CN104598534A - 图片折叠方法及装置 - Google Patents

图片折叠方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104598534A
CN104598534A CN201410838446.1A CN201410838446A CN104598534A CN 104598534 A CN104598534 A CN 104598534A CN 201410838446 A CN201410838446 A CN 201410838446A CN 104598534 A CN104598534 A CN 104598534A
Authority
CN
China
Prior art keywords
picture
folding
similarity threshold
similarity
pictures
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201410838446.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104598534B (zh
Inventor
陈志军
龙飞
关亚勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Xiaomi Technology Co Ltd
Xiaomi Inc
Original Assignee
Xiaomi Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to CN201410838446.1A priority Critical patent/CN104598534B/zh
Application filed by Xiaomi Inc filed Critical Xiaomi Inc
Priority to JP2016567115A priority patent/JP6305565B2/ja
Priority to BR112015017859A priority patent/BR112015017859A8/pt
Priority to RU2015131296A priority patent/RU2639682C2/ru
Priority to MX2015009217A priority patent/MX356154B/es
Priority to KR1020157020480A priority patent/KR101727061B1/ko
Priority to PCT/CN2015/078113 priority patent/WO2016107036A1/zh
Publication of CN104598534A publication Critical patent/CN104598534A/zh
Priority to US14/796,029 priority patent/US9911173B2/en
Priority to EP15203170.4A priority patent/EP3040912A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN104598534B publication Critical patent/CN104598534B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/56—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data having vectorial format
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G06F3/0482—Interaction with lists of selectable items, e.g. menus
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
    • G06F3/0486—Drag-and-drop
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Television Signal Processing For Recording (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本公开关于一种图片折叠方法及装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；记录对每个折叠图片集触发的操作指令；若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠。所述装置包括：获取模块、记录模块、更新模块和折叠模块。本公开可解决由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的问题，达到了能够根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的效果。

Description

图片折叠方法及装置
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图片折叠方法及装置。
背景技术
终端中通常存储了大量的图片，比如用户拍摄的照片或是下载的美图。用户在使用终端浏览图片时，常常会浏览到很多相似的图片，需要对相似的图片进行折叠。
相关技术提供的一种图片折叠方法包括：终端对至少两张图片的特征向量进行提取，根据特征向量计算每两张图片之间的相似度；将相似度大于相似度阈值的图片添加到折叠图片集中，实现对图片的折叠。
公开人在实现本公开的过程中，发现相关技术中至少存在以下缺陷：
由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片。
发明内容
为解决由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片的问题，本公开提供了一种图片折叠方法及装置。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种图片折叠方法，包括：
获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录对每个折叠图片集触发的操作指令；
若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；
根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
可选的，若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新，包括：
检测该操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中；
若该操作指令用于指示其中任意一个该折叠图片集中提取图片，则增大相似度阈值；
若该操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，则减小相似度阈值。
可选的，检测该操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，包括：
若该操作指令包括打开指令、提取指令和添加指令，则将打开指令的触发次数乘以第一权值得到第一数值，将提取指令乘以第二权值得到第二数值，将添加指令乘以第三权值得到第三数值，将第一数值加上第二数值的和减去第三数值，得到差值；
