(57)【要約】  本開示は、画像処理方法及び装置に関する。前記方法は、ユーザーの画像に対して顔画像の識別を行うステップと、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップであって、前記人物識別情報は、前記顔画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つを含む、前記特定するステップと、前記画像の撮影情報を取得するステップであって、前記撮影情報は前記画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む、前記取得するステップと、前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップと、を備える。当該解決手段によれば、生成した画像説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
2018500611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの画像に対して顔画像の識別を行うステップと、
識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップであって、前記人物識別情報は、前記顔画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つを含む、前記特定するステップと、
前記画像の撮影情報を取得するステップであって、前記撮影情報は前記画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む、前記取得するステップと、
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップと、を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、
プリセットした人物情報ライブラリを取得するステップであって、前記プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別情報との対応関係を含む、前記取得するステップと、
前記識別された顔画像と前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較するステップと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する人物識別情報を取得するステップと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、
前記ユーザーの連絡先情報を取得するステップであって、前記連絡先情報は連絡先の顔写真及び人物識別情報を含む、前記取得するステップと、
前記識別された顔画像と前記連絡先の顔写真を比較するステップと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得するステップと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップは、
前記画像における物体を識別して物体の名称を取得するステップと、
前記人物識別情報、前記撮影情報及び前記物体の名称に基づき、前記画像説明情報を生成するステップとを、備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記ユーザーの画像をグループ分けするステップと、
各グループの各画像の説明情報に基づいて前記各グループの画像説明情報を生成するステップとを、備えることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記ユーザーの画像をグループ分けするステップは、
前記画像の撮影日時、撮影場所及び顔画像のうちの少なくとも１つに基づいて、前記画像をグループ分けするステップを備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
ユーザーによってトリガされた閲覧命令を受信した場合、前記グループ分け及び各グループの画像説明情報を表示するステップ、をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記グループ分け及び各グループの画像説明情報を表示するステップは、
スライドショーにより各グループの画像及び前記画像説明情報を表示するステップを備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
ユーザーの画像に対して顔識別を行う識別モジュールと、
前記識別モジュールが識別した顔画像に対応する人物識別情報を特定する特定モジュールであって、前記人物識別情報は前記顔画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーとの関係のうちの少なくとも１つの情報を含む、前記特定モジュールと、
前記画像の撮影情報を取得する取得モジュールであって、前記撮像情報は前記画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む、前記取得モジュールと、
前記特定モジュールが特定した人物識別情報及び前記取得モジュールが取得した撮影情報に基づき、前記画像説明情報を生成する第１生成モジュールと、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記特定モジュールは、
プリセットした人物情報ライブラリを取得する第１取得サブモジュールであって、プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別情報との対応関係を含む、前記第１取得サブモジュールと、
前記識別モジュールが識別した顔画像と前記第１取得サブモジュールが取得したプリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較する第１比較サブモジュールと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する人物識別情報を取得する第２取得サブモジュールと、を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記特定モジュールは、
前記ユーザーの連絡先情報を取得する第３取得サブモジュールであって、前記連絡先情報は連絡先の顔写真と、人物識別情報とを含む、前記第３取得サブモジュールと
前記識別モジュールが識別した顔画像と前記連絡先の顔写真を比較する第２比較サブモジュールと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得する第４取得サブモジュールと、を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１生成モジュールは、
前記画像における物体を識別して物体の名称を取得する識別サブモジュールと、
