(57)【要約】  本開示は、画像分類方法及び装置に関し、画像処理技術に属する。前記方法は、分類対象の画像を取得するステップと、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定するステップと、前記画像を前記種別によって分類するステップと、を含む。本開示は、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象の画像を取得するステップと、
前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定するステップと、
前記画像を前記種別によって分類するステップと、
を含むことを特徴とする画像分類方法。
【請求項２】
前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップと、
前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出するステップと、
前記画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、前記画像を削除するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップは、
前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または、前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信するサブステップと、
前記現在時間情報を取得するサブステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像を削除するステップは、
前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除するサブステップ、または、
前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除するサブステップ、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示するステップ、または、
分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示するステップ、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記折り畳み画像の集合を表示するステップは、
前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出するサブステップと、
前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示するサブステップと、
を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記画像の特徴情報によって前記画像が属する種別を判定するステップは、
前記画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって前記特徴情報を判定するサブステップと、
判定結果によって前記画像が属する種別を判定するサブステップと、
を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化するサブステップと、
正規化後の前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するサブステップと、
前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭモデルを得るサブステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
分類対象の画像を取得する画像取得モジュールと、
前記画像取得モジュールの取得した前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する種別判定モジュールと、
前記画像を種別判定モジュールが判定した前記種別によって分類する画像分類モジュールと、
を含むことを特徴とする画像分類装置。
【請求項１１】
前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する情報取得モジュールと、
前記情報取得モジュールの取得した前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する期間検出モジュールと、
前記期間検出モジュールは前記画像が第一所定期間を超えると検出した場合に、前記画像を削除する画像削除モジュールと、
を更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記情報取得モジュールは、前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信し、前記現在時間情報を取得することを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記画像削除モジュールは、
前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除する第一削除サブモジュール、または、
前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除する第二削除サブモジュール、
を含むことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示する第一表示モジュール、または、
分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示する第二表示モジュール、
を更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
前記第二表示モジュールは、
前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する画像抽出サブモジュールと、
前記画像抽出サブモジュールが抽出した前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示する画像表示サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記種別判定モジュールは、
前記画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出サブモジュールと、
文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって、前記特徴抽出サブモジュールが抽出した前記特徴情報を判定する特徴判定サブモジュールと、
前記特徴判定サブモジュールが判定した判定結果によって前記画像が属する種別を判定する分類判定サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する解像度正規化モジュールと、
前記解像度正規化モジュールが正規化した前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出モジュールと、
前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するヒストグラム統計モジュールと、
前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラム統計モジュールが得た前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭを得るモデル判定モジュールと、
を更に含むことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値であることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１９】
プロセッサと、プロセッサ実行可能命令を格納するためのメモリと、を含む画像分類装置であって、
前記プロセッサは、
分類対象の画像を取得し、
前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、
前記画像を前記種別によって分類することを特徴とする画像分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、出願番号が２０１４１０８５１１４６．７で、出願日が２０１４年１２月３１日である中国特許出願に基づいて提出されるとともに、当該中国特許出願の優先権を主張するものであり、当該中国特許出願の内容全体は参照により本出願に組み込まれている。
【０００２】
本開示は、画像処理技術に関し、特に画像分類方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
人々は、授業や活動に参加する場合には、一般的には、例えば、レッスンの重点内容や、活動のルールや、活動の連絡人などのようないくつかの重要な文字情報を記録する必要がある。後続の閲覧を容易にさせるように、ユーザーはカメラ機能付きの端末を用いて文字情報を撮影する。
【０００４】
端末が画像の記憶時間によって画像を表示するため、ユーザーの閲覧したい文字画像間に非文字画像がある場合に、閲覧の効率を低減させる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決するために、本開示は、画像分類方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示実施例の第１の側面によれば、分類対象の画像を取得するステップと、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定するステップと、前記画像を前記種別によって分類するステップと、を含む画像分類方法を提供する。
【０００７】
任意選択で、前記方法は、前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップと、前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出するステップと、前記画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、前記画像を削除するステップと、を更に含む。
【０００８】
任意選択で、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップは、前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または、前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信するサブステップと、現在時間情報を取得するサブステップと、を含む。
【０００９】
任意選択で、前記画像を削除するステップは、前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除するサブステップ、または、前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除するサブステップ、を含む。
【００１０】
任意選択で、前記方法は、分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示するステップ、または、分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示するステップ、を更に含む。
【００１１】
任意選択で、前記折り畳み画像の集合を表示するステップは、前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出するサブステップと、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示するサブステップと、を含む。
【００１２】
任意選択で、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する種別を判定するステップは、前記画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって前記特徴情報を判定するサブステップと、判定結果によって前記画像が属する種別を判定するサブステップと、を含む。
【００１３】
任意選択で、前記方法は、前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化するサブステップと、正規化後の前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するサブステップと、前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭモデルを得るサブステップと、を更に含む。
【００１４】
任意選択で、前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。
【００１５】
本開示実施例の第２の側面によれば、分類対象の画像を取得する画像取得モジュールと、前記画像取得モジュールの取得した前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する種別判定モジュールと、前記画像を種別判定モジュールが判定した前記種別によって分類する画像分類モジュールと、を含む画像分類装置を提供する。
【００１６】
任意選択で、前記装置は、前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する情報取得モジュールと、前記情報取得モジュールの取得した前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する期間検出モジュールと、前記期間検出モジュールは前記画像が第一所定期間を超えると検出した場合に、前記画像を削除する画像削除モジュールと、を更に含む。
【００１７】
任意選択で、前記情報取得モジュールは、前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信し、前記現在時間情報を取得する。
【００１８】
任意選択で、前記画像削除モジュールは、前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除する第一削除サブモジュール、または、前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除する第二削除サブモジュール、を含む。
【００１９】
任意選択で、前記装置は、分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示する第一表示モジュール、または、分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示する第二表示モジュール、を更に含む。