若差值为正且大于第一阈值，则确定该操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片；
若差值为负且小于第二阈值，则确定该操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
可选的，根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠，包括：
根据更新后的相似度阈值确定时间相似阈值，该时间相似阈值与相似度阈值呈正相关关系，该时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值；
根据更新后的相似度阈值和时间相似阈值对图片进行折叠。
可选的，根据更新后的相似度阈值和时间相似阈值对图片进行折叠，包括：
计算任意两张图片的相似度和存储时间差；
若该存储时间差小于预设时间阈值，则根据计算出的相似度和时间相似阈值对图片进行折叠；
若该存储时间差大于或等于预设时间阈值，则根据计算出的相似度和相似度阈值对图片进行折叠。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种图片折叠装置，包括：
获取模块，被配置为获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录模块，被配置为记录对该获取模块获取的每个折叠图片集触发的操作指令；
更新模块，被配置为当对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件时，对相似度阈值进行更新；
折叠模块，被配置为根据该更新模块更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
可选的，该更新模块，包括：
指令检测子模块，被配置为检测该操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中；
第一处理子模块，被配置为当该指令检测子模块检测出该操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片时，增大相似度阈值；
第二处理子模块，被配置为当该指令检测子模块检测出该操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中时，减小相似度阈值。
可选的，该指令检测子模块，包括：
差值获取子模块，被配置为当该操作指令包括打开指令、提取指令和添加指令时，将打开指令的触发次数乘以第一权值得到第一数值，将提取指令乘以第二权值得到第二数值，将添加指令乘以第三权值得到第三数值，将第一数值加上第二数值的和减去第三数值，得到差值；
第一确定子模块，被配置为当该差值获取子模块获取的差值为正且大于第一阈值时，确定该操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片；
第二确定子模块，被配置为当该差值获取子模块获取的差值为负且小于第二阈值时，确定该操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
可选的，该折叠模块，包括：
阈值确定子模块，被配置为根据更新后的相似度阈值确定时间相似阈值，该时间相似阈值与相似度阈值呈正相关关系，该时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值；
图片折叠子模块，被配置为根据更新后的相似度阈值和该阈值确定子模块确定的时间相似阈值对图片进行折叠。
可选的，该图片折叠子模块，包括：
计算子模块，被配置为计算任意两张图片的相似度和存储时间差；
第三处理子模块，被配置为当该计算子模块得到的存储时间差小于预设时间阈值时，根据计算出的相似度和时间相似阈值对图片进行折叠；
第四处理子模块，被配置为当该计算子模块得到的存储时间差大于或等于预设时间阈值时，根据计算出的相似度和相似度阈值对图片进行折叠。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种图片折叠装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，处理器被配置为：
获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录对每个折叠图片集触发的操作指令；
若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；
根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；记录对每个折叠图片集触发的操作指令；若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；根据更新后的该相似度阈值对图片进行折叠，使用根据用户操作指令更新的相似度阈值对图片进行折叠，解决了由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的问题，达到了能够根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本公开说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图片折叠方法的流程图；
图2A是根据另一示例性实施例示出的一种图片折叠方法的流程图；
图2B是根据另一示例性实施例示出的折叠图片集的提取示意图；
图2C是根据另一示例性实施例示出的折叠图片集的添加示意图；
图2D是根据另一示例性实施例示出的图片折叠的显示示意图；
图2E是根据另一示例性实施例示出的图片排列的显示示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种图片折叠装置的框图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种图片折叠装置的框图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于图片折叠的装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图片折叠方法的流程图，该图片折叠方法应用于终端中，如图1所示，该图片折叠方法包括以下步骤。
在步骤101中，获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合。
在步骤102中，记录对每个折叠图片集触发的操作指令。
在步骤103中，若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新。
在步骤104中，根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
综上所述，本公开提供的图片折叠方法，通过获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；记录对每个折叠图片集触发的操作指令；若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠，解决了由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的问题，达到了能够根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的效果。