前記特定モジュールが特定した人物識別情報と、前記取得サブモジュールが取得した撮影情報と、前記識別サブモジュールが識別した物体の名称とに基づき、前記画像説明情報を生成する生成サブモジュールと、を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記ユーザの画像をグループ分けするグループ分けモジュールと、
前記第１生成モジュールが生成した各画像グループの各画像の説明情報に基づき、前記各グループの画像説明情報を生成する第２生成モジュールと、をさらに備えることを特徴とする請求項９ないし請求項１２のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記グループ分けモジュールは、
前記取得サブモジュールが取得した画像撮影日時、撮影場所、及び前記識別モジュールが識別した顔画像のうちの少なくとも１つに基づき、前記画像をグループ分けすることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
ユーザーによってトリガされた閲覧命令を受信した場合、前記グループ分けと、前記第２生成モジュールが生成した各グループの画像説明情報とを表示する表示モジュールと、をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記表示モジュールは、スライドショーにより、各グループの画像と、前記第１生成モジュールが生成した画像説明情報とを表示することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
プロセッサーと、
プロセッサーが実行可能指令を記憶するメモリと、を備え、
前記プロセッサーは、
ユーザーの画像に対し顔画像の識別を行い、
前記識別した顔画像に対応する人物識別情報を特定し、
前記画像の撮影情報を取得し、
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき、前記画像説明情報を生成するように構成され、
前記人物識別情報は、前記画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つの情報を含み、
前記撮影情報は前記画像の撮影日時及及び撮影場所のうちの少なくとも１つの情報を含むことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術分野に関し、特に画像の処理方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、画像識別技術の発展に伴い、画像に対して更に一歩進んだ研究が増加している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の自動画像文字説明システムは、ただ画像中の人物又は物体それぞれに対してのみ単独的に簡単な説明を行い、ユーザーはこれらの説明に基づいて、人物間の相互関係を知ることができない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の実施例は、画像の処理方法及び装置を提供する。その解決手段は以下の通りである。
【０００５】
本開示の実施例の第１様態によれば、画像の処理方法を提供する。前記方法は、
ユーザーの画像に対して顔画像の識別を行うステップと、
識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップであって、前記人物識別情報は、前記顔画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つを含む、前記特定するステップと、
前記画像の撮影情報を取得するステップであって、前記撮影情報は前記画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む、前記取得するステップと、
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップと、を備える。
【０００６】
好ましくは、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、
プリセットした人物情報ライブラリを取得するステップであって、前記プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別情報との対応関係を含む、前記取得するステップと、
前記識別された顔画像と前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較するステップと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する人物識別情報を取得するステップと、を備える。
【０００７】
好ましくは、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、
前記ユーザーの連絡先情報を取得するステップであって、前記連絡先情報は連絡先の顔写真及び人物識別情報を含む、前記取得するステップと、
前記識別された顔画像と前記連絡先の顔写真を比較するステップと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得するステップと、を備える。
【０００８】
好ましくは、前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップは、
前記画像における物体を識別して物体の名称を取得するステップと、
前記人物識別情報、前記撮影情報及び前記物体の名称に基づき、前記画像説明情報を生成するステップとを、さらに備える。
【０００９】
好ましくは、前記方法は、
前記ユーザーの画像をグループ分けするステップと、
各グループの各画像の説明情報に基づいて前記各グループの画像説明情報を生成するステップとを、備える。
【００１０】
好ましくは、前記ユーザーの画像をグループ分けするステップは、
前記画像の撮影日時、撮影場所及び顔画像のうちの少なくとも１つに基づいて、前記画像をグループ分けするステップを備える。
【００１１】
好ましくは、前記方法は、
ユーザーによってトリガされた閲覧命令を受信した場合、前記グループ分け及び各グループの画像説明情報を表示するステップ、をさらに備える。
【００１２】
好ましくは、前記グループ分け及び各グループの画像説明情報を表示するステップは、
スライドショーにより各グループの画像及び前記画像説明情報を表示するステップを備える。
【００１３】
本開示の実施例の第２様態によれば、画像処理装置を提供する。前記装置は、
ユーザーの画像に対して顔識別を行う識別モジュールと、
特定モジュールは、前記識別モジュールが識別した顔画像に対応する人物識別情報を特定する特定モジュールであって、前記人物識別情報は前記顔画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーとの関係のうちの少なくとも１つの情報を含む、前記特定モジュールと、
前記画像の撮影情報を取得する取得モジュールであって、前記撮像情報は前記画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む、前記取得モジュールと、
