CN105677059A - 一种表情图片输入方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明适用计算机技术领域，提供了一种表情图片输入方法及系统，所述方法包括：接收用户输入的手写简笔画，对手写简笔画进行识别，查找与简笔画关联的表情图片，输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片，从而使得用户只需通过手写输入简单的笔画，即可实现表情图片的输入，简化了表情图片的输入方式，提高了表情图片的输入效率，进而提高了适用的穿戴式设备的交互性。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种表情图片输入方法及系统。
背景技术
“穿戴式智能设备”是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。随着移动互联网的发展、技术进步和高性能低功耗处理芯片的推出等，各种各样的穿戴式设备不断推出。
智能手表是比较流行的穿戴式设备，而现有智能手表大多只能起到显示输出的作用，交互性不高。与之相反的是，用户期望智能手表能提供更多的交互功能，例如，表情图片或动画目前是用户社交中很受欢迎的、使用频率较高的工具之一，可以方便、形象地表达用户的心情和语言。然而，由于智能手表和传统手表屏幕面积比较小，而现有的表情图片输入方法无法实现在小面积屏幕上进行舒适、有效地输入，使得用户输入表情时比较困难。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种表情图片输入方法及系统，旨在解决由于现有技术无法提供一种有效的表情图片输入方法及系统，以用于智能手表等穿戴式设备，导致表情输入复杂的问题。
一方面，本发明提供了一种表情图片输入方法，所述方法包括下述步骤：
接收用户输入的手写简笔画；
对所述手写简笔画进行识别，查找与所述简笔画关联的表情图片；
输出查找到的表情图片，根据所述用户的选择确定输入的表情图片。
另一方面，本发明提供了一种表情图片输入系统，所述系统包括：
笔画接收单元，用于接收用户输入的手写简笔画；
表情图片查找单元，用于对所述手写简笔画进行识别，查找与所述简笔画关联的表情图片；以及
表情图片确定单元，用于输出查找到的表情图片，根据所述用户的选择确定输入的表情图片。
在本发明实施例中，接收用户输入的手写简笔画，对手写简笔画进行识别，查找与简笔画关联的表情图片，输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片，这样，用户只需通过手写输入简单的笔画，即可实现表情图片的输入，简化了表情图片的输入方式，提高了表情图片的输入效率，从而提高了使用本发明实施例的穿戴式设备的交互性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的表情图片输入方法的实现流程图；
图2是本发明实施例二提供的表情图片输入方法的实现流程图；
图3是本发明实施例二提供的简笔画与表情图片的关联示意图；
图4是本发明实施例三提供的表情图片输入方法的实现流程图；
图5是本发明实施例三提供的简笔画与表情图片的关联示意图；
图6是本发明实施例四提供的表情图片输入系统的结构图；
图7是本发明实施例五提供的表情图片输入系统的结构图；以及
图8是本发明实施例六提供的表情图片输入系统的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：
实施例一：
图1示出了本发明实施例一提供的表情图片输入方法的实现流程，详述如下：
在步骤S101中，接收用户输入的手写简笔画。
本发明实施例适用于智能手表、带有触摸输入界面的智能手环等穿戴式设备，输入的手写简笔画成一定的形状排列，例如，三角形。在具体实施过程中，可通过触摸屏接收用户手写输入的简笔画，其中，简笔画为表示用户表情的简单笔画，例如，斜线、形状为半圆或椭圆的曲线、V形曲线、一笔而成的圆形、三角形等笔画。表示一个用户表情的简笔画可以包括一个、二或三个笔画，优选地包括三个简笔画，从而根据人脸结构简单、精确地描述用户表情。
在步骤S102中，对手写简笔画进行识别，查找与简笔画关联的表情图片。
在本发明实施例中，在接收到用户输入的手写简笔画后，需要提取笔画的特征，例如，落笔顺序、笔画形状等。识别后在预设的表情图片库中查找与识别的简笔画关联的表情图片，其中，表情图片库中存储有动漫人物类型的表情图片，也可以包括用户自己的表情图片，应注意表情图片不只包括人脸部分，还可以包括其他部分甚至全身。
在步骤S103中，输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片。