【００２０】
任意選択で、前記第二表示モジュールは、前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する画像抽出サブモジュールと、前記画像抽出サブモジュールが抽出した前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示する画像表示サブモジュールと、を含む。
【００２１】
任意選択で、前記種別判定モジュールは、前記画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出サブモジュールと、文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって、前記特徴抽出サブモジュールが抽出した前記特徴情報を判定する特徴判定サブモジュールと、前記特徴判定サブモジュールが判定した判定結果によって前記画像が属する種別を判定する分類判定サブモジュールと、を含む。
【００２２】
任意選択で、前記装置は、前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する解像度正規化モジュールと、前記解像度正規化モジュールが正規化した前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出モジュールと、前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するヒストグラム統計モジュールと、前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラム統計モジュールが得た前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭを得るモデル判定モジュールと、を更に含む。
【００２３】
任意選択で、前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。
【００２４】
本開示実施例の第３の側面によれば、プロセッサと、プロセッサ実行可能命令を格納するためのメモリと、を含む画像分類装置であって、前記プロセッサは、分類対象の画像を取得し、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、前記画像を前記種別によって分類する画像分類装置を提供する。
【発明の効果】
【００２５】
本開示実施例が提供する技術案は、以下の有益な技術的効果をもたらすことができる。
【００２６】
分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００２７】
上述の全般的な説明と、以下に述べる詳細な説明は具体例であって、例示のみを目的としたものであり、本開示の限定を意図す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】
本明細書に組み込まれその一部を構成する添付の図面は、本開示に沿った実施例を例示しており、明細書とともに本開示の原理を説明するために用いられる。
【図１】一つの例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャーを示す図である。
【図２Ａ】別の例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャートを示す図である。
【図２Ｂ】別の例示的な実施例に係る文字画像を示す模式図である。
【図２Ｃ】別の例示的な実施例に係るサンプル画像の第１種のヒストグラムを示す模式図である。
【図２Ｄ】別の例示的な実施例に係るサンプル画像の第２種のヒストグラムを示す模式図である。
【図２Ｅ】別の例示的な実施例に係る第１種の画像分類の表示を示す模式図である。
【図２Ｆ】別の例示的な実施例に係る第２種の画像分類の表示を示す模式図である。
【図２Ｇ】別の例示的な実施例に係る折り畳み画像の集合の表示を示す模式図である。
【図２Ｈ】別の例示的な実施例に係る有効時間情報の設置を示す模式図である。
【図３】別の例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。
【図４】別の例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。
【図５】別の例示的な実施例に係る画像分類に用いられる装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
ここで、本開示の例示的な実施例については、添付図面の例を参照して詳細に説明する。以下の説明は、添付の図面を参照しており、別段の記載がない限り、異なる図面の同じ番号は、同じまたは同様の要素を示している。例示的な実施例の以下の説明で述べる実施形態は、本開示と一致する実施形態のすべてを示すものではない。代わり、それらは、添付特許請求の範囲に記載されるような本開示に関連の態様と一致する装置および方法の単なる例にすぎない。
【００３０】
図１は一つの例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャーを示す図であり、当該画像分類方法は端末に用いられる。図１に示すように、当該画像分類方法は、以下のステップを含む。
【００３１】
ステップ１０１：分類対象の画像を取得する。
【００３２】
ステップ１０２：画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００３３】
ステップ１０３：画像を当該種別によって分類する。
【００３４】
上述したように、本開示が提供する画像分類方法は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００３５】
図２Ａは、別の例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャートを示す図であり、当該画像分類方法は端末に用いられる。図２Ａに示すように、当該画像分類方法は、以下のステップを含む。
【００３６】
ステップ２０１：分類対象の画像を取得する。
【００３７】
画像は端末に記憶される画像であり、文字画像と非文字画像とを含むことができる。そのうち、文字画像とは、画像において文字情報が含まれる画像であり、非文字画像とは、文字画像以外の画像である。
【００３８】
図２Ｂに示す文字画像の模式図を参照し、図２Ｂは、ユーザーが通知を撮影して得た一枚の文字画像である。文字画像において、「通知」という見出し、「ｘ園の所有者様各位、２０１４年１１月２６日に回路点検を行うため、事前に準備してください。」とうい内容、及び「ｘプロパティ」という通知者が含まれる。
【００３９】
ステップ２０２：画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００４０】
文字画像において文字情報が含まれ、非文字画像において画像情報が含まれるため、端末は、文字情報及び画像情報によって画像が属する種別を判定することができる。当該特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値であることができる。
【００４１】
そのうち、画像の特徴情報によって画像が属する種別を判定するステップは、
１）画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
２）文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、サポートベクタマシン）モデルによって特徴情報を判定するサブステップと、
３）判定結果によって前記画像が属する種別を判定するサブステップと、
を含む。
【００４２】
特徴情報を抽出する場合には、文字が、横画、縦画、左払い、右払い等の画数により構成されるため、特徴情報がｇａｂｏｒ特徴の値である場合に、文字の太さを５つのレベルに分け、画数の方向を８つのレベルに分けて、画像における各画素に対して４０次元数のｇａｂｏｒ特徴の値を算出し、特徴情報が勾配方向値である場合に、画像における各画素の座標によって、当該画素の勾配方向値を算出する。
【００４３】
端末は、ＳＶＭモデルを取得するとともに、抽出された特徴情報を当該ＳＶＭモデルに入力し、当該ＳＶＭモデルで特徴情報によって画像の種別を判定して判定結果を出力することもできる。そのうち、判定結果は当該画像が文字画像であると指示するために用いられるか、または判定結果は当該画像が非文字画像であると指示するために用いられる。
【００４４】
端末は、ＳＶＭモデルを取得してから、ＳＶＭモデル及び特徴情報によって画像の種別を判定することができる。そのうち、端末がＳＶＭモデルを取得する方法は多種である。例えば、端末の処理能力が比較的強い場合には、端末はサンプル画像で訓練してＳＶＭモデを取得ことができるか、端末の処理能力が比較的弱い場合には、端末はサーバーからＳＶＭモデルを取得することができ、当該ＳＶＭモデルは、サーバーがサンプル画像で訓練して得られるものである。任意選択で、端末はＳＶＭモデルを取得せずに、特徴情報をサーバーに送信し、サーバーでＳＶＭモデル及び特徴情報によって画像の種別を判定して、端末はサーバーによってフィードバックされた種別を受信することができ、当該ＳＶＭモデルは、サーバーがサンプル画像で訓練して得られるものである。
【００４５】
本実施例は、端末がサンプル画像によってＳＶＭモデルを訓練することを例として説明し、本実施例が提供する画像分類方法は、
１）サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化するサブステップと、
２）正規化後のサンプル画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
３）サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における特徴情報のヒストグラムを統計するサブステップと、
４）サンプル画像の種別及びヒストグラムによってＳＶＭモデルを得るサブステップと、
を更に含む。
【００４６】
第一に、端末が第一の数の文字画像と第二の数の非文字画像を取得し、文字画像と非文字画像とをサンプル画像に判定する必要がある。そのうち、サンプル画像の数が多ければ多いほど、訓練して得られたＳＶＭモデルは精確になり、この場合に、ＳＶＭモデルを訓練するための消耗の処理資源も多くなる。従って、実際の必要に応じてサンプル画像の数を選択することができる。例えば、第一の数は５万であり、第二の数は１０万であることができる。
【００４７】
第二に、端末が取得したサンプル画像のが異なるため、同じサンプル画像区画内に含まれる画素の数が異なって、統計されたヒストグラムが不正確になる。従って、端末はサンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する必要がある。そのうち、所定解像度は端末によって設置されることができ、例えば、所定解像度は３００＊３００ＤＰＩ（Ｄｏｔｓ  Ｐｅｒ  Ｉｎｃｈ、１インチあたりの画素ドット）であってもよく、他の数値であってもよく、本実施例には限定されない。
【００４８】
第三に、端末は正規化後のサンプル画像の特徴情報を抽出して、各画素のｇａｂｏｒ特徴の値、または各画素の勾配方向値を得る。
【００４９】
第四に、端末は一枚のサンプル画像の特徴情報を統計して一つのヒストグラムを得ることができ、当該ヒストグラムは、サンプル画像における特徴情報の分布状況を表示するために用いられる。
【００５０】
本実施例における特徴情報はｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。ｇａｂｏｒ特徴の値及び勾配方向値が図面には直観的に表示されること難しいため、本実施例は、特徴情報が画素の階調値であり、且つサンプル画像ａとサンプル画像ｂとの解像度が同じであるものを例として、ヒストグラムの統計過程を例を挙げて説明する。図２Ｃに示すサンプル画像の第１種のヒストグラムの模式図を参照し、サンプル画像ａの上半部が黒い画素により構成され、下半部が白い画素により構成され、サンプル画像ｂにおいて、２つの黒い画素の間に白い画素があったと仮定する。ストグラム中の区間が［０，６３］、（６３，１２７］  、（１２７，１９１］及び（１９１，２５５］であったと仮定し、サンプル画像ａのヒストグラムにおいて、区間［０，６３］の面積は０．５であり、区間（１９１，２５５］の面積は０．５であり、サンプル画像ｂのヒストグラムにおいて、区間［０，６３］の面積は０．５であり、区間（１９１，２５５］の面積は０．５である。即ち、サンプル画像ａのヒストグラムとサンプル画像ｂのヒストグラムとは同じであるが、サンプル画像ａとサンプル画像ｂとは同じであるわけではない。以上からわかるように、統計された特徴情報が多ければ多いほど、特徴情報の分布は類似になる。
【００５１】
特徴情報の多くなることによる特徴情報の分布が類似になるという問題を回避するために、端末はサンプル画像を分割してサンプル画像区画を得てから、サンプル画像区画における特徴情報のヒストグラムを統計することができる。サンプル画像を等面積の４つのサンプル画像区画に分けたと仮定し、この場合に、サンプル画像ａにおいて、第１のサンプル画像区画における区間［０，６３］の面積は１であり、第２のサンプル画像区画における区間［０，６３］の面積は１であり、第３のサンプル画像区画における区間（１９２，２５５］の面積は１であり、第４のサンプル画像区画における区間（１９２，２５５］の面積は１である。サンプル画像ｂのヒストグラムにおいて、各サンプル画像区画には、区間［０，６３］の面積は０．５であり、区間（１９２，２５５］の面積は０．５であり、図２Ｄに示すサンプル画像の第２種のヒストグラムの模式図を参照する。即ち、サンプル画像ａのヒストグラムとサンプル画像ｂのヒストグラムとは異なる。
【００５２】
上述したように、本画像を２＊２のサンプル画像区画に分けることを例を挙げて説明した。実際の実現する場合に、必要に応じてサンプル画像区画の数を判定し、本実施例には限定されない。
【００５３】
ヒストグラムを統計する前に、まだヒストグラムの区間を判定する必要がある。本実施例は、特徴情報が勾配方向値であることを例を挙げて説明する。３６０°を９つの区間に分けたと仮定し、ヒストグラムの区間は［０，４０］、（４０，８０］、（８０，１２０］、（１２０，１６０］、（１６０，２００］、（２００，２４０］、（２４０，２８０］、（２８０，３２０］、（３２０，３６０］であることができる。ある画素の座標が（５、５）である場合には、当該画素の勾配方向値ａｒｃｔａｎ（ｙ／ｘ）＝４５°が算出し得られて、当該画素が区間（４０，８０］に属すると判定される。
【００５４】
第五に、端末は、ヒストグラムごとによって一つのベクトルを生成してから、各サンプル画像において、全てのサンプル画像区画のベクトルを予定の順番で連結して当該サンプル画像のベクトルを得る。端末が各サンプル画像の種別を既知したため、端末は、サンプル画像の種別及び当該サンプル画像のベクトルによってＳＶＭモデルを訓練し得ることができる。