前記特定モジュールが特定した人物識別情報及び前記取得モジュールが取得した撮影情報に基づき、前記画像説明情報を生成する第１生成モジュールと、を備える。
【００１４】
好ましくは、前記特定モジュールは、
プリセットした人物情報ライブラリを取得する第１取得サブモジュールであって、プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別情報の対応関係を含む、前記第１取得サブモジュールと、
前記識別モジュールが識別した顔画像と前記第１取得サブモジュールが取得したプリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較する第１比較サブモジュールと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する対応する人物識別情報を取得する第２取得サブモジュールと、を備える。
【００１５】
好ましくは、前記特定モジュールは、
前記ユーザーの連絡先情報を取得する第３取得サブモジュールであって、前記連絡先情報は連絡先の顔写真と、人物識別情報とを含む、前記第３取得サブモジュールと
前記識別モジュールが識別した顔画像と前記連絡先の顔写真を比較する第２比較サブモジュールと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得する第４取得サブモジュールと、を備える。
【００１６】
好ましくは、前記第１生成モジュールは、
前記画像における物体を識別して物体の名称を取得する識別サブモジュールと、
前記特定モジュールが特定した人物識別情報、前記取得サブモジュールが取得した撮影情報及び前記識別サブモジュールが識別し物体の名称に基づき、前記画像説明情報を生成する生成サブモジュールと、を備える。
【００１７】
好ましくは、前記装置には更に
前記ユーザの画像をグループ分けするグループ分けモジュールと、
前記第１生成モジュールが生成した各画像グループの各画像の説明情報に基づき、前記各グループの画像説明情報を生成する第２生成モジュールと、をさらに備える。
【００１８】
好ましくは、前記グループ分けモジュールは、
前記取得サブモジュールが取得した画像撮影日時、撮影場所、及び前記識別モジュールが識別した顔画像のうちの少なくとも１つに基づき、前記画像をグループ分けする。
【００１９】
好ましくは、前記装置は、
ユーザーによってトリガされた閲覧命令を受信した場合、前記グループ分け及び前記第２生成モジュールが生成した各グループの画像説明情報を表示する表示モジュールと、をさらに備える。
【００２０】
好ましくは、前記表示モジュールは、スライドショーにより、各グループの画像と、前記第１生成モジュールが生成した画像説明情報とを表示する。
【００２１】
本開示の実施例の第３様態によれば、画像処理装置を提供する。前記装置は、
プロセッサーと、
プロセッサーが実行可能指令を記憶するメモリと、を備え、
前記プロセッサーは、
ユーザーの画像に対し顔画像の識別を行い、
前記識別した顔画像に対応する人物識別情報を特定し、
前記画像の撮影情報を取得し、
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき、前記画像説明情報を生成するように構成され、
前記人物識別情報は、前記画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つの情報を含み、
前記撮影情報は前記画像の撮影日時及及び撮影場所のうちの少なくとも１つの情報を含む。
【発明の効果】
【００２２】
本開示の実施例が提供する解決手段は以下の有益な効果を含む。
【００２３】
本実施例によれば、画像における顔を識別し、顔に対応する人物識別及び画像の撮影情報に基づき画像説明情報を生成することにより、生成した画像説明情報の正確さをさらに増し、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００２４】
別の実施例によれば、画像における人物識別を精確に識別でき、後に、人物識別情報に基づいて生成した画像説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００２５】
別の実施例では、画像の多様な関連情報に基づいて説明情報を生成することにより、説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００２６】
別の実施例では、画像をグループ分けして説明し、グループ分け後の画像及び説明情報を表示することにより、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００２７】
上述した一般的な記述と後続の詳細な記述は、例示的及び解釈的なものであり、本開示を制限できるものではないと理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
ここでの図面は、明細書の一部としてみなされ、本開示に適した実施例を示し、且つ、明細書と共に本開示の原理を解釈するために用いられる。
【図１】一実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。
【図２】他の一実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。
【図３】他の一実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。
【図４】他の一実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】他の一実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。
【図６】一実施例にかかる画像処理装置のブロック図である。
【図７】一実施例にかかる特定モジュールを示すブロック図である。
【図８】他の一実施例にかかる特定モジュールを示すブロック図である。
【図９】一実施例にかかる第１生成モジュールを示すブロック図である。
【図１０】他の一実施例にかかる画像処理装置のブロック図である。
【図１１】他の一実施例にかかる画像処理装置のブロック図である。
【図１２】一実施例にかかる画像処理装置のブロック図である。
【図１３】一実施例にかかる画像処理装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
次に、実施例を詳細に説明し、例示が図に示されている。以下の記述が図に係る場合、別途示さない限り、異なる図面における同じ符号は、同じまたは類似する要素を示す。以下実施例に記述される実施形態は、本発明と一致する全ての実施形態を代表するとは限らない。逆に、それらは添付する特許請求の範囲に記載されているように、本発明の一部の態様と一致する装置及び方法の例に過ぎない。
【００３０】
本発明の実施例に係る解決手段は、端末又はサーバーに関し、画像に対して顔画像の識別を行い、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定し、人物識別情報に基づき画像説明情報を生成する。
【００３１】