图2A是根据另一示例性实施例示出的一种图片折叠方法的流程图，该图片折叠方法应用于终端中，如图2A所示，该图片折叠方法包括如下步骤。
在步骤201中，获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合。
终端可以对本终端中的图片进行折叠，得到折叠图片集，其中，本终端中的图片可以是拍摄的照片或下载的美图等。本步骤可以包括如下步骤：
1)终端对至少两张图片的特征向量进行提取；
2)终端根据特征向量计算每两张图片之间的相似度；
3)终端将相似度大于相似度阈值的图片添加到折叠图片集中。
由于相似的图片中对应的特征向量相近，因此，终端可以根据提取的特征向量计算每两张图片之间的相似度。其中，特征向量是用于表示颜色特征、纹理特征、形状特征等特征中的至少一种的向量。终端将得到每两张图片的相似度与预设的折叠图片集的相似度阈值作比较，若该相似度大于相似度阈值，则将对应的图片添加入该折叠图片集。
其中，若相似度大于相似度阈值的两对图片中存在相同的图片，则这三张图片添加到相同的折叠图片集中。比如，相似度阈值为0.7，图片A与图片B的相似度为0.75，图片A和图片C的相似度为0.8，则终端将图片A、图片B和图片C添加入相同的折叠图片集。
假设存在图片A、图片B、图片C、图片D、图片E、图片F、图片G、图片H、图片I、图片J、图片K和图片L这12张图片，终端确定各个图片与其它图片的相似度为下表1所示的相似度(下表1在对各个图片与其它图片的相似度进行说明时，只给出了各个图片的代表字母。)。
A B C D E F G H I J K
B 0.98
C 0.06 0.07
D 0.05 0.07 0.99
E 0.08 0.05 0.96 0.97
F 0.03 0.11 0.12 0.02 0.02
G 0.01 0.02 0.23 0.27 0.26 0.87
H 0.25 0.29 0.05 0.07 0.02 0.01 0.04
I 0 0 0.25 0.26 0.28 0.31 0.37 0.10
J 0.12 0.13 0.26 0.35 0.37 0.32 0.35 0.02 0.21
K 0.11 0.03 0.20 0.27 0.29 0.37 0.41 0.28 0.25 0.96
L 0.13 0.15 0.21 0.26 0.23 0.35 0.42 0.30 0.27 0.97 0.99
表1
假设相似度阈值为0.8，由上表1可知，图片A和图片B的相似度大于该相似度阈值0.8；图片C和图片D、图片D和图片E的相似度均大于该相似度阈值0.8；图片G和图片F的相似度大于该相似度阈值0.8；图片K和图片L、图片L和图片J的相似度均大于该相似度阈值0.8。因此，终端对图片A和图片B、图片C和图片D以及图片E、图片G和图片F、图片K和图片L以及图片J分别进行折叠，形成四个折叠图片集。假设对图片A和图片B进行折叠形成折叠图片集21，对图片C、图片D和图片E进行折叠形成折叠图片集22，对图片G和图片F进行折叠形成折叠图片集23，对图片K、图片L和图片J进行折叠形成折叠图片集24。
在步骤202中，记录对每个折叠图片集触发的操作指令。
终端在获取到折叠图片集后，可以记录用户对每个折叠图片集触发的操作指令的类型和次数，该操作指令可以包括打开指令、提取指令和添加指令，其中打开指令用于指示打开折叠图片集，该提取指令用于指示从折叠图片集中提取图片，该添加指令用于指示向折叠图片集中添加图片。其中，从折叠图片集中提取图片可以如图2B所示，在图2B所示的折叠图片集的提取示意图中，图片L是从折叠图片集24中提取出来单独展示的图片；向折叠图片集中添加图片可以如图2C所示，在图2C所示的折叠图片集的添加示意图中，图片I是添加入折叠图片集24的图片。
在步骤203中，若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新。
终端若检测到对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对所有折叠图片集的相似度阈值进行更新。其中，预设更新条件与操作指令的类型相关，可以为：操作指令是用于指示从折叠图片集中提取图片的指令，或，操作指令是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中的指令。
本步骤可以包括以下步骤：
1)检测操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中；
2)若操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，则增大相似度阈值；
3)若操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，则减小相似度阈值。
在第一个步骤中，由于用户触发的操作指令包括了不同类型的指令，终端需要对用户对每个折叠图片集触发的操作指令的类型进行检测，根据检测结果确定操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
在一种可能的实现方式中，终端可以通过以下步骤检测操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中：
1)若操作指令包括打开指令、提取指令和添加指令，则将打开指令的触发次数乘以第一权值得到第一数值，将提取指令乘以第二权值得到第二数值，将添加指令乘以第三权值得到第三数值，将第一数值加上第二数值的和减去第三数值，得到差值；
比如，打开指令的触发次数为100次，第一权值为0.2，提取指令的触发次数为200次，第二权值为0.4，添加指令的触发次数为300，第三权值为0.4，则终端计算得到的第一数值为20，第二数值为80，第三数值为120，最后得到的差值即为-20。
2)若差值为正且大于第一阈值，则确定操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片；
若终端得到的差值为正数且该差值大于预设的第一阈值，则用户对该折叠图片集所进行的操作偏向于从折叠图片集中提取图片，终端确定用户触发的操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，满足预设更新条件。其中，该第一阈值为正数。
比如，终端获取的差值为30，第一阈值为20，则该差值大于第一阈值，终端确定该操作指令用于指示从折叠图片集中提取图片。
3)若差值为负且小于第二阈值，则确定操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
若终端得到的差值为负数且该差值小于预设的第二阈值，则用户对该折叠图片集所进行的操作偏向于将图片添加到折叠图片集中，终端确定用户触发的操作指令用于指示将图片添加到折叠图片集中，满足预设更新条件。其中，该第二阈值为负数。
比如，终端获取的差值为-30，第二阈值为-20，则该差值小于第二阈值，终端确定该操作指令用于指示将图片添加到折叠图片集中。
在第二个步骤中，终端检测出用户触发的操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，则增大所有折叠图片集的相似度阈值，其中，终端增大相似度阈值的方式可以是将相似度阈值增大固定数值，或，将相似度阈值增大固定比例。
比如，折叠图片集的相似度阈值为0.8，终端检测出用户触发的操作指令用于指示从折叠图片集中提取图片，则将该相似度阈值增加0.01后，更新为0.81，或，将该相似度阈值增大5％，更新为0.84。
在第三个步骤中，终端检测出用户触发的操作指令用于指示将图片添加到折叠图片集中，则减小所有折叠图片集的相似度阈值，其中，终端减小相似度阈值的方式可以是将相似度阈值减小固定数值，或，将相似度阈值减小固定比例。