在本发明实施例中，当查找到的表情图片有多张时，根据用户的选择确定输入的表情图片，只有一张时，则将该张表情图片默认为用户选择的表情图片。
在本发明实施例中，接收用户输入的手写简笔画，对手写简笔画进行识别，查找与简笔画关联的表情图片，输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片，这样，用户通过手写输入简单的笔画，即可实现表情图片的输入，简化了表情图片的输入方式，提高了表情图片的输入效率，从而提高了使用本发明实施例的穿戴式设备的交互性。
优选地，在本发明实施例中，用户手写输入的简笔画可以为是形状为数字的简笔画。在对输入的简笔画进行识别后，若识别为数字，则查找与该数字简笔画关联的表情图片，从而输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片。具体地，一个数字笔画关联一种表情类别下的表情图片，其中，表情类别为描述面部表情的标签或标识符，作为示例地，当表情类别包括喜、怒、哀、乐、悲类别时，可用数字笔画“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示。这样可进一步简化用户输入表情图片的效率。
实施例二：
图2示出了本发明实施例二提供的表情图片输入方法的实现流程，详述如下：
在步骤S201中，接收用户输入的手写简笔画；
本发明实施例适用于智能手表、带有触摸输入界面的智能手环等穿戴式设备，输入的手写简笔画成一定的形状排列，例如，三角形。在具体实施过程中，可通过触摸屏接收用户手写输入的简笔画，其中，简笔画为表示用户表情的简单笔画，例如，斜线、形状为半圆或椭圆的曲线、V形曲线、一笔而成的圆形、三角形等笔画。表示一个用户表情的简笔画可以包括一个、二或三个笔画，优选地包括三个简笔画，从而根据人脸结构简单、精确地描述用户表情。
在步骤S202中，对手写简笔画进行识别，计算识别出的手写简笔画与预先存储的简笔画模板的相似度。
在本发明实施例中，预先为每个表情类别设置对应的简笔画模板，表情类别为描述面部表情的标签或标识符，作为示例地，表情类别可以包括喜、怒、哀、乐、悲等类别。简笔画模板为预先设置的用于表示某类表情类别的代表性简笔画。每个表情类别对应一个或多个简笔画模板，当对应多个简笔画模板时，可更全面、精确、形象地描述面部表情。
在步骤S203中，获取计算的相似度最大时对应的简笔画模板。
在本发明实施例中，通过步骤S202计算出的手写简笔画与预先存储的多个简笔画模板的相似度后，获取与识别出的手写简笔画相似度最大的简笔画模板。由于简笔画模板为预先设置的用于表示某类表情类别的代表性简笔画，因此，与识别出的手写简笔画相似度最大的简笔画模板即可认为是手写输入的简笔画。
在步骤S204中，获取与对应的简笔画模板关联的表情图片，以得到与简笔画关联的表情图片。
在本发明实施例中，每个简笔画模板对应一表情类别，每个表情类别则关联有一或多张表情图片，从而将简笔画模板与表情图片关联起来。如图3所示。作为示例地，每个简笔画模板关联有两张图片。
在步骤S205中，输出查找到的关联的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片。
在本发明实施例中，当查找到的表情图片有多张时，根据用户的选择确定输入的表情图片，只有一张时，则将该张表情图片默认为用户选择的表情图片。
在本发明实施中，预先为每个表情类别设置对应的简笔画模板，在接收到接收用户输入的手写简笔画后，计算手写简笔画与预先存储的简笔画模板的相似度，从而将与手写简笔画相似度最大的简笔画模板对应的表情图片确定为用户输入的表情图片，简化了表情图片的获取过程，提高了表情图片的输入效率。
可选地，当查找到的表情图片有多张时，可进一步将对应的简笔画模板与查找到的多张表情图片进行匹配，将匹配的表情图片确定为用户输入的表情图片，实现简笔画与表情图片的一对一匹配，进一步提高表情图片的输入速度。
实施例三：
图4示出了本发明实施例三提供的表情图片输入方法的实现流程，详述如下：
在步骤S401中，接收用户输入的手写简笔画。
在步骤S402中，对手写简笔画进行识别，提取预设表情数据库中表情图片预设部位的特征表示。
在本发明实施例中，可预先建立表情数据库，以用于存储表情图片。在接收到用户输入的手写简笔画后，对手写简笔画进行识别，同时，可提取表情数据库中表情图片预设部位的特征表示，以用于后续的匹配计算。其中，预设部位可以为明显体现人类表情的部位，优选地，预设部件为嘴、眼睛部位。
在步骤S403中，计算识别出的手写简笔画与表情图片预设部位的特征表示的相似度。
在步骤S404中，确定计算的相似度最大时对应的表情图片为关联的表情图片。
在步骤S405中，输出查找到的关联的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片。