当該端末とは、携帯電話、コンピューター、デジタル放送端末、メッセージ送受信装置、ゲーム機器、タブレット、医療機器、フィットネス機器、携帯情報端末装置等画像処理機能を有する装置である。
【００３２】
図１は、一実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートであり、図１に示すように、画像処理方法は端末又はサーバーに適用し、以下のステップを備える。
【００３３】
ステップＳ１１では、ユーザーの画像に対して顔画像の識別を行う。
【００３４】
例えば、幾何学的特性、テンプレート及びモデルに基づく方法を採用することができる。ここで、テンプレートに基づく方法は、相関マッチング基盤の方法、特定顔の方法、線形判別分析方法、特異値分解方法、ニューラルネットワーク方法、ダイナミックマッチング方法に分けられる。モデル基盤の方法は、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）、アクティブ形状モデル及びアクティブ外観モデルの方法がある。
【００３５】
ステップＳ１２において、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定する。人物識別情報は顔画像に対応する人物識別子及び顔画像に対応する人物とユーザーの関係のうちの少なくとも１つを含む。
【００３６】
人物識別子は、人物の氏名、ネットワークアカウント、ニックネーム、符号等人物識別を識別するための識別子であってもよい。人物とユーザーの関係は、家族との関係、親族との関係、同級生との関係、同僚との関係、友人との関係等を含むことができる。
【００３７】
ステップＳ１３において、画像の撮影情報を取得する。撮影情報は、画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つの情報を含む。
【００３８】
画像の撮影情報はエクスチェンジャブル・イメージ・ファイル（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ、ｅｘｉｆと略称）から抽出できる。eｘｉｆにはデジタルカメラの写真のためにカスタマイズされたソースデータが含まれ、少なくとも以下に挙げる数種のデジタル写真を記録する情報を含む。
【００３９】
撮影日時、撮影機器（本体、レンズ、フラッシュランプ等）、撮影パラメータ（シャッター速度、絞りF値、IＳＯ速度、焦点距離、測光モード等）、画像処理パラメータ（シャープネス、コントラスト、彩度、ホワイトバランス等）、画像記述及び著作権情報、撮影場所（ＧＰＳ測位データ等）、サムネイル等である。
【００４０】
ステップＳ１４において、人物識別情報及び撮影情報に基づき画像説明情報を生成する。
【００４１】
例えば、画像に対して顔画像の識別を行うことにより、取得した画像内の人がユーザーの両親であることがわかる。取得した画像の撮影情報は、撮影日時：２０１５年１０月１日、撮影場所：天安門との情報を含む。即ち、画像の分析に基づき、「両親」、「２０１５年１０月１日」、「天安門」等の情報内容を取得する。ＥｘｔｒａｃｔｉｖｅアルゴリズムまたはＡｂｓｔｒａｃｔｉｖｅアルゴリズムのような、自然言語処理技術のダイジェスト生成技術を採用して、１０月１日に両親一緒に天安門で」、「１０月１日両親と一緒に北京旅行へ行った」等の画像説明情報を生成する。
【００４２】
本実施例によれば、画像における顔を識別し、顔に対応する人物識別及び画像の撮影情報に基づいて画像説明情報の生成により、生成した画像説明情報の正確さをさらに増し、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００４３】
別の実施例において、以下の方法により識別された人物に対応する人物識別情報を特定することができる、
一、人物情報ライブラリのプリセットにより顔画像に対応する人物識別情報を特定する
図２は他の実施例にかかる画像処理方法のフローチャートであり、図２に示すように、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、以下のステップを備える。
【００４４】
ステップＳ２１において、プリセットした人物情報ライブラリを取得する。プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別の対応関係を含む。
【００４５】
ステップＳ２２において、識別された顔画像とプリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較する。
【００４６】
ステップＳ２３において、識別された顔画像にマッチングするプリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する人物識別情報を取得する。
【００４７】
ここで、ユーザーは、プリセットした人物情報ライブラリを予め設定することができる。例えば、家族の顔画像を取得し、家族一人一人の顔画像に対応する識別子又は家族関係を設定することにより、前記プリセットした人物情報ライブラリを生成する。或いは、同級生、友達、同僚等を予め人物情報ライブラリに添加することができる。
【００４８】
二、ユーザーの連絡先情報に基づき顔画像に対応する人物識別情報を特定する
図３は、他の実施例にかかる画像処理方法を示すフローチャートであり、図３に示すように、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、以下のステップを備える。
【００４９】
ステップＳ３１において、ユーザーの連絡先情報を取得する。連絡先情報は連絡先の顔写真と、人物識別情報とを含む。
【００５０】
ステップＳ３２において、識別された顔画像と連絡先の顔写真を比較する。
【００５１】
ステップＳ３３において、識別された顔画像にマッチングする連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得する。
【００５２】
ここで、アドレス帳内の連絡先の顔写真に基づき、画像における顔画像に対応する人物識別を特定する。
【００５３】
本実施例において、２つの方法を組み合わせて、即ち、プリセットした人物情報ライブラリおよびアドレス帳内の連絡先情報に基づき、画像における顔画像に対応する人物識別を特定する。
【００５４】
本実施例では、上述のいずれかの方法又は２つの方法を組み合わせの手段により、顔画像に対応する人物識別情報を特定する。こうして、画像における人物識別を精確に識別でき、後に、人物識別情報に基づいて生成した画像説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００５５】
別の実施例では、画像説明情報を更に正確に生成するため、画像やその他の情報、例えば、撮影情報、画像における顔画像以外の物品情報等を更に一歩進んで取得できる。
【００５６】
図４は、他の実施例にかかる画像処理方法のフローチャートであり、図４に示すように、前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップは、さらに以下のステップを備える。
【００５７】
ステップＳ４１において、画像における物体を識別して、物体の名称を取得する。