比如，折叠图片集的相似度阈值为0.8，终端检测出用户触发的操作指令用于指示将图片添加到折叠图片集中，则将该相似度阈值减小0.01后，更新为0.79，或，将该相似度阈值减小5％，更新为0.76。
在步骤204中，根据更新后的相似度阈值确定时间相似阈值，该时间相似阈值与相似度阈值呈正相关关系，该时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值。
用户在拍摄照片或者下载美图时，通常拍摄时间或者下载时间越近，图片的相似度也越高。比如，用户采用连拍模式拍摄照片后，获取的连续图片往往区别非常小，因此，终端还可以根据存储时间设置时间相似阈值，该时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值，其中，该时间相似阈值小于相似度阈值。
在一种可能的实现方式中，时间相似阈值可以与相似度阈值呈正相关关系，即，时间相似阈值可以随相似度阈值的增大而增大，随相似度阈值的减小而减小。
其中，时间相似阈值可以由以下方式得到：
时间相似阈值等于相似度阈值乘以固定百分比；或，时间相似阈值等于相似度阈值减去固定数值。
比如，当折叠图片集的相似度阈值为0.8，将相似度阈值乘以50％得到时间相似阈值0.4；或，将相似度阈值减去0.1得到时间相似阈值0.7。
需要说明的是，终端在更新折叠图片集的相似度阈值后，还可以根据更新后的相似度阈值对应更新时间相似阈值。
比如，折叠图片集的相似度阈值更新为0.7，终端将相似度阈值乘以50％得到时间相似阈值0.35；或，终端将相似度阈值减去0.2得到时间相似阈值0.5。
此外，时间相似阈值也可以为预设的数值，随着相似度阈值的增减而增减，本实施例不对该时间相似阈值的获取方式进行限定。
在步骤205中，根据更新后的相似度阈值和时间相似阈值对图片进行折叠。
终端可以根据更新后的相似度阈值和时间相似阈值对新加入的图片进行折叠，也可以提取出原有折叠图片集中的图片，根据更新后的相似度阈值和时间相似阈值对原有的图片进行折叠，从而生成新的折叠图片集。
其中，终端根据更新后的相似度阈值和时间相似阈值对图片进行折叠，包括：
1)计算任意两张图片的相似度和存储时间差；
2)若存储时间差小于预设时间阈值，则根据计算出的相似度和时间相似阈值对图片进行折叠；
3)若存储时间差大于或等于预设时间阈值，则根据计算出的相似度和相似度阈值对图片进行折叠。
在第一个步骤中，终端可以计算任意两张图片的相似度和存储时间差，其中，任意两张图片的相似度的计算已在步骤201中进行了说明，此处不做赘述；存储时间差为每两张图片的存储时间相减得到的差值的绝对值。
比如，图片A的存储时间为2014.11.11 01:21:00，图片B的存储时间为2014.11.11 01:20:00，则图片A与图片B的存储时间差为1分钟。
在第二个步骤中，终端检测获取的任意两张图片的存储时间差是否小于预设时间阈值，当检测出存储时间差小于预设时间阈值时，终端将存储时间差小2预设时间阈值的两张图片的相似度与该时间相似阈值作比较，若相似度大于该时间相似阈值，则将对应的图片添加入折叠图片集。
在第三个步骤中，当检测出任意两张图片的存储时间差大于或等于预设时间阈值时，终端将存储时间差大于或等于预设时间阈值的两张图片的相似度与相似度阈值作比较，若相似度大于相似度阈值，则将对应的图片添加入折叠图片集。
请参考图2D所示图片折叠的显示示意图，在图2D中，终端计算得到的各个图片与其它图片的相似度参见表1，得到的各个图片与其它图片的存储时间差参见表2(单位为分钟)。
A B C D E F G H I J K
B 3
C 20 5
D 3 35 99
E 5 65 96 7
F 11 75 12 20 2
G 24 2 23 7 6 87
H 12 29 5 7 2 10 4
I 10 8 25 26 8 31 37 10
J 25 13 26 35 7 32 45 20 21
K 55 3 20 27 29 37 1 28 25 96
L 33 15 21 0.26 23 35 1 30 27 97 99
表2
假设预设时间阈值为3分钟，时间相似阈值为0.4，相似度阈值为0.7，由表2可知，图片E与图片F的存储时间小于3分钟，图片B与图片G的存储时间小于3分钟，图片E与图片H的存储时间差小于3分钟，图片G与图片K、图片G与图片L的存储时间差小于3分钟。终端再分别检测图片E和图片F、图片B和图片G，图片E与图片H、图片G和图片K、图片G和图片L的相似度是否大于时间相似阈值，由于图片G和图片K的相似度大于时间相似阈值0.4，图片G和图片L的相似度大于时间相似阈值0.4，终端将图片G、图片K、图片L添加入折叠图片集25中。
终端继续检测存储时间差大于或等于3分钟的每两张图片是否大于相似度阈值0.7，由于图片A和图片B的相似度大于相似度阈值0.7；图片C和图片D、图片D和图片E的相似度均大于相似度阈值0.7；图片G和图片F的相似度大于相似度阈值0.7；图片K和图片L、图片L和图片J的相似度均大于相似度阈值0.7，因此，终端将图片A、图片B添加入折叠图片集26中，将图片C、图片D和图片E添加入折叠图片27中。由于在折叠图片集25中存在图片G、图片K和图片L，因此，终端将图片F、图片J添加入折叠图片25中。
在一种可能的实现方式中，终端还可以将本终端中的图片按照存储时间由远到近或者由近到远的顺序进行排序，再根据图片之间的存储时间差以及相似度对图片进行折叠。
此时，对于每一张图片，终端可以依次检测该图片与该图片前后图片的存储时间差是否大于预设时间阈值。若终端检测到在该图片前存在与该图片的存储时间差大于或等于预设时间阈值的图片，则确定该图片和与该图片的存储时间差大于或等于预设时间阈值的图片之前的图片的存储时间差也大于预设时间阈值；若终端检测到在该图片后存在与该图片的存储时间差大于或等于预设时间阈值的图片，则确定该图片和与该图片的存储时间差大于或等于预设时间阈值的图片之后的图片的存储时间差也大于预设时间阈值。
比如，终端将图片按照存储时间由近到远的顺序排序如下：
图片A：2014.01.01 11:50:00
图片B：2014.01.01 11:05:00
图片F：2014.01.01 11:03:00
图片E：2014.01.01 11:00:00
图片D：2014.01.01 10:10:00
图片C：2014.01.01 10:00:00
根据上述存储时间，请参考图2E所示的图片排列的显示示意图。假设以图片E为基准图片，终端依次检测图片E与图片E前后的图片的存储时间差，其中预设时间阈值为4分钟。终端检测出图片E与图片F的存储时间差为3分钟，小于预设时间阈值5分钟，则继续检测图片E与图片B的存储时间差，由于图片E与图片B的存储时间差为5分钟，大于预设时间阈值4分钟，则终端确定图片E与图片A的存储时间差也大于预设时间阈值；终端继续检测图片E与图片D的存储时间差，由于图片E与图片D的存储时间差为10分钟，大于预设时间阈值4分钟，则终端确定图片E与图片C的存储时间差也大于预设时间阈值，图片E与图片F根据相似度和时间相似阈值进行折叠，图片E与图片A、图片B、图片D和图片C分别根据相似度和相似度阈值进行折叠。
终端对图片按照存储时间进行排序，在检测到第一张与基准图片的存储时间差大于预设时间阈值的图片后，若该图片排列在基准图片之前，则该图片之前的任意一张图片与基准图片之间的存储时间差大于预设时间阈值，终端可以节省基准图片与该图片之前的图片之间的比较操作；若该图片排列在基准图片之后，则该图片之后的任意一张图片与基准图片之间的存储时间差大于预设时间阈值，终端可以节省基准图片与该图片之后的图片之间的比较操作，从而减少图片之间存储时间差的比较量，提高图片的折叠效率。
