CN108171166A - 用于处理图像的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标图像；检测该目标图像所包括的人脸对象，并确定该人脸对象所对应人员的属性信息；基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定该人员的属性信息所对应的气质类型。本申请实施例通过图像所包括的人脸对象，获取该人脸对象所对应人员的更加丰富的信息。

Description

用于处理图像的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于处理图像的方法和装置。

背景技术

每个人都有自己的气质，不同的形容词往往能够代表不同的气质类型。通常要确定一个人的气质类型，必须由人来进行主观判断，难以得到稳定的结果。

发明内容

本申请实施例提出了用于处理图像的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法，包括：获取目标图像；检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息；基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型。

在一些实施例中，属性信息包括脸型、年龄、性别和肤色中的至少一种；以及检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息，包括：检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象的特征点；根据所确定的特征点，确定人脸对象所对应人员的属性信息。

在一些实施例中，基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型，包括：在预先建立的对应关系表中，查找人员的属性信息所对应的气质类型，其中，对应关系表用以表征人员的属性信息和气质类型的对应关系；或将人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，得到由气质类型确定模型输出的气质类型，其中，气质类型确定模型用以表征属性信息和气质类型的对应关系。

在一些实施例中，特征点包括五官和轮廓特征点；以及确定所检测到的人脸对象的特征点，包括：在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。

在一些实施例中，该方法还包括：基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与所确定的气质类型相对应的物品标识符。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的装置，包括：获取单元，配置用于获取目标图像；检测单元，配置用于检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息；确定单元，配置用于基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型。

在一些实施例中，属性信息包括脸型、年龄、性别和肤色中的至少一种；以及检测单元，包括：检测模块，配置用于检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象的特征点；确定模块，配置用于根据所确定的特征点，确定人脸对象所对应人员的属性信息。

在一些实施例中，确定单元，包括：查找模块，配置用于在预先建立的对应关系表中，查找人员的属性信息所对应的气质类型，其中，对应关系表用以表征人员的属性信息和气质类型的对应关系；或模型利用模块，配置用于将人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，得到由气质类型确定模型输出的气质类型，其中，气质类型确定模型用以表征属性信息和气质类型的对应关系。

在一些实施例中，特征点包括五官和轮廓特征点；以及检测模块进一步配置用于：在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。

在一些实施例中，该装置还包括：标识符确定单元，配置用于基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与所确定的气质类型相对应的物品标识符。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如用于处理图像的方法中任一实施例的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如用于处理图像的方法中任一实施例的方法。

本申请实施例提供的用于处理图像的方法和装置，首先获取目标图像。之后，检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息。最后，基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型。本申请实施例通过图像所包括的人脸对象，获取该人脸对象所对应人员的更加丰富的信息。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于处理图像的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于处理图像的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于处理图像的方法的又一个实施例的流程图；

图6是根据本申请的用于处理图像的装置的一个实施例的结构示意图；

图7是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于处理图像的方法或用于处理图像的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如图像处理应用、网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持通信连接的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的气质类型提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的目标图像等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如气质类型)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于处理图像的方法可以由服务器105或终端设备101、102、103执行，在此不做限定。相应地，用于处理图像的装置也可以设置于服务器105或终端设备101、102、103中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程200。该用于处理图像的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标图像。

在本实施例中，用于处理图像的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者其他电子设备获取目标图像。这里的目标图像可以是选定的图像，比如用户上传的图像或者通过摄像头拍摄得到的图像等等。

步骤202，检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息。

在本实施例中，上述电子设备检测目标图像中所包括的人脸对象，之后确定检测到的人脸对象所对应人员的属性信息。人脸对象为呈现为人脸的样子的对象。人脸对象所对应人员则是脸部呈现为该人脸对象的样子的人员。属性信息为反映人员的自身属性的信息。具体的，对人脸的检测可以用以检测图像中是否存在人脸对象。在检测到目标图像中存在人脸对象之后，则可以进一步确定所检测到的人脸对象所对应人员的属性信息。在这里，属性信息也可以包括人员自身的穿戴的信息。比如是否佩戴眼镜。