【００５８】
Ｒ−ＣＮＮ、ｆａｓｔ−ＲＣＮＮ等のアルゴリズムを採用して画像内にある物体を識別することができる。まず、画像内の枠の可能な候補領域を特定して、枠内の物体に対してＣＮＮ分類を行う。
【００５９】
ステップＳ４２において、人物識別情報、撮影情報及び物体の名称に基づき画像説明情報を生成する。
【００６０】
例えば、画像の撮影日時が２０１５年１０月１日、撮影場所が天安門広場、画像における顔はユーザーの両親の場合、画像における物体は生花、国旗等を識別し、生成した説明情報は「２０１５年１０月１日、両親と天安門広場にて国旗掲揚を見る。」であることができる。
【００６１】
また、人物識別情報、撮影情報及び物体の名称以外に、画像に対する自動説明は更にその他の情報を考慮することができ、例えば、撮影日時当日のお天気情報、撮像場所で撮影日時に発生したニュース等がある。
【００６２】
本実施例では、画像の多様な相関情報に基づき説明情報を生成することにより、説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００６３】
他の実施例では、画像をグループ分けして、各グループの画像に対して１つの総括説明情報を生成する。図５は、他の実施例にかかる画像処理方法のフローチャートであり、図５に示すように、該当方法は以下のステップをさらに備える。
【００６４】
ステップＳ５１において、ユーザーの画像をグループ分けする。
【００６５】
ステップＳ５２において、各グループの画像の各画像説明情報に基づいき、各グループの画像説明情報を生成する。
【００６６】
例えば、Extractiveルゴリズムを採用し、各グループにおける各画像説明情報から、一部の代表的なテキスト断片を統合して抽出し、各グループの画像説明情報を生成することができる。
【００６７】
ここで、撮影シーンに基づき画像をグループ分けすることができる。ユーザーの画像をグループ分けすることは、画像の撮影日時、撮影場所及び顔画像のうちの少なくとも１つに基づき、画像をグループ分けすることを含む。
【００６８】
例えば、ユーザーは、２０１５年１０月１日撮影した写真を１つのグループに分ける、
又は、天安門広場で撮影した画像を１つのグループに分ける、
又は、ユーザの両親の顔画像を含むあらゆる写真を１つのグループに分ける、
又は、２０１５年１０月１日撮影、天安門広場で撮影した写真を１つのグループに分ける、
又は、２０１５年１０月１日撮影、ユーザーの両親の顔画像を含む写真を１つのグループに分ける、
又は、天安門広場にて撮影、ユーザーの両親の顔画像を含む写真を１つのグループに分ける、
又は、２０１５年１０月１日天安門広場にて撮影、ユーザーの両親の顔画像を含むとして１つのグループに分ける。
【００６９】
画像の撮影情報、顔画像等の情報に基づき写真をグループ分けすることにより、同一シーンでの撮影画像を正確にグループ分けでき、後に、各画像にたする正確な自動説明への便利さを図られる。
【００７０】
ユーザーが画像を閲覧する時、グループに基づいて閲覧することができる。ユーザーの閲覧命令を受信した場合、各グループの画像説明情報を表示する。並びに、スライドショーにより各グループの画像及び画像説明情報を表示することができる。
【００７１】
本実施例では、画像をグループ分けにして説明をし、グループ分け後の画像及び説明情報を表示することにより、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００７２】
以下は、本開示にかかる実施例の装置の説明であり、当該装置は、本開示の方法実施例に適用することができる。
【００７３】
図６は実施例にかかる画像処理装置のブロック図であり、当該装置は、ソフトウェア、ハードウェア又は両者の組合せによって電子機器の一部または全部になることができる。図６に示すように、当該画像処理装置は、識別モジュール６１と、特定モジュール６２と、取得モジュール６３と、第１生成モジュール６４とを備える。
【００７４】
識別モジュール６１は、ユーザーの画像に対して顔画像の識別を行う。
【００７５】
例えば、識別モジュール６１は、幾何学的特性、テンプレート及びモデルに基づく方法を採用することができる。ここで、テンプレートに基づく方法は、相関マッチング基盤の方法、特定顔の方法、線形判別分析方法、特異値分解方法、ニューラルネットワーク方法、ダイナミックマッチング方法に分けられる。モデル基盤の方法は、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）、アクティブ形状モデル及びアクティブ外観モデルの方法がある。
【００７６】
特定モジュール６２は、識別モジュール６１が識別した顔画像に対応する人物の認証情報を特定する。人物識別情報は、顔画像に対応する人物識別子、及び顔画像に対応する人物とユーザーの関係のうちの少なくとも１つ情報を含む。
【００７７】
ここで、人物識別子は、人物の氏名、ネットワークアカウント、ニックネーム、符号等人物識別を識別するための識別子であってもよい。人物とユーザーの関係は、家族との関係、親族との関係、同級生との関係、同僚との関係、友人との関係等を含むことができる。
【００７８】
取得モジュール６３は、画像の撮影情報を取得する。撮影情報は、画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む。
【００７９】
画像の撮影情報はエクスチェンジャブル・イメージ・ファイル（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ、ｅｘｉｆと略称）から抽出できる。eｘｉｆにはデジタルカメラの写真のためにカスタマイズされたソースデータが含まれ、少なくとも以下に挙げる数種のデジタル写真を記録する情報を含む。
【００８０】
撮影日時、撮影機器（本体、レンズ、フラッシュランプ等）、撮影パラメータ（シャッター速度、絞りF値、IＳＯ速度、焦点距離、測光モード等）、画像処理パラメータ（シャープネス、コントラスト、彩度、ホワイトバランス等）、画像記述及び著作権情報、撮影場所（ＧＰＳ測位データ等）、サムネイル等である。
【００８１】
第１生成モジュール６４は、特定モジュール６２が特定した人物識別情報及び取得モジュール６３が取得した撮影情報に基づき、画像説明情報を生成する。
【００８２】
例えば、識別モジュール６１により画像の顔画像を識別し、特定モジュール６２により取得した画像における顔画像がユーザーの両親であり、取得モジュール６３により画像の撮影情報を取得し、取得モジュール６３により取得した画像の撮影情報は、撮影日時：２０１５年１０月１日、撮影場所：天安門との情報を含む。つまり、第１生成モジュール６４は、ＥｘｔｒａｃｔｉｖｅアルゴリズムまたはＡｂｓｔｒａｃｔｉｖｅアルゴリズムのような、自然言語処理技術のダイジェスト生成技術を採用して、１０月１日に両親一緒に天安門で」、「１０月１日両親と一緒に北京旅行へ行った」等の画像説明情報を生成する。
【００８３】
本実施例では、識別モジュール６１は、画像における顔を識別し、第１生成モジュール６６４は特定モジュール６２が特定した顔に対応する人物識別及び取得モジュール６３が取得した画像の撮影情報に基づき画像説明情報を生成することにより、生成した画像説明情報の正確さをさらに増し、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００８４】