此外，终端在完成图片的折叠后，还可以通过图像质量评估算法选择折叠图片集中图像质量较好的图片作为折叠图片的展示图片。
综上所述，本公开提供的图片折叠方法，通过获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；记录对每个折叠图片集触发的操作指令；若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠，解决了由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的问题，达到了能够根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的效果。
另外，终端检测操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，若该操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，则增大相似度阈值，若该操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，则减小相似度阈值，当用户对折叠图片集进行的操作主要是从其中任意一个折叠图片集提取图片时，终端确定用户希望折叠图片集中各图片之间的相似度更高，从而增大相似度阈值，使用增大后的相似度阈值对图片进行重新折叠；当用户对折叠图片集进行的操作主要是向其中任意一个折叠图片集添加图片时，终端确定用户希望折叠图片集中各图片之间的相似度更低，从而减小相似度阈值，使用减小后的相似度阈值对图片进行重新折叠。
图3是根据一示例性实施例示出的一种图片折叠装置的框图，该图片折叠装置应用于终端中，如图3所示，该图片折叠装置包括：获取模块310、记录模块320、更新模块330和折叠模块340。
该获取模块310，被配置为获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
该记录模块320，被配置为记录对获取模块310获取的每个折叠图片集触发的操作指令；
该更新模块330，被配置为当对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件时，对相似度阈值进行更新；
该折叠模块340，被配置为根据更新模块330更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
综上所述，本公开提供的图片折叠装置，通过获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；记录对每个折叠图片集触发的操作指令；若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠，解决了由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的问题，达到了能够根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的效果。
图4是根据一示例性实施例示出的一种图片折叠装置的框图，该图片折叠装置应用于终端中，如图4所示，该图片折叠装置包括：获取模块410、记录模块420、更新模块430和折叠模块440。
该获取模块410，被配置为获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
该记录模块420，被配置为记录对获取模块410获取的每个折叠图片集触发的操作指令；
该更新模块430，被配置为当对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件时，对相似度阈值进行更新；
该折叠模块440，被配置为根据更新模块430更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
可选的，更新模块430，包括：指令检测子模块431、第一处理子模块432或第二处理子模块433。
该指令检测子模块431，被配置为检测操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中；
该第一处理子模块432，被配置为当指令检测子模块431检测出操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片时，增大相似度阈值；
该第二处理子模块433，被配置为当指令检测子模块431检测出操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中时，减小相似度阈值。
可选的，指令检测子模块431，包括：差值获取子模块431a、第一确定子模块431b或第二确定子模块431c。
该差值获取子模块431a，被配置为当操作指令包括打开指令、提取指令和添加指令时，将打开指令的触发次数乘以第一权值得到第一数值，将提取指令乘以第二权值得到第二数值，将添加指令乘以第三权值得到第三数值，将第一数值加上第二数值的和减去第三数值，得到差值；
该第一确定子模块431b，被配置为当差值获取子模块431a获取的差值为正且大于第一阈值时，确定操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片；
该第二确定子模块431c，被配置为当差值获取子模块431a获取的差值为负且小于第二阈值时，确定操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
可选的，折叠模块440，还包括：阈值确定子模块441和图片折叠子模块442。
该阈值确定子模块441，被配置为根据更新后的相似度阈值确定时间相似阈值，时间相似阈值与相似度阈值呈正相关关系，时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值；
该图片折叠子模块442，被配置为根据更新后的相似度阈值和阈值确定子模块441确定的时间相似阈值对图片进行折叠。
可选的，图片折叠子模块442，包括：计算子模块442a、第三处理子模块442b或第四处理子模块442c。
该计算子模块442a，被配置为计算任意两张图片的相似度和存储时间差；
该第三处理子模块442b，被配置为当计算子模块442a得到的存储时间差小于预设时间阈值时，根据计算出的相似度和时间相似阈值对图片进行折叠；
该第四处理子模块442c，被配置为当计算子模块442a得到的存储时间差大于或等于预设时间阈值时，根据计算出的相似度和相似度阈值对图片进行折叠。
综上所述，本公开提供的图片折叠装置，通过获取折叠图片集，折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；记录对每个折叠图片集触发的操作指令；若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠，解决了由于不同用户对需要折叠的图片的相似度要求不同，终端无法根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的问题，达到了能够根据不同用户对图片的相似度的要求生成折叠图片集的效果。