【００５５】
例えば、サンプル画像ａの４つのサンプル画像区画のベクトルのそれぞれが［１，０］、［１，０］、［０，１］、［０，１］である場合には、サンプル画像ａのベクトルは、［１，０，１，０，０，１，０，１］である。サンプル画像ｂの４つのサンプル画像区画のベクトルのそれぞれが［０．５，０．５］、［０．５，０．５］、［０．５，０．５］、［０．５，０．５］である場合には、サンプル画像ｂのベクトルは、［０．５，０．５，０．５，０．５，０．５，０．５，０．５，０．５］である。
【００５６】
ステップ２０３：画像を種別によって分類する。
【００５７】
そのうち、端末は、画像を種別ラベルに追加して分類を実現することができる。例えば、画像ａが文字画像であると判定された後、画像ａに対して「文字画像」というラベルを設置し、画像ｂが非文字画像であると判定された後、画像ｂに対して「非文字画像」というラベルを設置する。端末は、文字画像のみに対してラベルを設置することもでき、ラベルが設置された画像ａと区別するように、画像ｂが非文字画像であると判定された後、画像ｂに対してラベルに設置しない。
【００５８】
または、端末は、画像を対応する種別に移動して分類を実現することができる。例えば、端末は、文字画像及び非文字画像を設置し、画像ａが文字画像であると判定された後、画像ａを文字画像に移動し、画像ｂが非文字画像であると判定された後、画像ｂを非文字画像に移動する。
【００５９】
一つの実施形態において、端末が分類後の画像を表示する必要があり、この場合に、ステップ２０４を実行する。そのうち、端末がどんな種類の分類方法を利用しても、端末は種類によって画像を表示する必要がある。即ち、端末は文字画像を一つの種別として表示し、非文字画像を別の種別として表示して、文字画像における非文字画像がないことを確保し、これによって文字画像の閲覧の効率を向上する。
【００６０】
ステップ２０４：分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示するか、または、分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示する。
【００６１】
第１種類の表示方式によれば、端末は文字画像のフォルダ及び非文字画像のフォルダを作成して、文字画像を文字画像のフォルダに追加し、非文字画像を非文字画像のフォルダに追加するとともに、当該二つのフォルダを表示する。端末がユーザーのあるフォルダをクリックすることによってトリガされた開く命令を受信する場合には、端末は当該フォルダ内の画像を表示し、図２Ｅに示す第１種の画像分類の表示の模式図を参照する。
【００６２】
第２種類の表示方式によれば、端末は文字画像を文字画像の折り畳み画像の集合に追加し、非文字画像を非文字画像の折り畳み画像の集合に追加するとともに、
当該二つの折り畳み画像の集合を表示する。端末がユーザーのある折り畳み画像の集合をクリックすることによってトリガされた開く命令を受信する場合には、端末は当該折り畳み画像の集合内の画像を表示し、図２Ｆに示第２種の画像分類の表示を示す模式図を参照する。
【００６３】
そのうち、折り畳み画像の集合を表示するステップは、
１）折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する画像抽出サブステップと、
２）折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示するサブステップと、
を含む。
【００６４】
ユーザーが当該折り畳み画像の集合に含まれる画像の種別を直観的に判定するように、折り畳み画像の集合を表示する場合に、端末は、折り畳み画像の集合以外の画像の中からデフォルトの画像を選択し、当該画像を折り畳み画像の集合の代表図とすることができ、または、端末は、折り畳み画像の集合の中から一枚の画像を選択し、当該画像を折り畳み画像の集合の代表図とすることもできる。
【００６５】
そのうち、折り畳み画像の集合の中から代表図を選択する場合には、端末は、折り畳み画像の集合の中から一枚の画像を任意に選択して代表図とすることができ、ユーザーが画像に対する視認性を向上させるように、折り畳み画像の集合の中から最高品質の画像を選択して代表図とすることもでき、折り畳み写真集のリアルタイム性を向上させるように、折り畳み画像の集合の中から記憶時間が最も近い画像を選択して代表画像とすることもできる。
【００６６】
図２Ｇに示す折り畳み画像の集合の表示の模式図を参照し、代表画像を選択した後、端末は当該代表画像のみを表示し、折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないことができるか、または、端末は当該代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示することができ、図２Ｆを参照する。
【００６７】
画像分類を表示する前に、端末は、「フォルダによって画像を表示する」及び「折り畳み画像の集合によって画像を表示する」という情報を表示するとともに、ユーザーの選択によって画像に対する分類の表示方式を判定することもできる。
【００６８】
画像に対して分類表示した後、端末はユーザーの操作によって文字画像における画像を管理することもできる。例えば、端末はユーザーが期限切れの画像に対する削除命令を受信し、削除命令によって当該画像を削除することができる。そのうち、期限切れの画像とは、画像における文字情報が失効した画像である。依然として、図２Ｂに示す画像を説明し、当該画像における文字情報の有効時間は２０１４年１１月２６日であって、ユーザーが当日に回路点検を行うための準備をするように提示し、現在時間は当該有効時間を超えた後、回路点検が完了したため、当該画像は、ユーザーに提示する価値がなくて、期限切れの画像になる。
【００６９】
ユーザーが期限切れの画像を逐一に削除することは、長い時間がかかるため、端末は期限切れの画像を検出するとともに、当該期限切れの画像を削除することもでき、この場合に、ステップ２０５〜２０７を実行する。
【００７０】
ステップ２０５：画像が文字画像である場合に、画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する。
【００７１】
端末は画像の中から有効時間情報を取得することができ、端末はシステムの中から現在時間情報を取得することもでき、有効時間情報及び現在時間情報によって画像を処理する。そのうち、有効時間情報は、画像中の文字情報がユーザーに提示する価値の締め切り時間を有することを指示するために用いられる。例えば、図２Ｂ中の有効時間情報は２０１４年１１月２６日である。
【００７２】
そのうち、画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップは、
１）画像に記載された文字の中から有効時間情報を読み取るか、または、画像が記憶される場合に、入力された有効時間情報を受信するサブステップと、
２）現在時間情報を取得するサブステップと、
を含む。
【００７３】
端末は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、光学文字認識）などの方法によって画像の中から文字情報を抽出してから、「年」、「月」、「日」、「時」、「分」、「秒」などのキーワードによって文字情報の中から時間情報を抽出し、当該時間情報が有効時間情報であると判定する。
【００７４】
または、画像が記憶される場合に、端末はユーザーに有効時間情報が設置された入力欄を表示し、ユーザーが当該入力欄に入力する時間情報を受信し、当該時間情報を有効時間情報に判定する。図２Ｈに示す有効時間情報の設置の模式図を参照し、ユーザーが図２Ｂに示す通知を撮影した後、インターフェースに「有効時間情報を設置する」という入力欄が表示され、ユーザーの入力した時間情報が「２０１４年１１月２６日」である場合に、端末は、受信した時間情報が有効時間情報であると判定する。
【００７５】
ステップ２０６：有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する。
【００７６】
端末は、有効時間情報が指示した有効時間から時間情報が指示した現在時間情報をマイナスし、得られた差と第一所定期間とを比較する。端末は差が第一所定期間よりも大きいと比較した場合に、当該画像が第一所定期間を超えると判定され、ステップ２０６を実行する。端末は差が第一所定期間よりも小さいと比較した場合に、当該画像が第一所定期間を超えないと判定され、当該比較プロセスを終了する。そのうち、第一所定期間は正数であり、端末によって設置及び補正されることができる。
【００７７】
ステップ２０７：画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、画像を削除する。
【００７８】
本実施例において、端末の記憶空間を節約するように、端末は第一所定期間を超えた画像を直接に削除することができる。任意選択で、ユーザーの知らない場合に画像を削除することによる重要な画像の紛失という問題を回避するために、端末は、画像を削除する前に提示することもできる。この場合に、画像を削除するステップは、
１）画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが提示情報によってトリガした削除命令を受信し、削除命令によって画像を削除するサブステップ、または、
２）画像を回収用キャッシュに移転し、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、画像を削除するか、または、回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、クリア命令によって画像を削除するサブステップ、
を含む。
【００７９】
第１種類の削除方式によれば、端末は、画像が第一所定期間を超えると検出した後に、提示情報を生成して表示し、ユーザが提示情報を閲覧した後、当該画像を削除すると決定する場合に、削除命令をトリガし、端末は受信した削除命令によって当該画像を削除する。そのうち、提示情報は、「ｘ画像は期限をｘｘ日過ぎるため、削除してください」ということであることができる。
【００８０】
第２種類の削除方式によれば、端末は、画像が第一所定期間を超えると検出した後に、画像を回収用キャッシュに移転するとともに、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間を計時する。計時によって得られた記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、端末は画像を削除する。例えば、第二所定期間は７日であり、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間が７日を超えた場合に、端末は、当該画像を削除する。そのうち、回収用キャッシュは、端末におけるごみ箱であることができる。
【００８１】
第二所定期間において、ユーザーは、回収用キャッシュにおける画像を復元することができるため、当該画像が重要な画像である場合に、画像を直接に削除することによる重要な情報の紛失という問題を回避して、画像の削除の正確性を高める。
【００８２】
端末は、画像を回収用キャッシュに移転した後に、ユーザがトリガした回収用キャッシュに対するクリア命令を受信するか否かを検出することもできる。端末は、当該クリア命令を受信すると検出した場合に、当該画像を削除する。
【００８３】
上述したように、本公開が提供する画像分類方法は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することによって、画像を文字画像と非文字画像とによる分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００８４】
また、分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示するか、または分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示することによって、異なる種別の画像に対する多種の表示方式を提供し、表示の多様性を高めることができる。
【００８５】
また、有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出し、画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、画像を削除する。期限切れの画像を自動的に削除できるため、端末の記憶空間を節約する。
【００８６】
図３は一つの例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。当該画像分類装置は端末に用いられる。図３に示すように、当該画像分類装置は、画像取得モジュール３０１と、種別判定モジュール３０２と、画像分類モジュール３０３と、を含む。
【００８７】
当該画像取得モジュール３０１は、分類対象の画像を取得する。
【００８８】
当該種別判定モジュール３０２は、画像取得モジュール３０１の取得した画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００８９】
当該画像分類モジュール３０３は、画像を種別判定モジュール３０２が判定した種別によって分類する。
【００９０】
上述したように、本公開が提供する画像分類装置は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００９１】
図４は一つの例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。当該画像分類装置は端末に用いられる。図４に示すように、該画像分類装置は、画像取得モジュール４０１と、種別判定モジュール４０２と、画像分類モジュール４０３と、を含む。
【００９２】
当該画像取得モジュール４０１は、分類対象の画像を取得する。
【００９３】
当該種別判定モジュール４０２は、画像取得モジュール４０１の取得した画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００９４】
当該画像分類モジュール４０３は、画像を種別判定モジュール４０２が判定した種別によって分類する。
【００９５】
任意選択で、本実施例が提供する画像分類装置は、情報取得モジュール４０４と、期間検出モジュール４０５と、画像削除モジュール４０６と、を更に含む。
【００９６】
当該情報取得モジュール４０４は、画像が文字画像である場合に、画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する。
【００９７】
当該期間検出モジュール４０５は、情報取得モジュール４０３の取得した有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する。
【００９８】