別の実施例では、以下の方法により識別された顔に対応する人物識別情報を特定することができる。
【００８５】
一、プリセットした人物情報ライブラリに基づき顔画像に対応する人物識別情報を特定する
図７は実施例にかかる特定モジュールのブロック図であり、図７が示すように、確定モジュール６２は、第１取得モジュール７１と、第１比較モジュール７２と、第２取得サブモジュール７３とを備える。
【００８６】
第１取得モジュール７１は、プリセットした人物情報ライブラリを取得する。プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別情報の対応関係を含む。
【００８７】
第１比較モジュール７２は、識別モジュール６１が識別した顔画像と第１取得サブモジュール７１が取得したプリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較する。
【００８８】
第２取得サブモジュール７３は、識別した顔画像にマッチングするプリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する人物識別情報を取得する。
【００８９】
ここで、ユーザーは、プリセットした人物情報ライブラリを予め設定することができる。例えば、家族の顔画像を取得し、家族一人一人の顔画像に対応する識別子又は家族関係を設定することにより、前記プリセットした人物情報ライブラリを生成する。或いは、同級生、友達、同僚等を予め人物情報ライブラリに添加することができる。
【００９０】
二、ユーザの連絡先情報に基づき顔画像に対応する人物識別情報を特定する
図８は、他の実施例にかかる特定モジュールのブロック図であり、図１０に示すように、特定モジュール６２は、第３取得サブモジュール８１と、第２比較サブブロック８２と、第４取得サブモジュール８３とを備える。
【００９１】
第３取得サブモジュール８１は、ユーザの連絡先情報を取得する。連絡先情報は連絡先の顔写真と、人物識別情報とを含む。
【００９２】
第２比較サブブロック８２は、識別モジュール６１が識別した顔画像と連絡先の顔写真は比較する。
【００９３】
第４取得サブモジュール８３、識別された顔画像にマッチングする連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得する。
【００９４】
ここで、アドレス帳内の連絡先の顔写真により、画像における顔画像に対応する人物識別を特定することができる。
【００９５】
本実施例では、２つの方法を組み合わせて、即ち、プリセットした人物情報ライブラリおよびアドレス帳内の連絡先情報に基づき、画像における顔画像に対応する人物識別を特定する。
【００９６】
本実施では、上述のいずれかの方法又は２つの方法を組み合わせの手段により、顔画像に対応する人物識別情報を特定する。こうして、画像における人物識別を精確に識別でき、後に、人物識別情報に基づいて生成した画像説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【００９７】
別の実施例では、画像説明情報を更に正確に生成するため、画像やその他の情報、例えば、撮影情報、画像における顔画像以外の物品情報等を更に一歩進んで取得できる。
【００９８】
図９は、他の実施例にかかる第１生成モジュールを示すブロック図であり、図９に示すように、好ましくは、第１生成モジュール６４は、識別サブモジュール９１と、生成サブモジュール９２とを備える。
【００９９】
識別サブモジュール９１は、画像における物体を識別して、物体の名称を取得する。Ｒ−ＣＮＮ、ｆａｓｔ−ＲＣＮＮ等のアルゴリズムを採用して画像内にある物体を識別することができる。まず、画像内の枠の可能な候補領域を特定して、枠内の物体に対してＣＮＮ分類を行う。
【０１００】
生成サブモジュール９２、特定モジュール６２が特定した人物識別情報、取得モジュール６３が取得した撮影情報及び識別サブモジュール９１が識別した物体の名称に基づき、画像説明情報を生成する。
【０１０１】
例えば、画像の撮影日時が２０１５年１０月１日、撮影場所が天安門広場、画像における顔はユーザーの両親の場合、画像における物体は生花、国旗等を識別し、生成した説明情報は「２０１５年１０月１日、両親と天安門広場にて国旗掲揚を見る。」であることができる。
【０１０２】
また、人物識別情報、撮影情報及び物体の名称以外に、画像に対する自動説明は更にその他の情報を考慮することができ、例えば、撮影日時当日のお天気情報、撮像場所で撮影日時に発生したニュース等がある。
【０１０３】
本実施例では、画像の多様な相関情報に基づき説明情報を生成することにより、説明情報の正確さをさらに増しになり、画像に対する自動説明は、更にスマートでき、人間の画像描く能力により近づくようになり、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【０１０４】
他の実施例では、画像をグループ分けして、各グループの画像に対して１つの総括説明情報を生成する。図１０は、他の実施例にかかる画像処理装置のブロック図であり、図１０に示すように、その装置は、グループ分けモジュール６５と、第２生成モジュール６６をさらに備える。
【０１０５】
グループ分けモジュール６５は、ユーザーの画像をグループ分けする。
【０１０６】
第２生成モジュール６６は、第１生成モジュール６が生成した各グループの画像の各画像の説明に基づき、各グループの画像説明情報を生成する。
【０１０７】
別の実施例では、グループ分けモジュール６５は、取得モジュール６３が取得した画像の撮影日時、撮影場所及び識別モジュール６１が識別した顔画像、のうちの少なくとも１つに基づき、画像にをグループ分けする。
【０１０８】
例えば、ユーザーは、２０１５年１０月１日撮影した写真を１つのグループに分ける、
又は、天安門広場で撮影した画像を１つのグループに分ける、
又は、ユーザの両親の顔画像を含むあらゆる写真を１つのグループに分ける、
又は、２０１５年１０月１日撮影、天安門広場で撮影した写真を１つのグループに分ける、
又は、２０１５年１０月１日撮影、ユーザーの両親の顔画像を含む写真を１つのグループに分ける、
又は、天安門広場にて撮影、ユーザーの両親の顔画像を含む写真を１つのグループに分ける、
又は、２０１５年１０月１日天安門広場にて撮影、ユーザーの両親の顔画像を含むとして１つのグループに分ける。
【０１０９】
画像の撮影情報、顔画像等の情報に基づき写真をグループ分けすることにより、同一シーンでの撮影画像を正確にグループ分けでき、後に、各画像にたする正確な自動説明への便利さを図られる。
【０１１０】
図１１は、他の実施例にかかる画像プロセッサーのブロック図であり、図１１に示すように、当該装置は、表示モジュール６７をさらに備える。
【０１１１】
表示モジュール６７は、ユーザーによってトリガされた閲覧命令を受信した場合、グループ分け及び第２生成モジュールが生成した各画像説明情報を表示する。
【０１１２】
好ましくは、表示モジュール６７は、スライドショーにより各グループの画像及び第１生成モジュールが生成した画像説明情報を表示する。