另外，终端检测操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，若该操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，则增大相似度阈值，若该操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，则减小相似度阈值，当用户对折叠图片集进行的操作主要是从其中任意一个折叠图片集提取图片时，终端确定用户希望折叠图片集中各图片之间的相似度更高，从而增大相似度阈值，使用增大后的相似度阈值对图片进行重新折叠；当用户对折叠图片集进行的操作主要是向其中任意一个折叠图片集添加图片时，终端确定用户希望折叠图片集中各图片之间的相似度更低，从而减小相似度阈值，使用减小后的相似度阈值对图片进行重新折叠。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开一示例性实施例提供了一种图像折叠装置，能够实现本公开提供的图像折叠方法，该图像折叠装置包括：处理器、用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，处理器被配置为：
获取折叠图片集，该折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录对每个折叠图片集触发的操作指令；
若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对相似度阈值进行更新；
根据更新后的相似度阈值对图片进行折叠。
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于图片折叠的装置500的框图。例如，装置500可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图5，装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。
处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器518来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在装置500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件506为装置500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到装置500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变，用户与装置500接触的存在或不存在，装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器518执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开的后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (11)

1.一种图片折叠方法，其特征在于，包括：
获取折叠图片集，所述折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录对每个折叠图片集触发的操作指令；
若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对所述相似度阈值进行更新；
根据更新后的所述相似度阈值对图片进行折叠。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对所述相似度阈值进行更新，包括：
检测所述操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中；
若所述操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，则增大所述相似度阈值；
若所述操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，则减小所述相似度阈值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中，包括：
若所述操作指令包括打开指令、提取指令和添加指令，则将所述打开指令的触发次数乘以第一权值得到第一数值，将所述提取指令乘以第二权值得到第二数值，将所述添加指令乘以第三权值得到第三数值，将所述第一数值加上所述第二数值的和减去所述第三数值，得到差值；
若所述差值为正且大于第一阈值，则确定所述操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片；
若所述差值为负且小于第二阈值，则确定所述操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的所述相似度阈值对图片进行折叠，包括：
根据更新后的所述相似度阈值确定时间相似阈值，所述时间相似阈值与所述相似度阈值呈正相关关系，所述时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值；
根据更新后的所述相似度阈值和所述时间相似阈值对图片进行折叠。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的所述相似度阈值和所述时间相似阈值对图片进行折叠，包括：
计算任意两张图片的相似度和存储时间差；
若所述存储时间差小于所述预设时间阈值，则根据计算出的所述相似度和所述时间相似阈值对所述图片进行折叠；
若所述存储时间差大于或等于所述预设时间阈值，则根据计算出的所述相似度和所述相似度阈值对所述图片进行折叠。
6.一种图片折叠装置，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取折叠图片集，所述折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录模块，被配置为记录对所述获取模块获取的每个折叠图片集触发的操作指令；
更新模块，被配置为当对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件时，对所述相似度阈值进行更新；
折叠模块，被配置为根据所述更新模块更新后的所述相似度阈值对图片进行折叠。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述更新模块，包括：
指令检测子模块，被配置为检测所述操作指令是用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片，还是用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中；
第一处理子模块，被配置为当所述指令检测子模块检测出所述操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片时，增大所述相似度阈值；
第二处理子模块，被配置为当所述指令检测子模块检测出所述操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中时，减小所述相似度阈值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述指令检测子模块，包括：
差值获取子模块，被配置为当所述操作指令包括打开指令、提取指令和添加指令时，将所述打开指令的触发次数乘以第一权值得到第一数值，将所述提取指令乘以第二权值得到第二数值，将所述添加指令乘以第三权值得到第三数值，将所述第一数值加上所述第二数值的和减去所述第三数值，得到差值；
第一确定子模块，被配置为当所述差值获取子模块获取的所述差值为正且大于第一阈值时，确定所述操作指令用于指示从其中任意一个折叠图片集中提取图片；
第二确定子模块，被配置为当所述差值获取子模块获取的所述差值为负且小于第二阈值时，确定所述操作指令用于指示将图片添加到其中任意一个折叠图片集中。