当該画像削除モジュール４０６は、期間検出モジュール４０５は画像が第一所定期間を超えると検出した場合に、画像を削除する。
【００９９】
任意選択で、情報取得モジュール４０４は、画像に記載された文字の中から有効時間情報を読み取るか、または画像が記憶される場合に、入力された有効時間情報を受信し、現在時間情報を取得する。
【０１００】
任意選択で、画像削除モジュール４０６は、第一削除サブモジュール４０６１または第二削除サブモジュール４６０２を含む。
【０１０１】
当該第一削除サブモジュール４０６１は、画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが提示情報によってトリガした削除命令を受信し、削除命令によって画像を削除する。または、当該第二削除サブモジュール４６０２は、画像を回収用キャッシュに移転し、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、画像を削除するか、または、回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、クリア命令によって画像を削除する。
【０１０２】
任意選択で、本実施例が提供する画像分類装置は、第一表示モジュール４０７、または第二表示モジュール４０８を更に含む。
【０１０３】
当該第一表示モジュール４０７は、分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示する。または、当該第二表示モジュール４０８は、分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示する。
【０１０４】
任意選択で、第二表示モジュール４０８は、画像抽出サブモジュール４０８１と、画像表示サブモジュール４０８２とを含む。
【０１０５】
当該画像抽出サブモジュール４０８１は、折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する。
【０１０６】
当該画像表示サブモジュール４０８２は、画像抽出サブモジュール４０８１が抽出した折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示する。
【０１０７】
任意選択で、種別判定モジュール４０２は、特徴抽出サブモジュール４０２１と、特徴判定サブモジュール４０２２と、分類判定サブモジュール４０２３と、を含む。
【０１０８】
当該特徴抽出サブモジュール４０２１は、画像における各画素の特徴情報を抽出する。
【０１０９】
当該特徴判定サブモジュール４０２２は、文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって、特徴抽出サブモジュール４０２１が抽出した特徴情報を判定する。
【０１１０】
当該分類判定サブモジュール４０２３は、特徴判定サブモジュール４０２２が判定した判定結果によって画像が属する種別を判定する。
【０１１１】
任意選択で、本実施例が提供する画像分類装置は、解像度正規化モジュール４０９と、特徴抽出モジュール４１０と、ヒストグラム統計モジュール４１１と、モデル判定モジュール４１２と、を更に含む。
【０１１２】
当該解像度正規化モジュール４０９は、サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する。
【０１１３】
当該特徴抽出モジュール４１０は、解像度正規化モジュール４０９が正規化したサンプル画像における各画素の特徴情報を抽出する。
【０１１４】
当該ヒストグラム統計モジュール４１１は、サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における特徴情報のヒストグラムを統計する。
【０１１５】
当該モデル判定モジュール４１２は、サンプル画像の種別及びヒストグラム統計モジュール４１１が得たヒストグラムによってＳＶＭを得る。
【０１１６】
任意選択で、特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。
【０１１７】
上述したように、本公開が提供する画像分類装置は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【０１１８】
また、分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示するか、または分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示することによって、異なる種別の画像に対する多種の表示方式を提供し、表示の多様性を高めることができる。
【０１１９】
また、有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出し、画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、画像を削除する。期限切れの画像を自動的に削除できるため、端末の記憶空間を節約する。
【０１２０】
上述の実施例における装置について、それにおける各モジュールが操作を実行する具体的な方式は、上述の方法実施例において、詳細に説明したため、ここで、詳細な説明を省略する。
【０１２１】
本開示の一つの例示的な実施例は、画像分類装置を提供し、当該分類装置は、本開示が提供する画像分類方法を実現する。当該画像分類装置は、プロセッサと、プロセッサ実行可能命令を格納するためのメモリと、を含み、プロセッサは、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類する。
【０１２２】
図５は、一つの例示的な実施例に係る画像分類に用いられる装置５００を示すブロック図である。例えば、装置５００は、携帯電話、コンピュータ、デジタル放送端末、情報送受信設備、ゲームコンソール、タブレットデバイス、医療設備、フィットネスマシン、パーソナルデジタルアシスタントなどである。
【０１２３】
図５を参照し、装置５００は、以下のような一つまたは複数のコンポーネントを含むことができる。処理コンポーネント５０２、メモリ５０４、電源コンポーネント５０６、マルチメディアコンポーネント５０８、オーディオコンポーネント５１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５１２、センサーコンポーネント５１４および通信コンポーネント５１６。
【０１２４】
処理コンポーネント５０２は、一般的には、装置５００全体の動作、例えば、表示操作、通話操作、データ通信操作、カメラ操作及び記録操作に関する操作を制御する。上述の方法の全部または一部のステップを完成するように、処理コンポーネント５０２は、一つまたは複数のプロセッサ５１８を含んで命令を実行することができる。また、処理コンポーネント５０２と他のモジュールとの間のインタラクションを容易にするように、処理コンポーネント５０２は、１つまたは複数のモジューを含むことができる。例えば、マルチメディアコンポーネント５０８と処理コンポーネント５０２との間のインタラクションを容易にするように、処理コンポーネント５０２は、マルチメディアモジュールを含むことができる。
【０１２５】
メモリ５０４は、様々なタイプのデータを記憶して装置５００の操作をサポートする。それらのデータの例は、装置５００における操作されるためのいかなるアプリケーションまたは方法の命令、連絡人データ、電話帳データ、情報、画像、映像などを含む。メモリ５０４は、例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、電気消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク或いは光ディスクなどのいかなるタイプの揮発性記憶装置、非揮発性記憶装置、或いはそれらの組合わせによって実現することができる。
【０１２６】
電源コンポーネント５０６は、装置５００の様々な種類のコンポーネントに電力を提供する。電源コンポーネント５０６は、電源管理システム、一つまたは複数の電源、及び、他の、装置５００の電力の生成、管理及び分配に関するコンポーネントを含むことができる。
【０１２７】
マルチメディアコンポーネント５０８は、上述した装置５００とユーザーとの間に出力インターフェイスを提供するスクリーンを含む。いくつかの実施例において、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。スクリーンがタッチパネルを含む場合には、スクリーンはタッチパネルであることができ、ユーザーからの入力信号を受信する。タッチパネルは、タッチ、スライド及びタッチパネルにおけるジェスチャーを感知する１つまたは複数のタッチセンサーを含む。上述したタッチセンサーは、タッチまたはスライド動作の限界を感知するだけでなく、タッチまたはスライド動作に関する持続時間及び圧力を感知することもできる。いくつかの実施例において、マルチメディアコンポーネント５０８は、フロントカメラ及び／またはリアカメラを含む。装置５００が、例えば撮影モードまたは動画モードのような動作モードにある場合に、フロントカメラ及び／またはリアカメラは、外部のマルチメディアデータを受信することができる。各フロントカメラ及びリアカメラは、固定の光学レンズシステムであるかまたは、焦点距離及び光学ズーム機能を有することができる。
【０１２８】
オーディオコンポーネント５１０は、オーディオ信号を入力および／また出力する。例えば、オーディオコンポーネント５１０は、一つのマイク（ＭＩＣ）を含み、装置５００が  例えば、通話モード、記録モード及び音声認識モードのような動作モードにある場合に、マイク（ＭＩＣ）は、外部オーディオ信号を受信する。受信されたオーディオ信号は、メモリ５０４にさらに記憶されるか、または通信コンポーネント５１６によって送信される。いくつかの実施例において、オーディオコンポーネント５１０は、オーディオ信号を出力するための一つのスピーカーを更に含む。
【０１２９】
Ｉ／Ｏインターフェース５１２は、処理コンポーネント５０２及び週辺インタフェースモジュールにインタフェースを提供する。上述の週辺インタフェースモジュールは、キーボード、クリックホイール、ボタンなどであることができる。これらのボタンは、ホームボタン、ボリュームボタン、スタートボタン及びロックボタンを含むことができるがそれに限定されない。
【０１３０】
センサーコンポーネント５１４は、装置５００に各方面の状態の評価を提供するための１つまたは複数のセンサーを含む。例えば、センサーコンポーネント５１４は、装置５００のオン状態／オフ状態、例えば装置５００のディスプレイ及び小さなキーボードであるモジュールの相対的な位置を検出することができる。更に、センサーコンポーネント５１４は、検出装置５００または検出装置５００の一つのコンポーネントの位置変更、ユーザーと検出装置５００との接触の有無、装置５００の方位または加速／減速、及び装置５００の温度変化を検出することもできる。センサーコンポーネント５１４は、いかなる物理的接触がない場合に近い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。センサーコンポーネント５１４は、画像形成アプリケーションに用いられるためのＣＭＯＳやＣＣＤ画像センサーのような光センサーを含むこともできる。いくつかの実施例において、当該センサーコンポーネント５１４は、加速度センサー、ジャイロセンサー、磁気センサー、圧力センサー或いは温度センサーを含むこともできる。
【０１３１】
通信コンポーネント５１６は、装置５００と他の設備との間の有線または無線方式の通信を容易にさせる。装置５００は、通信規格に基づく、例えばＷｉＦｉ、２Ｇ、３Ｇ、或いはそれらの組合わせのような無線ネットワークをアクセスすることができる。一つの例示的な実施例において、通信コンポーネント５１６は、放送チャンネルを介して外部放送管理システムからの放送信号または放送に関する情報を受信する。一つの例示的な実施例において、上述の通信コンポーネント５１６は、短距離通信を促進するように、近接場通信（ＮＦＣ）モジュールを含むこともできる。例えば、ＮＦＣモジュールにおいて、しきりに識別の技術（ＲＦＩＤ）、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術及び他の技術によって実現することができる。
【０１３２】
例示的な実施例において、上述の方法を実行するように、装置５００は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ディ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、マイクロプロセサ或いは他の電子部品によって実現されることができる。
【０１３３】
例示的な実施例において、例えば命令を含むメモリ５０４のような非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供し、上述した命令は、装置５００のプロセッサ５１８によって実行して上述の方法を完成する。例えば、上述した非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体はＲＯＭ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁气テープ、フロッピーディスク或いは光学的データ記憶装置などであることができる。
【０１３４】
本開示の他の実施形態は、本明細書の考えおよびここに開示される開示を実施することにより当業者には容易に想到する。本出願は、本分野において公知の常識及び慣用する技術手段の範囲内とされる本開示の派生物を含め、本開示の一般原則に従うあらゆる変形、用途、応用を網羅することを意図している。本明細書および実施例は、例示的なものとしてのみと見なされ、本開示の範囲および精神は、以下の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。
【０１３５】
本開示は、上記説明および添付の図面に示される正確な構成に限定されるものではなく、本開示の範囲を逸脱しない範囲で様々な補正および変更が可能であることが理解されるべきである。本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲のみに限定される。
【図１】
2017509090.tif 000003
【図２Ａ】
2017509090.tif 000004
【図２Ｂ】
2017509090.tif 000005
【図２Ｃ】
2017509090.tif 000006
【図２Ｄ】
2017509090.tif 000007
【図２Ｅ】
2017509090.tif 000008
【図２Ｆ】
2017509090.tif 000009
【図２Ｇ】
2017509090.tif 000010
【図２Ｈ】
2017509090.tif 000011
【図３】
2017509090.tif 000012
【図４】
2017509090.tif 000013
【図５】
