地对隐私图片与非隐私图片进行划分，便于用户查找图片的同时保护图片隐私。附图说明图1A为本申请实施例提供的一种图片分类方法的流程示意图；图1B为本申请实施例提供的一种反馈信息示意图；图1C为本申请实施例提供的一种共享等级选项的用户界面；图2是本申请实施例提供的又一种图片分类方法的流程示意图；图3是本申请实施例提供的又一种图片分类方法的流程示意图；图4是本申请实施例提供的又一种图片分类方法的流程示意图；图5是本申请实施例提供的又一种图片分类方法的流程示意图；图6是本申请实施例提供的又一种图片分类方法的流程示意图；图7是本申请实施例提供的一种图片分类装置的结构示意图；图8A是本申请实施例中的一种终端的结构示意图；图8B是本申请实施例中的又一种终端的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。相关技术中，移动终端图片库里的图片以时间进行排序，且最先呈现最新拍摄的图片。用户在使用移动终端期间，经常会发生如下情况：用户主动与朋友分享一些图片，或者应朋友要求查找某些图片时，打开移动终端的图片库后，各种类型的图片均呈现在朋友面前，包含隐私与非隐私的图片。用户需要在众多图片中查找将要分享的图片，从而容易泄露隐私图片。本申请实施例提供了一种图片分类方法，可用于对终端设备图片库中的图片进行分类整理，使得用户可快速在分类后的图片库中找到图片，同时避免了隐私图片被泄露，具体方法如下：图1A为本申请实施例提供的一种图片分类的流程图，本实施例可适用于通过终端设备对图片进行分类的情况，所述方法由图片分类的装置来执行，所述装置由软件和/或硬件来执行，所述装置配置在诸如手机、平板电脑等终端设备中。如图1A所示，本实施例提供的技术方案具体如下：步骤110、获取待处理图片。其中，待处理图片包括用户需要进行分类的图片，可包括含有人物的图片。本申请实施例对待处理图片的获取途径不做限定，例如可以是用户在终端设备的图片库中存储的拍摄照片，也可以是从网络平台或服务器下载的兴趣图片，还可以是应用软件中收藏的各种图片。并且，待处理图片的格式可以为BMP(Bitmap)格式、JPG(JPEG，JointPhotographicExpertsGroup)格式、TIFF(TagImageFileFormat)格式、PSD(PhotoshopDocument)格式、PNG(PortableNetworkGraphics)格式以及SWF(ShockwaveFormat)格式等，本申请实施例对待处理图片的格式不作限定。具体的，终端设备对待处理图片的分类操作可以由终端设备的系统执行，或者由终端设备中的图片处理软件执行，获取待处理图片的操作可以在用户的操作指示下由系统或图片处理软件执行。当用户有需求对图片进行分类操作时，通常可以打开图片处理的操作界面，将待处理图片添加至该操作界面中进行操作；或者用户在终端设备中的图片库、应用软件或者网络中浏览图片时，可以随时将心仪的图片选定为待处理图片，并触发打开图片处理的操作界面的指令，用以对待处理照片进行识别以分类；或者还可以当用户终端设备中的图片库有新添图片时，可自动对新添图片进行分类操作。并且，终端在用户的操作指示下可以获取一张待处理图片，或者获取多张待处理图片，对待处理图片的张数不作限定。步骤120、将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级。其中，所述图片归类模型包括根据图片样本集训练的模型。其中，图片归类模型为用于在输入待处理图片后快速标记出待处理图片共享等级的学习模型。图片归类模型可以是神经网络模型，其中，该神经网络模型可以是卷积神经网络模型，也可以是非卷积神经网络，且本申请实施例中对该神经网络模型的层数、层、不同卷积核和/或权重等网络参数不作限定。如，本申请实施例中的图片归类模型可以为包含五个卷积层与两个池化层的神经网络模型。其中，共享等级能够反映出待处理图片的共享程度，即用户是否愿意将待处理图片共享给别人查看。共享等级可包括多个等级，包括但不限于第一共享等级与第二共享等级。例如，共享等级可分为三个等级，分别为愿意共享、可共享、不可共享等。当将待处理图片输入图片归类模型后，图片归类模型通过会对待处理图片的共享等级进行判断，若待处理图片标记为愿意共享，则表明，该待处理图片可为用户给朋友查看图片时优先查看的图片。其中，图片样本集为包含了大量图片的样本集，可存储于终端设备本地，也可存储于对应的服务器中。图片样本集可以包含已标记共享等级的样本图片，也可包含未标记共享等级的样本图片。例如，若图片样本集包含了未标记共享等级的样本图片，图片归类模型则可根据样本图片的图片特征进行训练。具体例如，图片归类模型可根据人物的颜值评估、缺陷特征、人脸属性、人体属性、拍摄构图比例以及拍摄质量等进行训练。其中，颜值评估可包括是否化妆；缺陷特征可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图片分类方法，其特征在于，包括：获取待处理图片；将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级，其中，所述图片归类模型为根据图片样本集训练的模型；根据所述共享等级对所述待处理图片进行分类处理。

【技术特征摘要】
1.一种图片分类方法，其特征在于，包括：获取待处理图片；将所述待处理图片输入图片归类模型，以标记所述待处理图片的共享等级，其中，所述图片归类模型为根据图片样本集训练的模型；根据所述共享等级对所述待处理图片进行分类处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理图片输入图片归类模型之前，还包括：统计移动终端图片库中每张图片显示的显示次数；根据所述显示次数确定所述图片相对应的共享等级；将标记共享等级的图片作为第一样本图片并存储至所述图片样本集；根据所述图片样本集，基于设定机器学习算法对图片归类模型进行训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理图片输入图片归类模型之前，还包括：获取用户在移动终端社交平台中发布的公开图片；将所述公开图片标记为第一共享等级；将标记第一共享等级的公开图片作为第二样本图片并存储至所述图片样本集；根据所述图片样本集，基于设定机器学习算法对图片归类模型进行训练。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理图片输入图片归类模型之前，还包括：获取移动终端图片库中拍摄图片的拍摄时间与图片环境特征；将所述拍摄时间与图片环境特征满足预设条件的图片标记为第二共享等级；和/或，缓存用户在移动终端图片库中删除的拍摄图片；将删除的拍摄图片标记为第二共享等级；将标记第二共享等级的拍摄图片作为第三样本图片并存储至所述图片样本集；根据所述图片样本集，基于设定机器学习算法对图片归类模型进行训练。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理图片输入图片归类模型之前，还包括：获取用户对试验图片共享等级判断的操作指令；根据所述操作指令确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，
申请(专利权)人：广东欧珀移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44