在本发明实施，接收用户输入的手写简笔画后，对手写简笔画进行识别，同时提取预设表情数据库中表情图片预设部位的特征表示，计算识别出的手写简笔画与表情图片预设部位的特征表示的相似度，确定计算的相似度最大时对应的表情图片为用户输入的表情图片，从而直接得到用户输入的表情图片。作为示例地，如图5所示，在该图中，确定的表情图片为用户通过自拍得到的相应表情图片，从而更加真实、形象地表征用户表情。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
实施例四：
图6示出了本发明实施例四提供的表情图片输入系统的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
在本发明实施例中，表情图片输入系统包括包括笔画接收单元61、表情图片查找单元62以及表情图片确定单元63，其中：
笔画接收单元61，用于接收用户输入的手写简笔画。
本发明实施例适用于智能手表、带有触摸输入界面的智能手环等穿戴式设备，输入的手写简笔画成一定的形状排列，例如，三角形。在具体实施过程中，可通过触摸屏接收用户手写输入的简笔画，其中，简笔画为表示用户表情的简单笔画，例如，斜线、形状为半圆或椭圆的曲线、V形曲线、一笔而成的圆形、三角形等笔画。表示一个用户表情的简笔画可以包括一个、二或三个笔画，优选地包括三个简笔画，从而根据人脸结构简单、精确地描述用户表情。
表情图片查找单元62，用于对手写简笔画进行识别，查找与所述简笔画关联的表情图片。
在本发明实施例中，在接收到用户输入的手写简笔画后，需要提取笔画的特征，例如，落笔顺序、笔画形状等。识别后在预设的表情图片库中查找与识别的简笔画关联的表情图片，其中，表情图片库中存储有动漫人物类型的表情图片，也可以包括用户自己的表情图片，应注意表情图片不只包括人脸部分，还可以包括其他部分甚至全身。
表情图片确定单元63，用于输出查找到的表情图片，根据所述用户的选择确定输入的表情图片。
在本发明实施例中，当查找到的表情图片有多张时，根据用户的选择确定输入的表情图片，只有一张时，则默认为用户选择的表情图片。
在本发明实施例中，接收用户输入的手写简笔画，对手写简笔画进行识别，查找与简笔画关联的表情图片，输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片，这样，用户通过手写输入简单的笔画，即可实现表情图片的输入，简化了表情图片的输入方式，提高了表情图片的输入效率，从而提高了使用本发明实施例的穿戴式设备的交互性。
实施例五：
图7示出了本发明实施例五提供的表情图片输入系统的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
在本发明实施例中，表情图片输入系统包括包括模板设置单元70、笔画接收单元71、表情图片查找单元72以及表情图片确定单元73，其中：
模板设置单元70，用于预先设置每个表情类别对应的一个或多个简笔画模板。
在本发明实施例中，预先为每个表情类别设置对应的简笔画模板，表情类别为描述面部表情的标签或标识符，作为示例地，表情类别可以包括喜、怒、哀、乐、悲等类别。简笔画模板为预先设置的用于表示某类表情类别的代表性简笔画。每个表情类别对应一个或多个简笔画模板，当对应多个简笔画模板时，可更全面、精确、形象地描述面部表情。
笔画接收单元71，用于接收用户输入的手写简笔画。
本发明实施例适用于智能手表、带有触摸输入界面的智能手环等穿戴式设备，输入的手写简笔画成一定的形状排列，例如，三角形。在具体实施过程中，可通过触摸屏接收用户手写输入的简笔画，其中，简笔画为表示用户表情的简单笔画，例如，斜线、形状为半圆或椭圆的曲线、V形曲线、一笔而成的圆形、三角形等笔画。表示一个用户表情的简笔画可以包括一个、二或三个笔画，优选地包括三个简笔画，从而根据人脸结构简单、精确地描述用户表情。
表情图片查找单元72，用于对手写简笔画进行识别，查找与所述简笔画关联的表情图片。
在本发明实施例中，在接收到用户输入的手写简笔画后，需要提取笔画的特征，例如，落笔顺序、笔画形状等。识别后在预设的表情图片库中查找与识别的简笔画关联的表情图片，其中，表情图片库中存储有动漫人物类型的表情图片，也可以包括用户自己的表情图片，应注意表情图片不只包括人脸部分，还可以包括其他部分甚至全身。
表情图片确定单元73，用于输出查找到的表情图片，根据所述用户的选择确定输入的表情图片。
优选地，在本发明实施例中，表情图片查找单元72包括：
第一计算单元721，用于计算识别出的手写简笔画与预先存储的简笔画模板的相似度；
模板获取单元722，用于获取计算的相似度最大时对应的简笔画模板；以及
图片获取单元723，用于获取与所述对应的简笔画模板关联的表情图片，以得到与所述简笔画关联的表情图片。