【０１１３】
ユーザーが画像を閲覧する時、グループに基づいて閲覧することができる。ユーザーの閲覧命令を受信した場合、各グループの画像説明情報を表示する。並びに、スライドショーにより各グループの画像及び画像説明情報を表示することができる。
【０１１４】
本実施例では、画像をグループ分けにして説明をし、グループ分け後の画像及び説明情報を表示することにより、ユーザは各画像を迅速、且つ、正確に知ることができ、ユーザーの体験度は更に優れる。
【０１１５】
本開示は、画像処理装置をさらに提供する。当該装置は、プロセッサと、プロセッサの実行可能な指令を記憶するためのメモリと、を備える。
【０１１６】
ここで、前記プロセッサーは、
ユーザーの画像に対し顔画像の識別を行い、
前記識別した顔画像に対応する人物識別情報を特定し、
前記画像の撮影情報を取得し、
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき、前記画像説明情報を生成するように構成され、
前記人物識別情報は、前記画像に対応する人物識別子及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つの情報を含み、
前記撮影情報は前記画像の撮影日時及及び撮影場所のうちの少なくとも１つの情報を含む。
【０１１７】
図１２は、一実施例にかかる画像処理装置のブロック図であり、その装置は端末機器に適用する。例えば、装置１７００はビデオカメラとなり、録音機器、携帯電話、コンピューター、デジタル放送端末、メッセージ送受信装置、ゲーム機器、タブレット、医療機器、フィットネス機器、携帯情報端末装置等。
【０１１８】
装置１７００は、処理ユニット１７００２、メモリ１７０４、電源ユニット１７０６、マルチメディアユニット１７０８、オーディオユニット１７１０、入力/出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１７１２、センサユニット１７１４、及び通信ユニット１７１６の内１つ又は複数を含むことができる。
【０１１９】
処理ユニット１７０２は通常、表示、電話呼出、データ通信、カメラ操作及び記録操作に関連する操作について装置１７００の全般操作を制御する。
【０１２０】
処理ユニット１７０２は、上記方法の全部又は一部のステップを実施させるように、指令を実行するための１つ又は複数のプロセッサ１７２０を含むことができる。この他、
処理ユニット１７０２は、処理ユニット１７０２及び他のユニットとの相互作用を容易にするために、１つ又は複数のモジュールを備えることができる。例えば、処理ユニット１７０２は、１７０８及び処理ユニット１７０２との相互作用を容易にするために、マルチメディアモジュールを備えることができる。
【０１２１】
メモリ１７０４は、各タイプのデータを記憶して装置１７００での操作をサポートするために構成される。これらのデータ例示は、装置１７００で操作するための任意アプリケーション又は、方法の指令、連絡先データー、電話帳データー、メッセージ、画像、ビデオ等を含む。メモリ１７０４は、如何なる種類の揮発性又は不揮発性記憶装置又はそれらの組合せで実現でき、例えば、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク又は光ディスクがある。
【０１２２】
電源ユニット１７０６は、装置１７００内部の各構成要素から電力を供給する。電源ユニット１７０６は、１つ又は複数の電源及びその他の装置１７００を生成し、管理及び電力に関するユニット分配を含むことができる。
【０１２３】
マルチメディアユニット１７０８は、前記装置１７００とユーザーとの間に１つの出力インターフェースを供給するスクリーンを含む。いくつかの実施例では、スクリーンは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）及びタッチパネル（ＴＰ）を含むことができる。もし、スクリーンがタッチパネルを含む場合、ユーザーの入力信号を受信するために、タッチスクリーンとして使用可能。タッチパネルは、タッチ、スライド及びタッチパネルでのジェスチャーを感知するように、１つ又は複数のタッチセンサーを含む。前記タッチセンサーは、タッチ或いはスライド動作の境界を感知するだけではなく、前記タッチ或いはスライド操作と関連する持続時間及び圧力をさらに検出することができる。いくつかの実施例では、マルチメディアユニット１７０８は、１つのフロントカメラ及び/又はバックカメラを含む。装置１７００が操作モードに設定されている時、例えば、撮影モード或いはビデオモードの場合、フロントカメラ及び/又はバックカメラは、外部のマルチメディアデータを受信することができる。フロントカメラ及びバックカメラの各々は、１つの固定光学レンズシステム又は焦点距離及び光学ズーム能力を有するものである。
【０１２４】
オーディオユニット１７１０は、オーディオ信号を出力及び/又は入力するように構成される。例えば、オーディオユニット１７１０は、マイク（ＭＩＣ）を備え、装置１７００が操作モード、例えば、発呼モード、記録モード及び音声識別モードの場合、マイクは外部オーディオ信号を受信するように構成される。受信されたオーディオ信号は、更にメモリ１７０４に格納されるか、又は通信ユニット１７１６を経由して送信することができる。いくつかの実施例では、オーディオユニット１７１０は、オーディオ信号を出力するためのスピーカーを更に含む。
【０１２５】
Ｉ/Ｏインターフェース１７１２は、処理ユニット１７０２とペリフェラルインターフェースモジュールとの間でインターフェースを供給するものであり、前記ペリフェラルインターフェースモジュールは、キーボード、クリックホイール、ボタン等である。これらのボタンには、ホームページボタン、ボリュームボタン、起動ボタン及びロックボタンを含むが、それらに限定されない。
【０１２６】
センサユニット１７１４は、様々な側面での状態推定を装置１７００に供給するための１つ又は複数のセンサーを含む。例えば、センサーユニット１７１４は、装置１７００のオン/オフ状態、ユニットの相対位置を検出することができ、前記ユニットは、例えば、装置１７００のディスプレイ及びキーパッドである。センサーユニット１７１４は、更に装置１７００、若しくは装置１７００の１つのユニットの位置変更、ユーザーと装置１７００との接触の存在若しくは非存在、装置１７００の方位もしくは加速/減速及び装置１７００の温度変化を更に検出することができる。センサーユニット１７１４は、如何なる物理的接触もない場合、近辺にある物体の存在を検出するための近接センサーを含むことができる。センサーユニット１７１４は、更にイメージングアプリケーションに使用される光センサー、例えばＣＭＯＳ又はＣＣＤ画像センサーを含むことができる。いくつかの実施例では、当該センサーユニット１７１４は、更に加速度センサー、ジャイロセンサー、磁気センサー、圧力センサー又は温度センサーを含むことができる。
【０１２７】