2017509090.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】平成27年9月15日(2015.9.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象の画像を取得するステップと、
前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定するステップと、
前記画像を前記種別によって分類するステップと、
を含むことを特徴とする画像分類方法。
【請求項２】
前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップと、
前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出するステップと、
前記画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、前記画像を削除するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップは、
前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または、前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信するサブステップと、
前記現在時間情報を取得するサブステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像を削除するステップは、
前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除するサブステップ、または、
前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除するサブステップ、
を含むことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項５】
分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示するステップ、または、
分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示するステップ、
を更に含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記折り畳み画像の集合を表示するステップは、
前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出するサブステップと、
前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示するサブステップと、
を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記画像の特徴情報によって前記画像が属する種別を判定するステップは、
前記画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって前記特徴情報を判定するサブステップと、
判定結果によって前記画像が属する種別を判定するサブステップと、
を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化するサブステップと、
正規化後の前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するサブステップと、
前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭモデルを得るサブステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値であることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
分類対象の画像を取得する画像取得モジュールと、
前記画像取得モジュールの取得した前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する種別判定モジュールと、
前記画像を種別判定モジュールが判定した前記種別によって分類する画像分類モジュールと、
を含むことを特徴とする画像分類装置。
【請求項１１】
前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する情報取得モジュールと、
前記情報取得モジュールの取得した前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する期間検出モジュールと、
前記期間検出モジュールは前記画像が第一所定期間を超えると検出した場合に、前記画像を削除する画像削除モジュールと、
を更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記情報取得モジュールは、前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信し、前記現在時間情報を取得することを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記画像削除モジュールは、
前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除する第一削除サブモジュール、または、
前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除する第二削除サブモジュール、
を含むことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示する第一表示モジュール、または、
分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示する第二表示モジュール、
を更に含むことを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１５】
前記第二表示モジュールは、
前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する画像抽出サブモジュールと、
前記画像抽出サブモジュールが抽出した前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示する画像表示サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記種別判定モジュールは、
前記画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出サブモジュールと、
文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって、前記特徴抽出サブモジュールが抽出した前記特徴情報を判定する特徴判定サブモジュールと、
前記特徴判定サブモジュールが判定した判定結果によって前記画像が属する種別を判定する分類判定サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する解像度正規化モジュールと、
前記解像度正規化モジュールが正規化した前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出モジュールと、
前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するヒストグラム統計モジュールと、
前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラム統計モジュールが得た前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭを得るモデル判定モジュールと、
を更に含むことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値であることを特徴とする請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
コンピュータで実行されると、前記コンピュータに、請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像分類方法を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ読取可能記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、出願番号が２０１４１０８５１１４６．７で、出願日が２０１４年１２月３１日である中国特許出願に基づいて提出されるとともに、当該中国特許出願の優先権を主張するものであり、当該中国特許出願の内容全体は参照により本出願に組み込まれている。
【０００２】
本開示は、画像処理技術に関し、特に画像分類方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
人々は、授業や活動に参加する場合には、一般的には、例えば、レッスンの重点内容や、活動のルールや、活動の連絡人などのようないくつかの重要な文字情報を記録する必要がある。後続の閲覧を容易にさせるように、ユーザーはカメラ機能付きの端末を用いて文字情報を撮影する。
【０００４】
端末が画像の記憶時間によって画像を表示するため、ユーザーの閲覧したい文字画像間に非文字画像がある場合に、閲覧の効率を低減させる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決するために、本開示は、画像分類方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示実施例の第１の側面によれば、分類対象の画像を取得するステップと、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定するステップと、前記画像を前記種別によって分類するステップと、を含む画像分類方法を提供する。
【０００７】
任意選択で、前記方法は、前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップと、前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出するステップと、前記画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、前記画像を削除するステップと、を更に含む。
【０００８】
任意選択で、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップは、前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または、前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信するサブステップと、現在時間情報を取得するサブステップと、を含む。
【０００９】
任意選択で、前記画像を削除するステップは、前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除するサブステップ、または、前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除するサブステップ、を含む。
【００１０】
任意選択で、前記方法は、分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示するステップ、または、分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示するステップ、を更に含む。
【００１１】
任意選択で、前記折り畳み画像の集合を表示するステップは、前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出するサブステップと、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示するサブステップと、を含む。
【００１２】
任意選択で、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する種別を判定するステップは、前記画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって前記特徴情報を判定するサブステップと、判定結果によって前記画像が属する種別を判定するサブステップと、を含む。
【００１３】
任意選択で、前記方法は、前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化するサブステップと、正規化後の前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するサブステップと、前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭモデルを得るサブステップと、を更に含む。
【００１４】
任意選択で、前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。
【００１５】
本開示実施例の第２の側面によれば、分類対象の画像を取得する画像取得モジュールと、前記画像取得モジュールの取得した前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する種別判定モジュールと、前記画像を種別判定モジュールが判定した前記種別によって分類する画像分類モジュールと、を含む画像分類装置を提供する。
【００１６】
任意選択で、前記装置は、前記画像が文字画像である場合に、前記画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する情報取得モジュールと、前記情報取得モジュールの取得した前記有効時間情報及び前記現在時間情報によって前記画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する期間検出モジュールと、前記期間検出モジュールは前記画像が第一所定期間を超えると検出した場合に、前記画像を削除する画像削除モジュールと、を更に含む。
【００１７】
任意選択で、前記情報取得モジュールは、前記画像に記載された文字の中から前記有効時間情報を読み取るか、または前記画像が記憶される場合に、入力された前記有効時間情報を受信し、前記現在時間情報を取得する。
【００１８】
任意選択で、前記画像削除モジュールは、前記画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが前記提示情報によってトリガした削除命令を受信し、前記削除命令によって前記画像を削除する第一削除サブモジュール、または、前記画像を回収用キャッシュに移転し、前記画像の前記回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、前記記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、前記画像を削除するか、または、前記回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、前記クリア命令によって前記画像を削除する第二削除サブモジュール、を含む。
