CN104635930A - 一种信息处理方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息处理方法及电子设备，应用于一电子设备中，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述方法包括：在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。本发明提供的上述方法，解决了现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题，实现快捷且简便地输入表情图像的技术效果。

Description

一种信息处理方法及电子设备

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种信息处理方法及电子设备。

背景技术

随着电子设备技术的发展，各种各样的电子设备进入了用户的生活，例如手机、笔记本电脑、平板电脑，给人们的生活带来了极大的便利，而这些电子设备的出现，方便了人们之间的通信与交流。在这些电子设备中，通常具有一些聊天或者提供输入文字功能的应用程序，如：QQ应用程序、微信应用程序、邮件、浏览器等，用户可通过这类应用程序输入文字或表情图像。在用户通过电子设备的这类应用程序输入表情图像时，首先需要点击表情功能按键，电子设备将所有的本地表情图像显示在表情列表中，用户需要在表情列表里面查找需要输入的表情图像，在对表情列表中的表情图像进行选择后，才可在输入框里输入对应的表情图像。

本申请发明人在实现本申请实施例中技术方案的过程中，发现现有技术至少存在如下技术问题：

由于用户在通过电子设备进行表情图像的输入时，需要在表情列表中查找需要输入的表情图像，又由于表情列表中存在不同类型的各种表情图像，用户可能需要较长时间才能查找到需要输入的表情图像。比如：用户需要输入“微笑”的表情图像时，表情列表中显示了“大笑”、“哭”、“可怜”、“惊讶”、“微笑”等各类表情图像，用户需要在这些表情图像中查找“微笑”的表情图像。所以，现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法及电子设备，用于解决现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题，实现快捷且简便地输入表情图像的技术效果。

本发明一方面提供了一种信息处理方法，应用于一电子设备中，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述方法包括：

在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

可选的，所述获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像，具体包括：

通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

可选的，所述基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息，具体包括：

提取所述人体图像中的N个特征信息；

基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

可选的，所述基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像，具体包括：

基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

可选的，在获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像之后，所述方法还包括：

生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。

另一方面，本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述电子设备包括：

第一获取单元，用于在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

第二获取单元，用于基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

第三获取单元，用于基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

可选的，所述第一获取单元具体包括：

第一获取模块，用于通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

第一判断模块，用于判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

第二获取模块，用于在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

可选的，所述第二获取单元具体包括：

第三获取模块，用于提取所述人体图像中的N个特征信息；

第一生成模块，用于基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

可选的，所述第三获取单元具体包括：

第四获取模块，用于基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

第五获取模块，用于基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

第二生成模块，用于基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

可选的，所述电子设备还包括：

第三生成模块，用于生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

第四生成模块，用于生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。

本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：

1、由于在本申请实施例的技术方案中，采用了在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像的技术手段。这样，电子设备在采集获得的用户的人体图像后，可以对人体图像进行表情识别，进而根据表情识别的结果获得与用户真实表情相匹配的网络表情图像。所以，有效地解决了现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题，实现快捷且简便地输入表情图像的技术效果。

2、由于在本申请实施例的技术方案中，采用了基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像的技术手段，这样，电子设备可通过多种方式获得与用户表情相匹配的多个不同类型的网络表情图像。所以，实现了电子设备存在输入表情图像，仅通过用户的表情信息就可获得丰富的表情图像的技术效果。

附图说明

图1为本申请实施例一提供的一种信息处理方法的流程图；

图2为本申请实施例一中信息处理方法的步骤S101的具体实现方式流程图；

图3为本申请实施例一中信息处理方法的步骤S102的具体实现方式流程图；

图4为本申请实施例二提供的一种电子设备的功能结构方框图。

具体实施方式

在本申请实施例提供的技术方案中，通过提供一种信息处理方法及电子设备，用于解决现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题，实现快捷且简便地输入表情图像的技术效果。

为解决上述技术问题并实现上述技术效果，本申请实施例中技术方案的总体思路如下：

一种信息处理方法，应用于一电子设备中，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述方法包括：

在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

由于在本申请实施例的技术方案中，采用了在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像的技术手段。这样，电子设备在采集获得的用户的人体图像后，可以对人体图像进行表情识别，进而根据表情识别的结果获得与用户真实表情相匹配的网络表情图像。所以，有效地解决了现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题，实现快捷且简便地输入表情图像的技术效果。

下面结合附图对本申请实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。

实施例一

请参考图1，本申请实施例提供一种信息处理方法，应用于一电子设备中，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述方法包括：

S101：在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

S102：基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

S103：基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

在具体实施过程中，所述电子设备可以是具有摄像头的手机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备，也可以是别的电子设备，在此，就不一一举例了。