通信ユニット１７１６は、装置１７００と他の機器間の無線又は有線方式の通信ができるように構成される。装置１７００は、通信規格に基づく無線ネットワーク、例えば、ＷｉＦｉ、２Ｇ若しくは３Ｇ、又はそれらの組合せにアクセスすることができる。１つの実施例では、通信ユニット１７１６は、外部ブロードキャスト管理システムからのブロードキャスト信号又はブロードキャスト関連情報をブロードキャストチャネルを経由して受信する。実施例では、前記通信ユニット１７１６は更に短距離通信を容易にするために、ニアフィールド通信（ＮＦＣ）モジュールを備える。例えば、ＮＦＣモジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）技術、赤外データ協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）技術及び他の技術によって実現することができる。
【０１２８】
実施例では、装置１７００は、上記方法を実行するための１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサー又は他の電子部品によって実現することができる。
【０１２９】
実施例では、指令を含む非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、例えば、指令を含むメモリー１７０４を更に提供し、上記指令が装置１７００のプロセッサー１７２０により実行されることで上述方法を実施させることができる。例えば、前記非一時的コンピューターの読み取り可能な記憶媒体は、ＲＯＭ、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、ＣＤ-ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク及び光データ記憶機器等である。
【０１３０】
図１３は、一実施例にかかる画像処理するための装置のブロック図である。装置１９００は、例えば、１つのサーバーとして提供することができる。装置１９００は処理ユニット１９２２を含み、１つ又は複数のプロセッサーと、メモリー１９３２に代表されるメモリーリソースを更に含み、処理部１９２２の実行指令を記憶し、例えばアプリケーションプログラムを記憶する。メモリー１９３２に記憶されているアプリケーションプログラムは、１つ又は１つ以上の１グループの命令に対応するモジュールを備える。また、処理ユニット１９２２は上記の方法を実行するように、指令を実行するように構成される。
【０１３１】
装置１９００は装置１９００のパワーマネジメントを実行するように構成される電源モジュール１９２６、装置１９００をネットワークに接続する有線あるいは無線のネットワークインターフェース１９５０、ならびに入出力（I/Ｏ）インターフェース１９５８を含みてもよい。装置１９００はメモリ１９３２に記憶されているオペレーティングシステム、例えばＷｉｎｄｏｗＳ（登録商標） Ｓｅｒｖｅｒ、Ｍａｃ ＯＳ Ｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）あるいは似たものを操作することができる。
【０１３２】
非一時的なコンピューターは読取り可能な記憶媒体であり、前記記憶媒体においての指令をデバイス１７００や装置１９００のプロセッサーにより実行される場合、装置１７００又は装置１９００は前記画像処理方法を実行することができ、前記方法は、
ユーザーの画像に対して顔画像の識別を行うステップと、
識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップであって、前記人物識別情報は、前記顔画像に対応する人物識別子、及び前記顔画像に対応する人物と前記ユーザーの関係のうちの少なくとも１つを含む、前記特定するステップと、
前記画像の撮影情報を取得するステップであって、前記撮影情報は前記画像の撮影日時及び撮影場所のうちの少なくとも１つを含む、前記取得するステップと、
前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップと、を備える。
【０１３３】
好ましくは、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、
プリセットした人物情報ライブラリを取得するステップであって、前記プリセットした人物情報ライブラリは顔画像と人物識別情報との対応関係を含む、前記取得するステップと、
前記識別された顔画像と前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像を比較するステップと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記プリセットした人物情報ライブラリの顔画像に対応する人物識別情報を取得するステップと、を備える。
【０１３４】
好ましくは、識別された顔画像に対応する人物識別情報を特定するステップは、
前記ユーザーの連絡先情報を取得するステップであって、前記連絡先情報は連絡先の顔写真及び人物識別情報を含む、前記取得するステップと、
前記識別された顔画像と前記連絡先の顔写真を比較するステップと、
前記識別された顔画像にマッチングする前記連絡先の顔写真に対応する人物識別情報を取得するステップと、を備える。
【０１３５】
好ましくは、前記人物識別情報及び前記撮影情報に基づき前記画像説明情報を生成するステップは、
前記画像における物体を識別して物体の名称を取得するステップと、
前記人物識別情報、前記撮影情報及び前記物体の名称に基づき、前記画像説明情報を生成するステップとを、さらに含む。
【０１３６】
好ましくは、前記方法は、
前記ユーザーの画像をグループ分けするステップと、
各グループの各画像の説明情報に基づいて前記各グループの画像説明情報を生成するステップとを、含む。
【０１３７】
当業者は明細書を考慮し、ここに公開された開示を実践後、本開示以外の実施例を容易に考えられる。本出願は、本開示の如何なる変形、用途又は適応をカバーすることが意図され、これらの変形、用途又は適応は、本開示の一般的な仕組みに従い、本開示に公開されていない当分野における公知の常識又は慣用技術手段を含む。
【０１３８】
明細書及び実施例は例示と見なされ、本開示の真の範囲及び精神は添付する特許請求によって示す。
【０１３９】
本開示は、添付の図面の精確な構造に限定されるだけでなく、その用紙を逸脱しない範囲で各種の補正や変更も可能である事を理解されるべきである。
【０１４０】
本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。
【０１４１】
本発明は、出願番号が２０１５１０８１３１４０５であり、出願日が２０１５年１１月２０日である中国特許出願を基に提出するものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容は、参照のため本願に援用される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2018500611.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
2018500611.tif 000016
2018500611.tif 000017
2018500611.tif 000018
2018500611.tif 000019