【００１９】
任意選択で、前記装置は、分類後の各画像を前記種別に対応するフォルダに追加すると共に、前記フォルダを表示する第一表示モジュール、または、分類後の各画像を前記種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、前記折り畳み画像の集合を表示する第二表示モジュール、を更に含む。
【００２０】
任意選択で、前記第二表示モジュールは、前記折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、前記折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する画像抽出サブモジュールと、前記画像抽出サブモジュールが抽出した前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、前記折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、前記折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示する画像表示サブモジュールと、を含む。
【００２１】
任意選択で、前記種別判定モジュールは、前記画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出サブモジュールと、文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって、前記特徴抽出サブモジュールが抽出した前記特徴情報を判定する特徴判定サブモジュールと、前記特徴判定サブモジュールが判定した判定結果によって前記画像が属する種別を判定する分類判定サブモジュールと、を含む。
【００２２】
任意選択で、前記装置は、前記サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する解像度正規化モジュールと、前記解像度正規化モジュールが正規化した前記サンプル画像における各画素の特徴情報を抽出する特徴抽出モジュールと、前記サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における前記特徴情報のヒストグラムを統計するヒストグラム統計モジュールと、前記サンプル画像の種別及び前記ヒストグラム統計モジュールが得た前記ヒストグラムによって前記ＳＶＭを得るモデル判定モジュールと、を更に含む。
【００２３】
任意選択で、前記特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。
【００２４】
本開示実施例の第３の側面によれば、プロセッサと、プロセッサ実行可能命令を格納するためのメモリと、を含む画像分類装置であって、前記プロセッサは、分類対象の画像を取得し、前記画像の特徴情報によって前記画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、前記画像を前記種別によって分類する画像分類装置を提供する。
【発明の効果】
【００２５】
本開示実施例が提供する技術案は、以下の有益な技術的効果をもたらすことができる。
【００２６】
分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００２７】
上述の全般的な説明と、以下に述べる詳細な説明は具体例であって、例示のみを目的としたものであり、本開示の限定を意図す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】
本明細書に組み込まれその一部を構成する添付の図面は、本開示に沿った実施例を例示しており、明細書とともに本開示の原理を説明するために用いられる。
【図１】一つの例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャーを示す図である。
【図２Ａ】別の例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャートを示す図である。
【図２Ｂ】別の例示的な実施例に係る文字画像を示す模式図である。
【図２Ｃ】別の例示的な実施例に係るサンプル画像の第１種のヒストグラムを示す模式図である。
【図２Ｄ】別の例示的な実施例に係るサンプル画像の第２種のヒストグラムを示す模式図である。
【図２Ｅ】別の例示的な実施例に係る第１種の画像分類の表示を示す模式図である。
【図２Ｆ】別の例示的な実施例に係る第２種の画像分類の表示を示す模式図である。
【図２Ｇ】別の例示的な実施例に係る折り畳み画像の集合の表示を示す模式図である。
【図２Ｈ】別の例示的な実施例に係る有効時間情報の設置を示す模式図である。
【図３】別の例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。
【図４】別の例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。
【図５】別の例示的な実施例に係る画像分類に用いられる装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
ここで、本開示の例示的な実施例については、添付図面の例を参照して詳細に説明する。以下の説明は、添付の図面を参照しており、別段の記載がない限り、異なる図面の同じ番号は、同じまたは同様の要素を示している。例示的な実施例の以下の説明で述べる実施形態は、本開示と一致する実施形態のすべてを示すものではない。代わり、それらは、添付特許請求の範囲に記載されるような本開示に関連の態様と一致する装置および方法の単なる例にすぎない。
【００３０】
図１は一つの例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャーを示す図であり、当該画像分類方法は端末に用いられる。図１に示すように、当該画像分類方法は、以下のステップを含む。
【００３１】
ステップ１０１：分類対象の画像を取得する。
【００３２】
ステップ１０２：画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００３３】
ステップ１０３：画像を当該種別によって分類する。
【００３４】
上述したように、本開示が提供する画像分類方法は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００３５】
図２Ａは、別の例示的な実施例に係る画像分類方法のフローチャートを示す図であり、当該画像分類方法は端末に用いられる。図２Ａに示すように、当該画像分類方法は、以下のステップを含む。
【００３６】
ステップ２０１：分類対象の画像を取得する。
【００３７】
画像は端末に記憶される画像であり、文字画像と非文字画像とを含むことができる。そのうち、文字画像とは、画像において文字情報が含まれる画像であり、非文字画像とは、文字画像以外の画像である。
【００３８】
図２Ｂに示す文字画像の模式図を参照し、図２Ｂは、ユーザーが通知を撮影して得た一枚の文字画像である。文字画像において、「通知」という見出し、「ｘ園の所有者様各位、２０１４年１１月２６日に回路点検を行うため、事前に準備してください。」とうい内容、及び「ｘプロパティ」という通知者が含まれる。
【００３９】
ステップ２０２：画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００４０】
文字画像において文字情報が含まれ、非文字画像において画像情報が含まれるため、端末は、文字情報及び画像情報によって画像が属する種別を判定することができる。当該特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値であることができる。
【００４１】
そのうち、画像の特徴情報によって画像が属する種別を判定するステップは、
１）画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
２）文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、サポートベクタマシン）モデルによって特徴情報を判定するサブステップと、
３）判定結果によって前記画像が属する種別を判定するサブステップと、
を含む。
【００４２】
特徴情報を抽出する場合には、文字が、横画、縦画、左払い、右払い等の画数により構成されるため、特徴情報がｇａｂｏｒ特徴の値である場合に、文字の太さを５つのレベルに分け、画数の方向を８つのレベルに分けて、画像における各画素に対して４０次元数のｇａｂｏｒ特徴の値を算出し、特徴情報が勾配方向値である場合に、画像における各画素の座標によって、当該画素の勾配方向値を算出する。
【００４３】
端末は、ＳＶＭモデルを取得するとともに、抽出された特徴情報を当該ＳＶＭモデルに入力し、当該ＳＶＭモデルで特徴情報によって画像の種別を判定して判定結果を出力することもできる。そのうち、判定結果は当該画像が文字画像であると指示するために用いられるか、または判定結果は当該画像が非文字画像であると指示するために用いられる。
【００４４】
端末は、ＳＶＭモデルを取得してから、ＳＶＭモデル及び特徴情報によって画像の種別を判定することができる。そのうち、端末がＳＶＭモデルを取得する方法は多種である。例えば、端末の処理能力が比較的強い場合には、端末はサンプル画像で訓練してＳＶＭモデを取得ことができるか、端末の処理能力が比較的弱い場合には、端末はサーバーからＳＶＭモデルを取得することができ、当該ＳＶＭモデルは、サーバーがサンプル画像で訓練して得られるものである。任意選択で、端末はＳＶＭモデルを取得せずに、特徴情報をサーバーに送信し、サーバーでＳＶＭモデル及び特徴情報によって画像の種別を判定して、端末はサーバーによってフィードバックされた種別を受信することができ、当該ＳＶＭモデルは、サーバーがサンプル画像で訓練して得られるものである。
【００４５】
本実施例は、端末がサンプル画像によってＳＶＭモデルを訓練することを例として説明し、本実施例が提供する画像分類方法は、
１）サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化するサブステップと、
２）正規化後のサンプル画像における各画素の特徴情報を抽出するサブステップと、
３）サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における特徴情報のヒストグラムを統計するサブステップと、
４）サンプル画像の種別及びヒストグラムによってＳＶＭモデルを得るサブステップと、
を更に含む。
【００４６】
第一に、端末が第一の数の文字画像と第二の数の非文字画像を取得し、文字画像と非文字画像とをサンプル画像に判定する必要がある。そのうち、サンプル画像の数が多ければ多いほど、訓練して得られたＳＶＭモデルは精確になり、この場合に、ＳＶＭモデルを訓練するための消耗の処理資源も多くなる。従って、実際の必要に応じてサンプル画像の数を選択することができる。例えば、第一の数は５万であり、第二の数は１０万であることができる。
【００４７】
第二に、端末が取得したサンプル画像のが異なるため、同じサンプル画像区画内に含まれる画素の数が異なって、統計されたヒストグラムが不正確になる。従って、端末はサンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する必要がある。そのうち、所定解像度は端末によって設置されることができ、例えば、所定解像度は３００＊３００ＤＰＩ（Ｄｏｔｓ  Ｐｅｒ  Ｉｎｃｈ、１インチあたりの画素ドット）であってもよく、他の数値であってもよく、本実施例には限定されない。
【００４８】
第三に、端末は正規化後のサンプル画像の特徴情報を抽出して、各画素のｇａｂｏｒ特徴の値、または各画素の勾配方向値を得る。
【００４９】
第四に、端末は一枚のサンプル画像の特徴情報を統計して一つのヒストグラムを得ることができ、当該ヒストグラムは、サンプル画像における特徴情報の分布状況を表示するために用いられる。
【００５０】
本実施例における特徴情報はｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。ｇａｂｏｒ特徴の値及び勾配方向値が図面には直観的に表示されること難しいため、本実施例は、特徴情報が画素の階調値であり、且つサンプル画像ａとサンプル画像ｂとの解像度が同じであるものを例として、ヒストグラムの統計過程を例を挙げて説明する。図２Ｃに示すサンプル画像の第１種のヒストグラムの模式図を参照し、サンプル画像ａの上半部が黒い画素により構成され、下半部が白い画素により構成され、サンプル画像ｂにおいて、２つの黒い画素の間に白い画素があったと仮定する。ストグラム中の区間が［０，６３］、（６３，１２７］  、（１２７，１９１］及び（１９１，２５５］であったと仮定し、サンプル画像ａのヒストグラムにおいて、区間［０，６３］の面積は０．５であり、区間（１９１，２５５］の面積は０．５であり、サンプル画像ｂのヒストグラムにおいて、区間［０，６３］の面積は０．５であり、区間（１９１，２５５］の面積は０．５である。即ち、サンプル画像ａのヒストグラムとサンプル画像ｂのヒストグラムとは同じであるが、サンプル画像ａとサンプル画像ｂとは同じであるわけではない。以上からわかるように、統計された特徴情報が多ければ多いほど、特徴情報の分布は類似になる。
【００５１】
特徴情報の多くなることによる特徴情報の分布が類似になるという問題を回避するために、端末はサンプル画像を分割してサンプル画像区画を得てから、サンプル画像区画における特徴情報のヒストグラムを統計することができる。サンプル画像を等面積の４つのサンプル画像区画に分けたと仮定し、この場合に、サンプル画像ａにおいて、第１のサンプル画像区画における区間［０，６３］の面積は１であり、第２のサンプル画像区画における区間［０，６３］の面積は１であり、第３のサンプル画像区画における区間（１９１，２５５］の面積は１であり、第４のサンプル画像区画における区間（１９１，２５５］の面積は１である。サンプル画像ｂのヒストグラムにおいて、各サンプル画像区画には、区間［０，６３］の面積は０．５であり、区間（１９１，２５５］の面積は０．５であり、図２Ｄに示すサンプル画像の第２種のヒストグラムの模式図を参照する。即ち、サンプル画像ａのヒストグラムとサンプル画像ｂのヒストグラムとは異なる。
【００５２】
上述したように、本画像を２＊２のサンプル画像区画に分けることを例を挙げて説明した。実際の実現する場合に、必要に応じてサンプル画像区画の数を判定し、本実施例には限定されない。
【００５３】