在本申请实施例中，将以电子设备是具有摄像头的手机为例，来对本申请实施例中的方法的实现过程进行详细描述。

请参照图2，步骤S101的具体实现过程中还包括以下步骤：

S201：通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

S202：判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

S203：在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

在以电子设备是具有摄像头的手机为例时，步骤S101的具体实现可以是：当用户打开手机上具有信息输入功能的应用程序，如：QQ应用程序、微信应用程序、浏览器等应用程序，用户可在应用程序的信息输入区域输入信息，当用户在信息输入区域输入信息时，信息输入区域处于信息输入状态。当手机检测到信息输入区域处于信息输入状态时，开启手机的摄像头；或者，当手机检测到信息输入区域处于信息输入状态时，且手机检测到用户用于确认开启摄像头的确认操作后，手机开启摄像头。

具体的，手机检测到用户用于确认开启摄像头的确认操作可通过以下几种方式：

第一种方式，声控方式，手机通过设置在手机上的声音采集单元，如：麦克，采集手机的用户的当前声控信号；然后，判断当前声控信号是否为预设声控信号；然后，在当前声控信号为预设声控信号时，生成开启摄像头命令，其中，预设声控信号为与开启摄像头命令对应的声控信号。

第二种方式，按键拍照模式，手机检测是否有针对设置在手机上的机械拍照按键的按压操作，或手机检测是否有针对显示在手机显示屏上摄像头开启图标的点击操作；然后，在检测到按压操作或点击操作时，响应按压操作或点击操作，生成开启摄像头命令。

进而，在手机开启摄像头后，摄像头可采集当前视角范围内的图像，进而通过摄像头检测预设的距离范围内是否存在目标物体，如：用户的脸或肢体，该预设范围可以设置为手机显示屏前方用户自定义的距离范围。在具体实施过程中，可根据实际需求来设定预设的距离范围。进一步，为了避免用户误操作，手机还可以检测预设的距离范围内是否存在目标物体，并且目标物体在预设距离范围内停留的时间满足预定的时间范围。在手机锁定目标物体后，即可采集获得目标物体的图像。比如，用户开启摄像头后，将摄像头对着自己的脸，此时，摄像头采集采集获得第一图像，并对第一图像进行人脸识别，判断第一图像中是否包含用户的人脸图像，在第一图像中包含用户的人脸图像时，保存该第一图像至手机本地缓存中。又如，用户在开启摄像头后，摄像头视角范围内并未检测到用户的人脸，此时，摄像头不会获取到当前视角范围内的图像。

在执行完成步骤S101之后，本申请实施例中的方法便执行步骤S102，即：基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息。

请参照图3，步骤S102的具体实现过程中还包括以下步骤：

S301：提取所述人体图像中的N个特征信息；

S302：基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

继续以电子设备是具有摄像头的手机为例，对步骤S102的具体实现进行详细描述。

当手机确认摄像头采集的图像中包含用户的人脸或肢体图像时，获得该人体图像，提取该人体图像中的N个特征信息，具体的，手机首先对图像的大小和灰度进行归一化处理，以及头部姿态的矫正，图像分割等处理；然后，手机将包含用户人体图像中的像素点阵转化成更高级别图像表述，如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等，在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进行降维处理。进而，手机对包含用户人体图像进行特征提取，特征提取的主要方法有：几何特征提取方法、统计特征提取方法、频率域特征提取方法和运动特征提取方法等。

其中，在手机采用几何特征提取方法进行特征提取时，手机对包含用户人体图像中的人脸的五官，如眼睛、眉毛、嘴巴等的位置变化进行定位测量，提取其大小、距离、形状及相互比例等特征。在手机采用基于整体统计特征的方法进行特征提取时，手机尽可能多的保留原始人脸表情图像中的信息，并允许分类器发现表情图像中相关特征，通过对整幅人脸表情图像进行变换，比如：通过PCA方法提取特征信息，构建一个正交维数空间来表示包含用户人体图像，并对正交维数空间进行分析，得到数据变化的主要特征。在手机采用基于整体统计特征的方法进行特征提取时，手机将包含用户人体的图像从空间域转换到频率域，运用Gabor小波变换等方式提取图像中不同方向不同细节程度的图像特征。在具体实施过程中，可根据实际需要来设置特征提取的方法，在此本申请不做限制。

在手机提取包含用户人体的图像中的N个特征信息后，对这N个特征信息进行分析，进而确定用户的当前表情信息。具体的，在手机提取到N个特征信息后，对N个特征信息进行分析，进而对图像中的用户表情进行表情分类表情分类由一个分类器执行，该分类器由模式分布模型组成，与判决程序相结合。通过分类器就可以确定给定图像中用户表情属于哪一类表情。基本做法是在样本集的基础上确定判别规则，对于新给定的图像根据已有的判别规则来分类，从而达到识别的目的。