在本实施例的一些可选的实现方式中，属性信息包括脸型、年龄、性别和肤色中的至少一种。比如，在属性信息包括年龄的情况下，人员的属性信息可以是年龄18岁。

此外，属性信息还可以包括人种、表情和/或眼睛大小等等。

在实践中，可以通过人脸检测，取得人脸对象的多种信息，通过这些信息生成该人员的属性信息。具体地，可以采用表征人脸对象的信息和属性信息的对应关系的对应关系表、模型或词典等来实现确定属性信息。此外，还可以通过人脸识别确定上述人员是否为设备已经预存有其信息的人员。如果是，则可以获取对该人员预存的属性信息。

步骤203，基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型。

在本实施例中，上述电子设备基于预先建立的属性信息和气质类型之间的对象关系，确定检测到的人脸对象所对应人员的属性信息所对应的气质类型。气质类型为对人的气质所划分的类型，比如随和、温柔、高冷、刻薄等等。在这里，对应关系可以是由上述电子设备或者其他电子设备预先建立的。在获取到该对应关系和属性信息之后，就能确定该属性信息对应的气质类型。所确定的气质类型是检测到的人脸对象所对应人员的气质类型。举例来说，属性信息中包括脸型、肤色和性别，如果人的脸型是圆脸，肤色是白皙，性别是女，则对应的气质类型可以是温柔。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于处理图像的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户向电子设备301上传了图像A 302，电子设备301从而获取图像A 302。之后，电子设备301检测图像A所包括的人脸对象303，并确定人脸对象303所对应人员的属性信息304为脸型圆脸、性别女和年龄18。基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息304所对应的气质类型305为温柔少女。

本申请实施例通过图像所包括的人脸对象，获取该人脸对象所对应人员的更加丰富的信息。

进一步参考图4，其示出了用于处理图像的方法的又一个实施例的流程400。该用于处理图像的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取目标图像。

在本实施例中，用于处理图像的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的终端设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者其他电子设备获取目标图像。这里的目标图像可以是选定的图像，比如用户上传的图像或者通过摄像头拍摄得到的图像等等。

步骤402，检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象的特征点。

在本实施例中，上述电子设备检测上述目标图像所包括的人脸对象，之后确定所检测到的人脸对象的特征点。也即，在人脸对象中，定位各个特征点。特征点为人脸上可以体现面部的特点的位点。可以预先设定特征点，比如鼻子、眼角、上嘴唇等等。

步骤403，根据所确定的特征点，确定人脸对象所对应人员的属性信息。

在本实施例中，上述电子设备根据所确定的特征点，确定上述人脸对象所对应人员的属性信息。具体地，人脸对象的信息可以是特征点的特征，通过特征可以确定人员的属性信息。比如，确定肤色可以取脸部任意一个特征点，将该特征点呈现的颜色与每种肤色的标准颜色相比对，得到相似度。将与上述人脸对象的肤色相似度最高的肤色确定为该人脸对象的肤色。特征点可以包括眼角，通过眼角的皱纹可以推断年龄。

步骤404，在预先建立的对应关系表中，查找人员的属性信息所对应的气质类型。

在本实施例中，上述电子设备在预先建立的对应关系表中，查找上述人员的属性信息所对应的气质类型。其中，对应关系表用以表征人员的属性信息和气质类型的对应关系。在这里，对应关系表可以是由上述电子设备或者其他电子设备预先建立的。对应关系表可以是记录了属性信息和气质类型的对应关系的表格。在该表格中，可以查找到属性信息所对应的气质类型。继而，也可以确定该人员属于何种气质类型。

步骤405，基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与所确定的气质类型相对应的物品标识符。

在本实施例中，上述电子设备基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与步骤404所确定的气质类型相对应的物品标识符。物品标识符为用以识别物品的符号。物品标识符可以是多种多样的，通常可以指示一类物品。比如，一个物品标识符可以指示一个物品的品牌，或者品牌中的一个物品系列。比如，确定的气质类型是甜美型，可以对应A品牌。

具体地，上述对应关系可以是对应关系表，也可以是物品标识符确定模型。

物品标识符确定模型可以用以表征气质类型和物品标识符的对应关系。具体地，物品标识符确定模型可以是分类模型。物品标识符确定模型可以是由支持向量机(SupportVector Machine，SVM)、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model，NBM)模型等分类器(Classifier)训练得到的。此外，物品标识符确定模型也可以是基于某些分类函数(例如softmax函数等)预先训练而成的。物品标识符确定模型的训练过程可以如下：首先获取样本集，样本集中的每个样本为气质类型数据以及上述气质类型数据对应的物品标识符数据。在这里，数据可以指标识。可以将每个气质类型数据作为输入，并将与该气质类型数据对应的物品标识符数据作为输出对初始模型(比如上述的支持向量机等等)进行训练，得到物品标识符确定模型。