ヒストグラムを統計する前に、まだヒストグラムの区間を判定する必要がある。本実施例は、特徴情報が勾配方向値であることを例を挙げて説明する。３６０°を９つの区間に分けたと仮定し、ヒストグラムの区間は［０，４０］、（４０，８０］、（８０，１２０］、（１２０，１６０］、（１６０，２００］、（２００，２４０］、（２４０，２８０］、（２８０，３２０］、（３２０，３６０］であることができる。ある画素の座標が（５、５）である場合には、当該画素の勾配方向値ａｒｃｔａｎ（ｙ／ｘ）＝４５°が算出し得られて、当該画素が区間（４０，８０］に属すると判定される。
【００５４】
第五に、端末は、ヒストグラムごとによって一つのベクトルを生成してから、各サンプル画像において、全てのサンプル画像区画のベクトルを予定の順番で連結して当該サンプル画像のベクトルを得る。端末が各サンプル画像の種別を既知したため、端末は、サンプル画像の種別及び当該サンプル画像のベクトルによってＳＶＭモデルを訓練し得ることができる。
【００５５】
例えば、サンプル画像ａの４つのサンプル画像区画のベクトルのそれぞれが［１，０］、［１，０］、［０，１］、［０，１］である場合には、サンプル画像ａのベクトルは、［１，０，１，０，０，１，０，１］である。サンプル画像ｂの４つのサンプル画像区画のベクトルのそれぞれが［０．５，０．５］、［０．５，０．５］、［０．５，０．５］、［０．５，０．５］である場合には、サンプル画像ｂのベクトルは、［０．５，０．５，０．５，０．５，０．５，０．５，０．５，０．５］である。
【００５６】
ステップ２０３：画像を種別によって分類する。
【００５７】
そのうち、端末は、画像を種別ラベルに追加して分類を実現することができる。例えば、画像ａが文字画像であると判定された後、画像ａに対して「文字画像」というラベルを設置し、画像ｂが非文字画像であると判定された後、画像ｂに対して「非文字画像」というラベルを設置する。端末は、文字画像のみに対してラベルを設置することもでき、ラベルが設置された画像ａと区別するように、画像ｂが非文字画像であると判定された後、画像ｂに対してラベルに設置しない。
【００５８】
または、端末は、画像を対応する種別に移動して分類を実現することができる。例えば、端末は、文字画像及び非文字画像を設置し、画像ａが文字画像であると判定された後、画像ａを文字画像に移動し、画像ｂが非文字画像であると判定された後、画像ｂを非文字画像に移動する。
【００５９】
一つの実施形態において、端末が分類後の画像を表示する必要があり、この場合に、ステップ２０４を実行する。そのうち、端末がどんな種類の分類方法を利用しても、端末は種類によって画像を表示する必要がある。即ち、端末は文字画像を一つの種別として表示し、非文字画像を別の種別として表示して、文字画像における非文字画像がないことを確保し、これによって文字画像の閲覧の効率を向上する。
【００６０】
ステップ２０４：分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示するか、または、分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示する。
【００６１】
第１種類の表示方式によれば、端末は文字画像のフォルダ及び非文字画像のフォルダを作成して、文字画像を文字画像のフォルダに追加し、非文字画像を非文字画像のフォルダに追加するとともに、当該二つのフォルダを表示する。端末がユーザーのあるフォルダをクリックすることによってトリガされた開く命令を受信する場合には、端末は当該フォルダ内の画像を表示し、図２Ｅに示す第１種の画像分類の表示の模式図を参照する。
【００６２】
第２種類の表示方式によれば、端末は文字画像を文字画像の折り畳み画像の集合に追加し、非文字画像を非文字画像の折り畳み画像の集合に追加するとともに、
当該二つの折り畳み画像の集合を表示する。端末がユーザーのある折り畳み画像の集合をクリックすることによってトリガされた開く命令を受信する場合には、端末は当該折り畳み画像の集合内の画像を表示し、図２Ｆに示第２種の画像分類の表示を示す模式図を参照する。
【００６３】
そのうち、折り畳み画像の集合を表示するステップは、
１）折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する画像抽出サブステップと、
２）折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示するサブステップと、
を含む。
【００６４】
ユーザーが当該折り畳み画像の集合に含まれる画像の種別を直観的に判定するように、折り畳み画像の集合を表示する場合に、端末は、折り畳み画像の集合以外の画像の中からデフォルトの画像を選択し、当該画像を折り畳み画像の集合の代表図とすることができ、または、端末は、折り畳み画像の集合の中から一枚の画像を選択し、当該画像を折り畳み画像の集合の代表図とすることもできる。
【００６５】
そのうち、折り畳み画像の集合の中から代表図を選択する場合には、端末は、折り畳み画像の集合の中から一枚の画像を任意に選択して代表図とすることができ、ユーザーが画像に対する視認性を向上させるように、折り畳み画像の集合の中から最高品質の画像を選択して代表図とすることもでき、折り畳み写真集のリアルタイム性を向上させるように、折り畳み画像の集合の中から記憶時間が最も近い画像を選択して代表画像とすることもできる。
【００６６】
図２Ｇに示す折り畳み画像の集合の表示の模式図を参照し、代表画像を選択した後、端末は当該代表画像のみを表示し、折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないことができるか、または、端末は当該代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示することができ、図２Ｆを参照する。
【００６７】
画像分類を表示する前に、端末は、「フォルダによって画像を表示する」及び「折り畳み画像の集合によって画像を表示する」という情報を表示するとともに、ユーザーの選択によって画像に対する分類の表示方式を判定することもできる。
【００６８】
画像に対して分類表示した後、端末はユーザーの操作によって文字画像における画像を管理することもできる。例えば、端末はユーザーが期限切れの画像に対する削除命令を受信し、削除命令によって当該画像を削除することができる。そのうち、期限切れの画像とは、画像における文字情報が失効した画像である。依然として、図２Ｂに示す画像を説明し、当該画像における文字情報の有効時間は２０１４年１１月２６日であって、ユーザーが当日に回路点検を行うための準備をするように提示し、現在時間は当該有効時間を超えた後、回路点検が完了したため、当該画像は、ユーザーに提示する価値がなくて、期限切れの画像になる。
【００６９】
ユーザーが期限切れの画像を逐一に削除することは、長い時間がかかるため、端末は期限切れの画像を検出するとともに、当該期限切れの画像を削除することもでき、この場合に、ステップ２０５〜２０７を実行する。
【００７０】
ステップ２０５：画像が文字画像である場合に、画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する。
【００７１】
端末は画像の中から有効時間情報を取得することができ、端末はシステムの中から現在時間情報を取得することもでき、有効時間情報及び現在時間情報によって画像を処理する。そのうち、有効時間情報は、画像中の文字情報がユーザーに提示する価値の締め切り時間を有することを指示するために用いられる。例えば、図２Ｂ中の有効時間情報は２０１４年１１月２６日である。
【００７２】
そのうち、画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得するステップは、
１）画像に記載された文字の中から有効時間情報を読み取るか、または、画像が記憶される場合に、入力された有効時間情報を受信するサブステップと、
２）現在時間情報を取得するサブステップと、
を含む。
【００７３】
端末は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、光学文字認識）などの方法によって画像の中から文字情報を抽出してから、「年」、「月」、「日」、「時」、「分」、「秒」などのキーワードによって文字情報の中から時間情報を抽出し、当該時間情報が有効時間情報であると判定する。
【００７４】
または、画像が記憶される場合に、端末はユーザーに有効時間情報が設置された入力欄を表示し、ユーザーが当該入力欄に入力する時間情報を受信し、当該時間情報を有効時間情報に判定する。図２Ｈに示す有効時間情報の設置の模式図を参照し、ユーザーが図２Ｂに示す通知を撮影した後、インターフェースに「有効時間情報を設置する」という入力欄が表示され、ユーザーの入力した時間情報が「２０１４年１１月２６日」である場合に、端末は、受信した時間情報が有効時間情報であると判定する。
【００７５】
ステップ２０６：有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する。
【００７６】
端末は、有効時間情報が指示した有効時間から時間情報が指示した現在時間情報をマイナスし、得られた差と第一所定期間とを比較する。端末は差が第一所定期間よりも大きいと比較した場合に、当該画像が第一所定期間を超えると判定され、ステップ２０６を実行する。端末は差が第一所定期間よりも小さいと比較した場合に、当該画像が第一所定期間を超えないと判定され、当該比較プロセスを終了する。そのうち、第一所定期間は正数であり、端末によって設置及び補正されることができる。
【００７７】
ステップ２０７：画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、画像を削除する。
【００７８】
本実施例において、端末の記憶空間を節約するように、端末は第一所定期間を超えた画像を直接に削除することができる。任意選択で、ユーザーの知らない場合に画像を削除することによる重要な画像の紛失という問題を回避するために、端末は、画像を削除する前に提示することもできる。この場合に、画像を削除するステップは、
１）画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが提示情報によってトリガした削除命令を受信し、削除命令によって画像を削除するサブステップ、または、
２）画像を回収用キャッシュに移転し、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、画像を削除するか、または、回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、クリア命令によって画像を削除するサブステップ、
を含む。
【００７９】
第１種類の削除方式によれば、端末は、画像が第一所定期間を超えると検出した後に、提示情報を生成して表示し、ユーザが提示情報を閲覧した後、当該画像を削除すると決定する場合に、削除命令をトリガし、端末は受信した削除命令によって当該画像を削除する。そのうち、提示情報は、「ｘ画像は期限をｘｘ日過ぎるため、削除してください」ということであることができる。
【００８０】
第２種類の削除方式によれば、端末は、画像が第一所定期間を超えると検出した後に、画像を回収用キャッシュに移転するとともに、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間を計時する。計時によって得られた記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、端末は画像を削除する。例えば、第二所定期間は７日であり、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間が７日を超えた場合に、端末は、当該画像を削除する。そのうち、回収用キャッシュは、端末におけるごみ箱であることができる。
【００８１】
第二所定期間において、ユーザーは、回収用キャッシュにおける画像を復元することができるため、当該画像が重要な画像である場合に、画像を直接に削除することによる重要な情報の紛失という問題を回避して、画像の削除の正確性を高める。
【００８２】
端末は、画像を回収用キャッシュに移転した後に、ユーザがトリガした回収用キャッシュに対するクリア命令を受信するか否かを検出することもできる。端末は、当該クリア命令を受信すると検出した場合に、当該画像を削除する。
【００８３】
上述したように、本公開が提供する画像分類方法は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することによって、画像を文字画像と非文字画像とによる分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００８４】
また、分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示するか、または分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示することによって、異なる種別の画像に対する多種の表示方式を提供し、表示の多様性を高めることができる。
【００８５】
また、有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出し、画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、画像を削除する。期限切れの画像を自動的に削除できるため、端末の記憶空間を節約する。
【００８６】
図３は一つの例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。当該画像分類装置は端末に用いられる。図３に示すように、当該画像分類装置は、画像取得モジュール３０１と、種別判定モジュール３０２と、画像分類モジュール３０３と、を含む。
【００８７】
当該画像取得モジュール３０１は、分類対象の画像を取得する。
【００８８】
当該種別判定モジュール３０２は、画像取得モジュール３０１の取得した画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００８９】
当該画像分類モジュール３０３は、画像を種別判定モジュール３０２が判定した種別によって分類する。
【００９０】
上述したように、本公開が提供する画像分類装置は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【００９１】
図４は一つの例示的な実施例に係る画像分類装置を示すブロック図である。当該画像分類装置は端末に用いられる。図４に示すように、該画像分類装置は、画像取得モジュール４０１と、種別判定モジュール４０２と、画像分類モジュール４０３と、を含む。
【００９２】
当該画像取得モジュール４０１は、分類対象の画像を取得する。
【００９３】
当該種別判定モジュール４０２は、画像取得モジュール４０１の取得した画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定する。
【００９４】