一般常用的表情分类方法有以下几种：最近邻法，即基于样本间距离的分类方法；基于模板的匹配方法，即为每一个要识别的表情建立一个模板，将待测表情与每种表情模板进行匹配，匹配度越高，则待测表情与某种表情越相似；基于神经网络的方法，网络的输出节点对应于6种基本表情和中性表情，输入层的神经元对应从输入脸部图像中提取的亮度分布数据，输出神经元对应6种基本表情类别；基于概率模型的方法。估计表情图像的参数分布模型，分别计算被测表情属于每个类的概率，取最大概率的类别为识别结果。在具体实施过程中，可根据实际需要来设置表情分类的方法，在此本，申请不做限制。

手机通过上述表情分类方法中任意一种方法，可得到用户的表情信息。比如：在手机提取包含用户人体的图像中的N个特征信息后，对这N个特征信息进行分析，进而确定用户的当前表情信息为六种基本表情中的愤怒、高兴、悲伤、惊讶、厌恶、恐惧中任意一种。

进一步，手机还可以对用户的人脸与肢体结合的特征进行识别，比如：手机识别到图像中包含用户的人脸图像以及用户手指的图像，并且，识别到在图像中用户的手指是位于用户人脸图像的两侧，用户的人脸图像是高兴表情，此时，手机确定用户的表情为高兴且带手势的表情。

进一步，手机还可以仅对用户的肢体特征进行识别，比如：手机识别到图像中包含用户手指的图像，并且，识别到在图像中用户的手指比划的是一个OK的姿态。此时，手机确定用户的表情为手势表情。

在执行完成步骤S102之后，本申请实施例中的方法便执行步骤S103，即：基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

步骤S103的具体实现过程中包括以下步骤：基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

继续以电子设备是具有摄像头的手机为例，对步骤S103的具体实现进行详细描述。

在手机获得获得用户表情信息时，可基于该表情获得在手机本地表情特征库中获得与特征信息相匹配的网络表情图像，同时，还可以通过网络获得与特征信息相匹配的网络表情图像。具体的，当手机中存储有各种网络表情包时，可在表情包中查找与特征信息匹配的网络表情图像。比如：手机识别到图像中包含用户的人脸图像以及用户手指的图像，并且，识别到在图像中用户的手指是位于用户人脸图像的两侧，用户的人脸图像是高兴表情，此时，手机确定用户的表情为高兴且带手势的表情，手机在本地表情包中获得面部特征为高兴且面部两侧具有肢体的网络表情图像。

同理，在手机获得获得用户表情信息时，可建立与第二电子设备的通信连接，第二电子设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备，也可以是云端服务器，在此，本申请不再一一举例。当第二电子设备是平板电脑时，手机建立与平板电脑间的通信连接，该通信连接可以是无线连接、有线连接、移动网络连接、蓝牙连接等等。在建立与平板电脑间的通信连接后，手机发送请求发送与用户表情信息及特征信息相匹配的网络表情图像，当平板电脑接受到该请求后，就将与用户表情信息及特征信息相匹配的网络表情图像发送至手机。比如：手机识别到图像中包含用户的人脸图像以及用户手指的图像，并且，识别到在图像中用户的手指是位于用户人脸图像的两侧，用户的人脸图像是高兴表情，此时，手机确定用户的表情为高兴且带手势的表情，手机发送获取面部特征为高兴且面部两侧具有肢体的网络表情图像请求至平板电脑，平板电脑接受到该请求后，将符合条件的网络表情图像发送至手机。

进一步，手机还可以基于图像中的N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的网络表情图像。具体的，当手机提取的N个特征信息为该图像中包含用户正面人脸的图像时，可对用户的人脸图像进行光线补偿，以抵消整个图像中存在的色彩偏差，增强图像的对比度，突出图像特征，把经过预处理的图像存储为纹理。然后，选择纹理中发际线中点、眉心中点、鼻端中点和下巴中点，定出三庭的大体位置，计算三庭的长度和脸长；选择左眼外部眼角点、左眼内部眼角点、右眼内部眼角点、右眼外部眼角点、两眼中心点连线与脸部轮廓左边和右边的交点，计算出眼宽和脸宽；选择鼻翼最宽处左边和右边的端点、左嘴角点和右嘴角点，计算出鼻宽和嘴宽。进而，通过面部各特征数值的计算，即可得出特征比例值，将其与标准人脸的相应比例进行比较，确定显著特征的位置。最后，对显著特征进行夸张变形，夸张变形的主要方式是拉伸压缩和鱼眼放大挤压，经过夸张变形的人脸照片已经极具漫画效果，再对图像进行绘制风格处理，得到用户真实人脸转换为卡通的图像。