本实施例通过特征点确定人员的属性信息，使所确定的属性信息更为准确，进而使所确定的气质类型也更为准确。同时，本实施例通过对应关系表，能够确保得到的气质类型的稳定性和准确性。此外，本实施例还可以将气质类型和物品相关联，以得到准确的符合人员的气质类型的物品标识符。

进一步参考图5，其示出了用于处理图像的方法的又一个实施例的流程500。该用于处理图像的方法的流程500，包括以下步骤：

步骤501，获取目标图像。

在本实施例中，用于处理图像的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的终端设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者其他电子设备获取目标图像。这里的目标图像可以是选定的图像，比如用户上传的图像或者通过摄像头拍摄得到的图像等等。

步骤502，检测目标图像所包括的人脸对象，并在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。

在本实施例中，上述电子设备检测上述目标图像所包括的人脸对象，之后在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。在这里，特征点包括五官和轮廓特征点。轮廓特征点可以包括人脸对象的外围轮廓的特征点，可以勾勒出人脸的脸型。还可以包括人脸对象的内部的特征点，比如五官等多处颜色变化较大的位置点。

步骤503，根据所定位的五官和轮廓特征点，确定人脸对象所对应人员的属性信息。

在本实施例中，上述电子设备根据所确定的五官和轮廓特征点，确定上述人脸对象所对应人员的属性信息。五官和轮廓特征点可以表现出一些特征，通过特征可以确定属性信息。比如，五官的尺寸在预设阈值以下，可以确定人员的属性为五官较小。由轮廓特征点可以确定人员的属性信息是脸型为方脸或长脸等等。

步骤504，将人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，得到由气质类型确定模型输出的气质类型。

在本实施例中，上述电子设备将上述人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，以得到由上述气质类型确定模型输出的气质类型。其中，气质类型确定模型用以表征属性信息和气质类型的对应关系。具体地，气质类型确定模型可以是分类模型。气质类型确定模型可以是由支持向量机(Support Vector Machine，SVM)、朴素贝叶斯模型(NaiveBayesian Model，NBM)模型等分类器(Classifier)训练得到的。此外，气质类型确定模型也可以是基于某些分类函数(例如softmax函数等)预先训练而成的。气质类型确定模型的训练过程可以如下：首先获取样本集，样本集中的每个样本为属性信息以及上述属性信息对应的气质类型数据。在这里，气质类型数据可以是气质类型标识。可以将每个属性信息作为输入，并将与该属性信息对应的气质类型数据作为输出对初始模型(比如上述的支持向量机等等)进行训练，得到气质类型确定模型。

本实施例通过五官和轮廓特征点确定人员的属性信息，使所确定的属性信息更为准确，进而使所确定的气质类型也更为准确。同时，本实施例通过气质类型确定模型，能够确保得到的气质类型的稳定性和准确性。

进一步参考图6作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于处理图像的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6示，本实施例的用于处理图像的装置600包括：获取单元601、检测单元602和确定单元603。其中，获取单元601，配置用于获取目标图像；检测单元602，配置用于检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息；确定单元603，配置用于基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型。

在本实施例中，获取单元601可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者其他电子设备获取目标图像。这里的目标图像可以是选定的图像，比如用户上传的图像或者通过摄像头拍摄得到的图像等等。

在本实施例中，检测单元602检测目标图像中所包括的人脸对象，之后确定检测到的人脸对象所对应人员的属性信息。人脸对象为呈现为人脸的样子的对象。人脸对象所对应人员则是脸部呈现为该人脸对象的样子的人员。属性信息为反映人员的自身属性的信息。具体的，对人脸的检测可以用以检测图像中是否存在人脸对象。在检测到目标图像中存在人脸对象之后，则可以进一步确定所检测到的人脸对象所对应人员的属性信息。在这里，属性信息也可以包括人员自身的穿戴的信息。比如是否佩戴眼镜。

在本实施例中，确定单元603基于预先建立的属性信息和气质类型之间的对象关系，确定检测到的人脸对象所对应人员的属性信息所对应的气质类型。气质类型为对人的气质所划分的类型，比如随和、温柔、高冷、刻薄等等。在这里，对应关系可以是由上述电子设备或者其他电子设备预先建立的。在获取到该对应关系和属性信息之后，就能确定该属性信息对应的气质类型。所确定的气质类型是检测到的人脸对象所对应人员的气质类型。