在本发明实施中，预先为每个表情类别设置对应的简笔画模板，在接收到接收用户输入的手写简笔画后，计算手写简笔画与预先存储的简笔画模板的相似度，从而将与手写简笔画相似度最大的简笔画模板对应的表情图片确定为用户输入的表情图片，简化了表情图片的获取过程，提高了表情图片的输入效率。
实施例六：
图8示出了本发明实施例六提供的表情图片输入系统的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
在本发明实施例中，表情图片输入系统包括包括笔画接收单元81、表情图片查找单元82以及表情图片确定单元83，其中：
笔画接收单元81，用于接收用户输入的手写简笔画。
表情图片查找单元82，用于对手写简笔画进行识别，查找与简笔画关联的表情图片。
表情图片确定单元83，用于输出查找到的表情图片，根据用户的选择确定输入的表情图片。
优选地，在本发明实施例中，表情图片查找单元82包括：
特征提取单元821，用于提取预设表情数据库中表情图片预设部位的特征表示；
第二计算单元822，用于计算所述识别出的手写简笔画与所述表情图片预设部位的特征表示的相似度；以及
关联图片确定单元823，用于确定所述计算的相似度最大时对应的表情图片为所述关联的表情图片。
在本发明实施，接收用户输入的手写简笔画后，对手写简笔画进行识别，同时提取预设表情数据库中表情图片预设部位的特征表示，计算识别出的手写简笔画与表情图片预设部位的特征表示的相似度，确定计算的相似度最大时对应的表情图片为用户输入的表情图片，从而直接得到用户输入的表情图片。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种表情图片输入方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：
接收用户输入的手写简笔画；
对所述手写简笔画进行识别，查找与所述简笔画关联的表情图片；
输出查找到的表情图片，根据所述用户的选择确定输入的表情图片。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，查找与所述简笔画关联的表情图片的步骤包括：
计算所述识别出的手写简笔画与预先存储的简笔画模板的相似度；
获取所述计算的相似度最大时对应的简笔画模板；
获取与所述对应的简笔画模板关联的表情图片，以得到与所述简笔画关联的表情图片。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算的相似度最大时对应的简笔画模板用于表征所述关联的表情图片所属的表情类别。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
预先设置每个表情类别对应的一个或多个简笔画模板。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，查找与所述简笔画关联的表情图片的步骤包括：
提取预设表情数据库中表情图片预设部位的特征表示；
计算所述识别出的手写简笔画与所述表情图片预设部位的特征表示的相似度；
确定所述计算的相似度最大时对应的表情图片为所述关联的表情图片。
6.一种表情图片输入系统，其特征在于，所述系统包括：
笔画接收单元，用于接收用户输入的手写简笔画；
表情图片查找单元，用于对所述手写简笔画进行识别，查找与所述简笔画关联的表情图片；以及
表情图片确定单元，用于输出查找到的表情图片，根据所述用户的选择确定输入的表情图片。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述表情图片查找单元包括：
第一计算单元，用于计算所述识别出的手写简笔画与预先存储的简笔画模板的相似度；
模板获取单元，用于获取所述计算的相似度最大时对应的简笔画模板；以及
图片获取单元，用于获取与所述对应的简笔画模板关联的表情图片，以得到与所述简笔画关联的表情图片。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述计算的相似度最大时对应的简笔画模板用于表征所述关联的表情图片所属的表情类别。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
模板设置单元，用于预先设置每个表情类别对应的一个或多个简笔画模板。
10.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述表情图片查找单元包括：
特征提取单元，用于提取预设表情数据库中表情图片预设部位的特征表示；
第二计算单元，用于计算所述识别出的手写简笔画与所述表情图片预设部位的特征表示的相似度；以及
关联图片确定单元，用于确定所述计算的相似度最大时对应的表情图片为所述关联的表情图片。
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