在执行完成步骤S103之后，本申请实施例中的方法还包括如下步骤：

生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。

继续以电子设备是具有摄像头的手机为例，对上述步骤的具体实现进行详细描述。

手机在获得与表情特征与表情信息匹配的至少一个网络表情图像后，会生成一表情列表，将获得的至少一个表情图像随机地排列在表情列表中。或者，手机在获得与表情特征与表情信息匹配的至少一个网络表情图像后，会生成一表情列表，将获得的至少一个表情图像以及摄像头采集的用户的真实人脸图像都随机地排列在表情列表中。

进一步，表情列表可显示在显示屏上的输入区域的下方或右侧，在此，本申请不做限制。在手机检测到用户的选择表情列表中的多个网络表情图像和包含用户人脸的真实照片中任意一幅或多幅后，将用户选择的图像显示在输入区域。或者，随机从表情列表中的多个网络表情图像和包含用户人脸的真实照片中任意一幅或多幅显示在输入区域。

实施例二

基于与本申请实施例一中信息处理方法同样的发明构思，请参考图4，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述电子设备包括：

第一获取单元401，用于在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

第二获取单元402，用于基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

第三获取单元403，用于基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

所述第一获取单元具体包括：

第一获取模块，用于通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

第一判断模块，用于判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

第二获取模块，用于在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

所述第二获取单元具体包括：

第三获取模块，用于提取所述人体图像中的N个特征信息；

第一生成模块，用于基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

所述第三获取单元具体包括：

第四获取模块，用于基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

第五获取模块，用于基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

第二生成模块，用于基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

所述电子设备还包括：

第三生成模块，用于生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

第四生成模块，用于生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。

通过本申请实施例中的一个或多个技术方案，可以实现如下一个或多个技术效果：

1、由于在本申请实施例的技术方案中，采用了在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像的技术手段。这样，电子设备在采集获得的用户的人体图像后，可以对人体图像进行表情识别，进而根据表情识别的结果获得与用户真实表情相匹配的网络表情图像。所以，有效地解决了现有技术中的电子设备存在输入表情图像的操作步骤繁琐复杂的技术问题，实现快捷且简便地输入表情图像的技术效果。

2、由于在本申请实施例的技术方案中，采用了基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像的技术手段，这样，电子设备可通过多种方式获得与用户表情相匹配的多个不同类型的网络表情图像。所以，实现了电子设备存在输入表情图像，仅通过用户的表情信息就可获得丰富的表情图像的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

具体来讲，本申请实施例中的信息处理方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与信息处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：

在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像，对应的计算机指令在具体被执行过程中，具体包括如下步骤：

通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息，具体包括如下步骤：

提取所述人体图像中的N个特征信息；

基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像，具体包括如下步骤：

基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

可选的，当存储介质中的与信息处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，在步骤获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像之后，还包括如下步骤：

生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，应用于一电子设备中，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述方法包括：

在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像，具体包括：

通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息，具体包括：

提取所述人体图像中的N个特征信息；

基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

4.如权利要求1-3中任一权项所述的方法，其特征在于，所述基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像，具体包括：

基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像之后，所述方法还包括：

生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。

6.一种电子设备，所述电子设备包括一图像采集单元和显示单元，所述电子设备包括：

第一获取单元，用于在所述显示单元的输入区域处于信息输入状态时，获得所述图像采集单元采集获得的用户的人体图像；

第二获取单元，用于基于所述人体图像，获得所述用户的表情信息；

第三获取单元，用于基于所述表情信息，获得与所述表情信息相匹配的至少一个网络表情图像。

7.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述第一获取单元具体包括：

第一获取模块，用于通过所述图像采集单元采集获得第一图像；

第一判断模块，用于判断所述第一图像是否包含所述用户的人脸图像，获得第一判断结果；

第二获取模块，用于在所述第一判断结果为是时，获得所述人体图像。

8.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述第二获取单元具体包括：

第三获取模块，用于提取所述人体图像中的N个特征信息；

第一生成模块，用于基于所述N个特征信息，生成所述表情信息。

9.如权利要求6-8中任一权项所述的电子设备，其特征在于，所述第三获取单元具体包括：

第四获取模块，用于基于所述表情信息，在所述电子设备中的本地表情特征库中检测获得与所述N个特征信息相匹配的至少一个第一网络表情图像；和/或

第五获取模块，用于基于所述电子设备与第二电子设备间的第一通信连接，检测获得在所述第二电子设备中的第一表情特征库中与所述N个特征信息相匹配的至少一个第二网络表情图像；和/或

第二生成模块，用于基于所述N个特征信息，生成与所述N个特征信息对应的至少一个第三网络表情图像。

10.如权利要求9所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括：

第三生成模块，用于生成包含所述至少一个网络表情图像的第一表情列表；或

第四生成模块，用于生成包含所述至少一个网络表情图像与所述人体图像的第一表情列表。