在本实施例的一些可选的实现方式中，属性信息包括脸型、年龄、性别和肤色中的至少一种；以及检测单元，包括：检测模块，配置用于检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象的特征点；确定模块，配置用于根据所确定的特征点，确定人脸对象所对应人员的属性信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，确定单元，包括：查找模块，配置用于在预先建立的对应关系表中，查找人员的属性信息所对应的气质类型，其中，对应关系表用以表征人员的属性信息和气质类型的对应关系；或模型利用模块，配置用于将人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，得到由气质类型确定模型输出的气质类型，其中，气质类型确定模型用以表征属性信息和气质类型的对应关系。

在本实施例的一些可选的实现方式中，特征点包括五官和轮廓特征点；以及检测模块进一步配置用于：在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：标识符确定单元，配置用于基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与所确定的气质类型相对应的物品标识符。

图7示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机装置的结构示意图。如图7所示，计算机装置700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有装置700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的装置、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行装置、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行装置、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、检测单元和确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取目标图像的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取目标图像；检测目标图像所包括的人脸对象，并确定人脸对象所对应人员的属性信息；基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定人员的属性信息所对应的气质类型。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种用于处理图像的方法，包括：

获取目标图像；

检测所述目标图像所包括的人脸对象，并确定所述人脸对象所对应人员的属性信息；

基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定所述人员的属性信息所对应的气质类型。

2.根据权利要求1所述的用于处理图像的方法，其中，属性信息包括脸型、年龄、性别和肤色中的至少一种；以及

所述检测所述目标图像所包括的人脸对象，并确定所述人脸对象所对应人员的属性信息，包括：

检测所述目标图像所包括的人脸对象，并确定所述人脸对象的特征点；

根据所确定的特征点，确定所述人脸对象所对应人员的属性信息。

3.根据权利要求1所述的用于处理图像的方法，其中，所述基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定所述人员的属性信息所对应的气质类型，包括：

在预先建立的对应关系表中，查找所述人员的属性信息所对应的气质类型，其中，所述对应关系表用以表征人员的属性信息和气质类型的对应关系；或

将所述人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，得到由所述气质类型确定模型输出的气质类型，其中，所述气质类型确定模型用以表征属性信息和气质类型的对应关系。

4.根据权利要求2所述的用于处理图像的方法，其中，特征点包括五官和轮廓特征点；以及

所述确定所检测到的人脸对象的特征点，包括：

在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。

5.根据权利要求1所述的用于处理图像的方法，其中，所述方法还包括：

基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与所确定的气质类型相对应的物品标识符。

6.一种用于处理图像的装置，包括：

获取单元，配置用于获取目标图像；

检测单元，配置用于检测所述目标图像所包括的人脸对象，并确定所述人脸对象所对应人员的属性信息；

确定单元，配置用于基于预先建立的属性信息和气质类型的对应关系，确定所述人员的属性信息所对应的气质类型。

7.根据权利要求6所述的用于处理图像的装置，其中，属性信息包括脸型、年龄、性别和肤色中的至少一种；以及

所述检测单元，包括：

检测模块，配置用于检测所述目标图像所包括的人脸对象，并确定所述人脸对象的特征点；

确定模块，配置用于根据所确定的特征点，确定所述人脸对象所对应人员的属性信息。

8.根据权利要求6所述的用于处理图像的装置，其中，所述确定单元，包括：

查找模块，配置用于在预先建立的对应关系表中，查找所述人员的属性信息所对应的气质类型，其中，所述对应关系表用以表征人员的属性信息和气质类型的对应关系；或

模型利用模块，配置用于将所述人员的属性信息输入预先建立的气质类型确定模型，得到由所述气质类型确定模型输出的气质类型，其中，所述气质类型确定模型用以表征属性信息和气质类型的对应关系。

9.根据权利要求7所述的用于处理图像的装置，其中，特征点包括五官和轮廓特征点；以及

所述检测模块进一步配置用于：

在所检测到的人脸对象中，定位五官和轮廓特征点。

10.根据权利要求6所述的用于处理图像的装置，其中，所述装置还包括：

标识符确定单元，配置用于基于预先建立的气质类型和物品标识符的对应关系，确定与所确定的气质类型相对应的物品标识符。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。