9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述折叠模块，包括：
阈值确定子模块，被配置为根据更新后的所述相似度阈值确定时间相似阈值，所述时间相似阈值与所述相似度阈值呈正相关关系，所述时间相似阈值用于指示存储时间差小于预设时间阈值的两张图片之间的相似度阈值；
图片折叠子模块，被配置为根据更新后的所述相似度阈值和所述阈值确定子模块确定的所述时间相似阈值对图片进行折叠。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述图片折叠子模块，包括：
计算子模块，被配置为计算任意两张图片的相似度和存储时间差；
第三处理子模块，被配置为当所述计算子模块得到的所述存储时间差小于所述预设时间阈值时，根据计算出的所述相似度和所述时间相似阈值对所述图片进行折叠；
第四处理子模块，被配置为当所述计算子模块得到的所述存储时间差大于或等于所述预设时间阈值时，根据计算出的所述相似度和所述相似度阈值对所述图片进行折叠。
11.一种图片折叠装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取折叠图片集，所述折叠图片集是相似度大于相似度阈值的图片的集合；
记录对每个所述折叠图片集触发的操作指令；
若对其中任意一个折叠图片集触发的操作指令满足预设更新条件，则对所述相似度阈值进行更新；
根据更新后的所述相似度阈值对图片进行折叠。
CN201410838446.1A 2014-12-30 2014-12-30 图片折叠方法及装置 Active CN104598534B (zh)

Priority Applications (9)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410838446.1A CN104598534B (zh) 2014-12-30 2014-12-30 图片折叠方法及装置
BR112015017859A BR112015017859A8 (pt) 2014-12-30 2015-04-30 Método e dispositivo para agrupar imagens
RU2015131296A RU2639682C2 (ru) 2014-12-30 2015-04-30 Способ и устройство для сворачивания изображений
MX2015009217A MX356154B (es) 2014-12-30 2015-04-30 Método y dispositivo para agrupar imágenes.
JP2016567115A JP6305565B2 (ja) 2014-12-30 2015-04-30 写真を集合する方法及び装置
KR1020157020480A KR101727061B1 (ko) 2014-12-30 2015-04-30 픽처를 폴딩하기 위한 방법 및 장치
PCT/CN2015/078113 WO2016107036A1 (zh) 2014-12-30 2015-04-30 图片折叠方法及装置
US14/796,029 US9911173B2 (en) 2014-12-30 2015-07-10 Method and device for displaying images
EP15203170.4A EP3040912A1 (en) 2014-12-30 2015-12-30 Method and device for classifying pictures

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410838446.1A CN104598534B (zh) 2014-12-30 2014-12-30 图片折叠方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104598534A true CN104598534A (zh) 2015-05-06
CN104598534B CN104598534B (zh) 2018-04-06

Family

ID=53124319

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410838446.1A Active CN104598534B (zh) 2014-12-30 2014-12-30 图片折叠方法及装置

Country Status (8)

Country Link
EP (1) EP3040912A1 (zh)
JP (1) JP6305565B2 (zh)
KR (1) KR101727061B1 (zh)
CN (1) CN104598534B (zh)
BR (1) BR112015017859A8 (zh)
MX (1) MX356154B (zh)
RU (1) RU2639682C2 (zh)
WO (1) WO2016107036A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016107036A1 (zh) * 2014-12-30 2016-07-07 小米科技有限责任公司 图片折叠方法及装置
CN106484704A (zh) * 2015-08-25 2017-03-08 中兴通讯股份有限公司 一种图片处理方法及装置
US9911173B2 (en) 2014-12-30 2018-03-06 Xiaomi Inc. Method and device for displaying images
CN110297611A (zh) * 2018-03-22 2019-10-01 富士施乐株式会社 用于跟踪权利持有者拥有的印刷材料的复制的系统和方法
CN114663412A (zh) * 2022-04-01 2022-06-24 中国科学院地理科学与资源研究所 基于陆表水域生态红线的长连续遥感图像处理方法及装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111459387A (zh) * 2020-04-09 2020-07-28 上海尊溢商务信息咨询有限公司 一种框选拖拽式图片分类的交互方法
US12039082B2 (en) 2022-08-09 2024-07-16 Motorola Solutions, Inc. System and method for anonymizing a person captured in an image
CN117009564B (zh) * 2023-09-28 2024-01-05 荣耀终端有限公司 图片处理方法和电子设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100156834A1 (en) * 2008-12-24 2010-06-24 Canon Kabushiki Kaisha Image selection method
CN101711662B (zh) * 2008-09-30 2012-04-11 奥林巴斯医疗株式会社 图像显示装置和图像显示方法
JP2012138679A (ja) * 2010-12-24 2012-07-19 Nikon Corp 画像処理装置、画像分類プログラム、及び、画像表示プログラム