当該画像分類モジュール４０３は、画像を種別判定モジュール４０２が判定した種別によって分類する。
【００９５】
任意選択で、本実施例が提供する画像分類装置は、情報取得モジュール４０４と、期間検出モジュール４０５と、画像削除モジュール４０６と、を更に含む。
【００９６】
当該情報取得モジュール４０４は、画像が文字画像である場合に、画像における文字情報の有効時間情報及び現在時間情報を取得する。
【００９７】
当該期間検出モジュール４０５は、情報取得モジュール４０３の取得した有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出する。
【００９８】
当該画像削除モジュール４０６は、期間検出モジュール４０５は画像が第一所定期間を超えると検出した場合に、画像を削除する。
【００９９】
任意選択で、情報取得モジュール４０４は、画像に記載された文字の中から有効時間情報を読み取るか、または画像が記憶される場合に、入力された有効時間情報を受信し、現在時間情報を取得する。
【０１００】
任意選択で、画像削除モジュール４０６は、第一削除サブモジュール４０６１または第二削除サブモジュール４６０２を含む。
【０１０１】
当該第一削除サブモジュール４０６１は、画像の期限切れを提示するための提示情報を生成して表示し、ユーザが提示情報によってトリガした削除命令を受信し、削除命令によって画像を削除する。または、当該第二削除サブモジュール４６０２は、画像を回収用キャッシュに移転し、画像が回収用キャッシュにおける記憶期間を取得し、記憶期間が第二所定期間より大きい場合に、画像を削除するか、または、回収用キャッシュをクリアするクリア命令を受信し、クリア命令によって画像を削除する。
【０１０２】
任意選択で、本実施例が提供する画像分類装置は、第一表示モジュール４０７、または第二表示モジュール４０８を更に含む。
【０１０３】
当該第一表示モジュール４０７は、分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示する。または、当該第二表示モジュール４０８は、分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示する。
【０１０４】
任意選択で、第二表示モジュール４０８は、画像抽出サブモジュール４０８１と、画像表示サブモジュール４０８２とを含む。
【０１０５】
当該画像抽出サブモジュール４０８１は、折り畳み画像の集合における最高品質の代表画像を抽出するか、または、折り畳み画像の集合における記憶時間が最も近い代表画像を抽出する。
【０１０６】
当該画像表示サブモジュール４０８２は、画像抽出サブモジュール４０８１が抽出した折り畳み画像の集合における代表画像を表示し、折り畳み画像の集合における他の画像を表示しないか、または、折り畳み画像の集合における代表画像を表示するとともに他の画像のエッジ部分を表示する。
【０１０７】
任意選択で、種別判定モジュール４０２は、特徴抽出サブモジュール４０２１と、特徴判定サブモジュール４０２２と、分類判定サブモジュール４０２３と、を含む。
【０１０８】
当該特徴抽出サブモジュール４０２１は、画像における各画素の特徴情報を抽出する。
【０１０９】
当該特徴判定サブモジュール４０２２は、文字画像と非文字画像とを含むサンプル画像で訓練して得られたサポートベクタマシンＳＶＭモデルによって、特徴抽出サブモジュール４０２１が抽出した特徴情報を判定する。
【０１１０】
当該分類判定サブモジュール４０２３は、特徴判定サブモジュール４０２２が判定した判定結果によって画像が属する種別を判定する。
【０１１１】
任意選択で、本実施例が提供する画像分類装置は、解像度正規化モジュール４０９と、特徴抽出モジュール４１０と、ヒストグラム統計モジュール４１１と、モデル判定モジュール４１２と、を更に含む。
【０１１２】
当該解像度正規化モジュール４０９は、サンプル画像の解像度を所定解像度に正規化する。
【０１１３】
当該特徴抽出モジュール４１０は、解像度正規化モジュール４０９が正規化したサンプル画像における各画素の特徴情報を抽出する。
【０１１４】
当該ヒストグラム統計モジュール４１１は、サンプル画像を分割して得られた各サンプル画像区画における特徴情報のヒストグラムを統計する。
【０１１５】
当該モデル判定モジュール４１２は、サンプル画像の種別及びヒストグラム統計モジュール４１１が得たヒストグラムによってＳＶＭを得る。
【０１１６】
任意選択で、特徴情報は、ｇａｂｏｒ特徴の値または勾配方向値である。
【０１１７】
上述したように、本公開が提供する画像分類装置は、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類することで、画像を文字画像と非文字画像とによって分類して、文字画像おける画像全体が文字画像であるようになって、端末が記憶時間によって画像を表示する場合に、文字画像間に非文字画像があることによる閲覧の効率の低減という問題を解決し、閲覧の効率を向上する効果を奏する。
【０１１８】
また、分類後の各画像を種別に対応するフォルダに追加すると共に、フォルダを表示するか、または分類後の各画像を種別に対応する折り畳み画像の集合に追加すると共に、折り畳み画像の集合を表示することによって、異なる種別の画像に対する多種の表示方式を提供し、表示の多様性を高めることができる。
【０１１９】
また、有効時間情報及び現在時間情報によって画像が第一所定期間を超えるか否かを検出し、画像が第一所定期間を超えると検出された場合に、画像を削除する。期限切れの画像を自動的に削除できるため、端末の記憶空間を節約する。
【０１２０】
上述の実施例における装置について、それにおける各モジュールが操作を実行する具体的な方式は、上述の方法実施例において、詳細に説明したため、ここで、詳細な説明を省略する。
【０１２１】
本開示の一つの例示的な実施例は、画像分類装置を提供し、当該分類装置は、本開示が提供する画像分類方法を実現する。当該画像分類装置は、プロセッサと、プロセッサ実行可能命令を格納するためのメモリと、を含み、プロセッサは、分類対象の画像を取得し、画像の特徴情報によって画像が属する、文字画像と非文字画像とを含む種別を判定し、画像を当該種別によって分類する。
【０１２２】
図５は、一つの例示的な実施例に係る画像分類に用いられる装置５００を示すブロック図である。例えば、装置５００は、携帯電話、コンピュータ、デジタル放送端末、情報送受信設備、ゲームコンソール、タブレットデバイス、医療設備、フィットネスマシン、パーソナルデジタルアシスタントなどである。
【０１２３】
図５を参照し、装置５００は、以下のような一つまたは複数のコンポーネントを含むことができる。処理コンポーネント５０２、メモリ５０４、電源コンポーネント５０６、マルチメディアコンポーネント５０８、オーディオコンポーネント５１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５１２、センサーコンポーネント５１４および通信コンポーネント５１６。
【０１２４】
処理コンポーネント５０２は、一般的には、装置５００全体の動作、例えば、表示操作、通話操作、データ通信操作、カメラ操作及び記録操作に関する操作を制御する。上述の方法の全部または一部のステップを完成するように、処理コンポーネント５０２は、一つまたは複数のプロセッサ５１８を含んで命令を実行することができる。また、処理コンポーネント５０２と他のモジュールとの間のインタラクションを容易にするように、処理コンポーネント５０２は、１つまたは複数のモジューを含むことができる。例えば、マルチメディアコンポーネント５０８と処理コンポーネント５０２との間のインタラクションを容易にするように、処理コンポーネント５０２は、マルチメディアモジュールを含むことができる。
【０１２５】
メモリ５０４は、様々なタイプのデータを記憶して装置５００の操作をサポートする。それらのデータの例は、装置５００における操作されるためのいかなるアプリケーションまたは方法の命令、連絡人データ、電話帳データ、情報、画像、映像などを含む。メモリ５０４は、例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、電気消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク或いは光ディスクなどのいかなるタイプの揮発性記憶装置、非揮発性記憶装置、或いはそれらの組合わせによって実現することができる。
【０１２６】
電源コンポーネント５０６は、装置５００の様々な種類のコンポーネントに電力を提供する。電源コンポーネント５０６は、電源管理システム、一つまたは複数の電源、及び、他の、装置５００の電力の生成、管理及び分配に関するコンポーネントを含むことができる。
【０１２７】
マルチメディアコンポーネント５０８は、上述した装置５００とユーザーとの間に出力インターフェイスを提供するスクリーンを含む。いくつかの実施例において、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。スクリーンがタッチパネルを含む場合には、スクリーンはタッチパネルであることができ、ユーザーからの入力信号を受信する。タッチパネルは、タッチ、スライド及びタッチパネルにおけるジェスチャーを感知する１つまたは複数のタッチセンサーを含む。上述したタッチセンサーは、タッチまたはスライド動作の限界を感知するだけでなく、タッチまたはスライド動作に関する持続時間及び圧力を感知することもできる。いくつかの実施例において、マルチメディアコンポーネント５０８は、フロントカメラ及び／またはリアカメラを含む。装置５００が、例えば撮影モードまたは動画モードのような動作モードにある場合に、フロントカメラ及び／またはリアカメラは、外部のマルチメディアデータを受信することができる。各フロントカメラ及びリアカメラは、固定の光学レンズシステムであるかまたは、焦点距離及び光学ズーム機能を有することができる。
【０１２８】
オーディオコンポーネント５１０は、オーディオ信号を入力および／また出力する。例えば、オーディオコンポーネント５１０は、一つのマイク（ＭＩＣ）を含み、装置５００が  例えば、通話モード、記録モード及び音声認識モードのような動作モードにある場合に、マイク（ＭＩＣ）は、外部オーディオ信号を受信する。受信されたオーディオ信号は、メモリ５０４にさらに記憶されるか、または通信コンポーネント５１６によって送信される。いくつかの実施例において、オーディオコンポーネント５１０は、オーディオ信号を出力するための一つのスピーカーを更に含む。
【０１２９】
Ｉ／Ｏインターフェース５１２は、処理コンポーネント５０２及び週辺インタフェースモジュールにインタフェースを提供する。上述の週辺インタフェースモジュールは、キーボード、クリックホイール、ボタンなどであることができる。これらのボタンは、ホームボタン、ボリュームボタン、スタートボタン及びロックボタンを含むことができるがそれに限定されない。
【０１３０】
センサーコンポーネント５１４は、装置５００に各方面の状態の評価を提供するための１つまたは複数のセンサーを含む。例えば、センサーコンポーネント５１４は、装置５００のオン状態／オフ状態、例えば装置５００のディスプレイ及び小さなキーボードであるモジュールの相対的な位置を検出することができる。更に、センサーコンポーネント５１４は、検出装置５００または検出装置５００の一つのコンポーネントの位置変更、ユーザーと検出装置５００との接触の有無、装置５００の方位または加速／減速、及び装置５００の温度変化を検出することもできる。センサーコンポーネント５１４は、いかなる物理的接触がない場合に近い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。センサーコンポーネント５１４は、画像形成アプリケーションに用いられるためのＣＭＯＳやＣＣＤ画像センサーのような光センサーを含むこともできる。いくつかの実施例において、当該センサーコンポーネント５１４は、加速度センサー、ジャイロセンサー、磁気センサー、圧力センサー或いは温度センサーを含むこともできる。
【０１３１】
通信コンポーネント５１６は、装置５００と他の設備との間の有線または無線方式の通信を容易にさせる。装置５００は、通信規格に基づく、例えばＷｉＦｉ、２Ｇ、３Ｇ、或いはそれらの組合わせのような無線ネットワークをアクセスすることができる。一つの例示的な実施例において、通信コンポーネント５１６は、放送チャンネルを介して外部放送管理システムからの放送信号または放送に関する情報を受信する。一つの例示的な実施例において、上述の通信コンポーネント５１６は、短距離通信を促進するように、近接場通信（ＮＦＣ）モジュールを含むこともできる。例えば、ＮＦＣモジュールにおいて、しきりに識別の技術（ＲＦＩＤ）、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術及び他の技術によって実現することができる。
【０１３２】
例示的な実施例において、上述の方法を実行するように、装置５００は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ディ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、マイクロプロセサ或いは他の電子部品によって実現されることができる。
【０１３３】
例示的な実施例において、例えば命令を含むメモリ５０４のような非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供し、上述した命令は、装置５００のプロセッサ５１８によって実行して上述の方法を完成する。例えば、上述した非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体はＲＯＭ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁气テープ、フロッピーディスク或いは光学的データ記憶装置などであることができる。
【０１３４】
本開示の他の実施形態は、本明細書の考えおよびここに開示される開示を実施することにより当業者には容易に想到する。本出願は、本分野において公知の常識及び慣用する技術手段の範囲内とされる本開示の派生物を含め、本開示の一般原則に従うあらゆる変形、用途、応用を網羅することを意図している。本明細書および実施例は、例示的なものとしてのみと見なされ、本開示の範囲および精神は、以下の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。
【０１３５】
本開示は、上記説明および添付の図面に示される正確な構成に限定されるものではなく、本開示の範囲を逸脱しない範囲で様々な補正および変更が可能であることが理解されるべきである。本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲のみに限定される。
【国際調査報告】
2017509090.tif 000015
2017509090.tif 000016
2017509090.tif 000017
2017509090.tif 000018