CN104111778A (zh) * 2014-06-25 2014-10-22 小米科技有限责任公司 图片显示方法和装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6240424B1 (en) * 1998-04-22 2001-05-29 Nbc Usa, Inc. Method and system for similarity-based image classification
US6895104B2 (en) * 2001-02-16 2005-05-17 Sac Technologies, Inc. Image identification system
JP2004062804A (ja) * 2002-07-31 2004-02-26 Ricoh Co Ltd 画像の分類方法、画像特徴量空間表示方法、プログラムおよび記録媒体
US7379627B2 (en) * 2003-10-20 2008-05-27 Microsoft Corporation Integrated solution to digital image similarity searching
KR101029160B1 (ko) 2011-02-07 2011-04-13 (주)올라웍스 이미지 데이터베이스에 신규 이미지 및 이에 대한 정보를 추가하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
JP5719760B2 (ja) 2011-12-28 2015-05-20 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥分類装置
US9396412B2 (en) * 2012-06-21 2016-07-19 Siemens Aktiengesellschaft Machine-learnt person re-identification
US8874589B1 (en) * 2012-07-16 2014-10-28 Google Inc. Adjust similar users identification based on performance feedback
CN104216976B (zh) * 2014-09-01 2018-09-04 广东欧珀移动通信有限公司 一种移动终端图片分组查看方法及系统
CN104598534B (zh) * 2014-12-30 2018-04-06 小米科技有限责任公司 图片折叠方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101711662B (zh) * 2008-09-30 2012-04-11 奥林巴斯医疗株式会社 图像显示装置和图像显示方法
US20100156834A1 (en) * 2008-12-24 2010-06-24 Canon Kabushiki Kaisha Image selection method
JP2012138679A (ja) * 2010-12-24 2012-07-19 Nikon Corp 画像処理装置、画像分類プログラム、及び、画像表示プログラム
CN104111778A (zh) * 2014-06-25 2014-10-22 小米科技有限责任公司 图片显示方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JAU-YUEN CHEN 等: "Active Browsing with Similarity Pyramids", 《CONFERENCE RECORD OF THE THIRTY-SE CONDASILOMAR CONFERENCE ON PACIFIC GROVE》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016107036A1 (zh) * 2014-12-30 2016-07-07 小米科技有限责任公司 图片折叠方法及装置
US9911173B2 (en) 2014-12-30 2018-03-06 Xiaomi Inc. Method and device for displaying images
CN106484704A (zh) * 2015-08-25 2017-03-08 中兴通讯股份有限公司 一种图片处理方法及装置
CN110297611A (zh) * 2018-03-22 2019-10-01 富士施乐株式会社 用于跟踪权利持有者拥有的印刷材料的复制的系统和方法
CN114663412A (zh) * 2022-04-01 2022-06-24 中国科学院地理科学与资源研究所 基于陆表水域生态红线的长连续遥感图像处理方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2016107036A1 (zh) 2016-07-07
JP6305565B2 (ja) 2018-04-04
EP3040912A1 (en) 2016-07-06
MX2015009217A (es) 2016-08-11
KR101727061B1 (ko) 2017-04-26
JP2017510907A (ja) 2017-04-13
BR112015017859A2 (pt) 2017-07-11
CN104598534B (zh) 2018-04-06
MX356154B (es) 2018-05-16
BR112015017859A8 (pt) 2022-08-02
RU2015131296A (ru) 2017-02-03
RU2639682C2 (ru) 2017-12-21
KR20160096012A (ko) 2016-08-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104598534A (zh) 图片折叠方法及装置
CN104753766A (zh) 表情发送方法及装置
CN105119812A (zh) 在聊天界面更改表情符号的方法、装置及终端设备
CN104378570A (zh) 录音方法及装置
CN104219388A (zh) 语音控制方法和装置
CN105488511A (zh) 图像的识别方法及装置
CN104978200A (zh) 应用程序显示方法及装置
CN104238912A (zh) 应用控制方法及装置
CN105117033A (zh) 外接设备的连接方法及装置
CN105487805A (zh) 对象操作方法及装置
CN104636140A (zh) 固件压缩方法、固件解压方法和装置
CN104731880A (zh) 图片排序方法和装置
CN104486451A (zh) 应用程序推荐方法及装置
CN104536935A (zh) 计算显示方法、计算编辑方法及装置
CN103914148A (zh) 一种显示功能界面的方法、装置及终端设备
CN104793843A (zh) 桌面显示方法及装置
CN104461568A (zh) 识别电子配件的装置及方法
CN105426878A (zh) 人脸聚类方法及装置
CN105389113A (zh) 基于手势的应用控制方法、装置及终端
CN105487773A (zh) 屏幕截图的方法及装置
CN104216672A (zh) 显示控制方法及装置
CN105224174A (zh) 粘贴选项的显示方法及装置
CN105468281A (zh) 显示设置界面的方法和装置
CN104850643A (zh) 图片对比方法和装置
CN104573642A (zh) 人脸识别方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant