CN108228826A - 一种信息查找方法及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种信息查找方法，方法包括：当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像。本发明能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。本发明还公开了一种电子设备。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种信息查找方法及电子设备。
背景技术
随着电子技术的不断发展，电子设备具有越来越多的功能。其中，大多数的电子设备都具备拍摄功能，且随着电子设备内存空间的增大，可存储的图片、视频数量相当多。当电子设备存储的影像数量较多时，用户如果需要从中查找出需要的影像，需要花费相当长的时间。因此，如何快速的从电子设备存储的影像中查找出用户需要的影像是一项亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种信息查找方法，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
本发明提供了一种信息查找方法，所述方法包括：
当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
基于所述第一轨迹特征信息，提取出所述影像库中影像的特征信息中包含所述第一轨迹特征信息的影像。
优选地，所述方法还包括：
从所述包含所述第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为所述目标影像的预览图片。
优选地，所述方法还包括：
预先生成所述影像库中影像的特征信息。
优选地，所述预先生成所述影像库中影像的特征信息包括：
提取所述影像库中的图片，其中，所述影像库中的图片包括所述影像库中的视频每一帧对应的图片；
将所述影像库中的图片输入预先生成的训练模型，基于深度学习算法输出所述影像库中的图片的特征信息。
优选地，所述将所述影像库中的图片输入预先生成的训练模型，基于深度学习算法输出所述影像库中的图片的特征信息包括：
提取所述图片中图像的人像特征和/或几何特征，将所述人像特征和/或几何特征作为所述图片的特征信息。
优选地，所述提取所述图片中图像的几何特征，将所述几何特征作为所述图片的特征信息包括：
识别所述图片的图像中是否包含分割信息；
当所述图片的图像中包含分割信息时，生成作为所述图片中图像的几何特征的横线标签。
优选地，提取所述图片中图像的几何特征，将所述几何特征作为所述图片的特征信息包括：
识别所述图片的图像中是否包含圆形信息；
当所述图片的图像中包含圆形信息时，生成作为所述图片中图像的几何特征的圆形标签。
优选地，提取所述图片中图像的人像特征，将所述人像特征作为所述图片的特征信息包括：
识别所述图片的图像中是否包含人脸信息；
当所述图片的图像中包含人脸信息时，生成作为所述图片中图像的人像特征的人脸标签。
优选地，所述电子设备包括一输入区域；所述当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息包括：
记录用户在所述输入区域的操作轨迹；
基于所述操作轨迹生成所述第一轨迹特征信息。
一种电子设备，包括：
存储器，用于存储应用程序与应用程序运行所产生的数据；
输入装置，用于当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
处理器，用于运行所述应用程序以基于所述第一轨迹特征信息，提取出所述影像库中影像的特征信息中包含所述第一轨迹特征信息的影像。
从上述技术方案可以看出，本申请公开的一种信息查找方法，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先接收用户输入的第一轨迹特征信息，然后根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明公开的一种信息查找方法实施例1的方法流程图；
图2为本发明公开的一种信息查找方法实施例2的方法流程图；
图3为本发明公开的一种信息查找方法实施例3的方法流程图；
图4为本发明公开的一种信息查找方法实施例4的方法流程图；
图5为本发明公开的一种横线标签示意图；
图6为本发明公开的一种圆形标签示意图；
图7为本发明公开的一种人脸标签示意图；
图8为本发明公开的电子设备的输入区域的结构示意图；
图9为本发明公开的一种电子设备实施例1的结构示意图；
图10为本发明公开的一种电子设备实施例2的结构示意图；
图11为本发明公开的一种电子设备实施例3的结构示意图；
图12为本发明公开的一种电子设备实施例4的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为本发明公开的一种信息查找方法实施例1的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S101、当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
S102、基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像。
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先接收用户输入的第一轨迹特征信息，然后根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
如图2所示，为本发明公开的一种信息查找方法实施例2的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S201、预先生成影像库中影像的特征信息；
当电子设备的影像库中存储有影像时，对存储的影像进行处理，生成能够表征影像内容的特征信息。例如，通过人工智能、机器学习、深度学习等，对影像进行处理，得到影像内容的特征信息。
S202、当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
S203、基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像；
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
S204、从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。
当根据第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像后，在提取出的影像中确定出至少一张图片进行预览，通过预览用户能够从中快速的选择出需要的目标影像。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先，预先生成影像库中影像的特征信息，然后接收用户输入的第一轨迹特征信息，根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像，并从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，以及对包含第一轨迹特征信息的图片进行预览，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
如图3所示，为本发明公开的一种信息查找方法实施例3的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S301、提取影像库中的图片，其中，影像库中的图片包括影像库中的视频每一帧对应的图片；
当电子设备的影像库中存储有影像时，对存储的影像进行处理，生成能够表征影像内容的特征信息。例如，通过人工智能、机器学习、深度学习等，对影像进行处理，得到影像内容的特征信息。
在对存储的影像进行处理时，首先提取影像库中的图片，需要说明的是，提取影像库中的图片，包括提取影像库中存储的图片，以及提取影像库中存储的视频的每一帧对应的图片。
S302、将影像库中的图片输入预先生成的训练模型，基于深度学习算法输出影像库中的图片的特征信息；
当提取出影像库中的图片后，将提取到的图片输入预先生成的训练模型，对输入训练模型的图片进行深度学习等人工智能技术，输出影像库中的图片的特征信息。
S303、当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
S304、基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像；
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
S305、从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。
当根据第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像后，在提取出的影像中确定出至少一张图片进行预览，通过预览用户能够从中快速的选择出需要的目标影像。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先，预先生成影像库中影像的特征信息，然后接收用户输入的第一轨迹特征信息，根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像，并从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，以及对包含第一轨迹特征信息的图片进行预览，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
如图4所示，为本发明公开的一种信息查找方法实施例4的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S401、提取影像库中的图片，其中，影像库中的图片包括影像库中的视频每一帧对应的图片；
当电子设备的影像库中存储有影像时，对存储的影像进行处理，生成能够表征影像内容的特征信息。例如，通过人工智能、机器学习、深度学习等，对影像进行处理，得到影像内容的特征信息。
在对存储的影像进行处理时，首先提取影像库中的图片，需要说明的是，提取影像库中的图片，包括提取影像库中存储的图片，以及提取影像库中存储的视频的每一帧对应的图片。
S402、提取图片中图像的人像特征和/或几何特征，将人像特征和/或几何特征作为图片的特征信息；
当提取出影像库中的图片后，将提取到的图片输入预先生成的训练模型，对输入训练模型的图片进行深度学习等人工智能技术，输出影像库中的图片的特征信息。例如，通过人工智能技术，对提取的图片进行图像识别，当图像中包含人像时，提取出图像中的人像特征，当图片中包含几何形状时，提取出图像的几何特征，将提取出的人像特征和/或几何特征作为图片的特征信息。
S403、当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
S404、基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像；
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
S405、从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。
当根据第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像后，在提取出的影像中确定出至少一张图片进行预览，通过预览用户能够从中快速的选择出需要的目标影像。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先，提取影像库中的图片，其中，影像库中的图片包括影像库中的视频每一帧对应的图片，提取出图片中图像的人像特征和/或几何特征，将人像特征和/或几何特征作为图片的特征信息，然后接收用户输入的第一轨迹特征信息，根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像，并从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，以及对包含第一轨迹特征信息的图片进行预览，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
具体的，在上述的实施例中，在提取图片中图像的几何特征，将几何特征作为图片的特征信息的其中一种实现方式可以是：
识别图片的图像中是否包含分割信息，当图片的图像中包含分割信息时，生成作为图片中图像的几何特征的横线标签。
对提取的图片采用人工智能等技术进行图像识别，判断图片的图像中是否包含分割信息，例如，当图片中包含沙滩和大海等图像，或者图片中包含道路和草坪灯图像时，则表明图片中的图像中包含分割信息。此时，将如图5所示的横线标签作为图片中图像的几何特征。
具体的，在上述的实施例中，在提取图片中图像的几何特征，将几何特征作为图片的特征信息的另一种实现方式可以是：
识别图片的图像中是否包含圆形信息，当图片的图像中包含圆形信息时，生成作为图片中图像的几何特征的圆形标签。
对提取的图片采用人工智能等技术进行图像识别，判断图片的图像中是否包含圆形信息，例如，当图片中包含摩天轮图像时，则表明图片中的图像包含圆形信息。此时，将如图6所示的圆形标签作为图片中图像的集合特征。
具体的，在上述的实施例中，提取图片中图像的人像特征，将人像特征作为图片的特征信息的其中一种实现方式可以是：
识别图片的图像中是否包含人脸信息，当图片的图像中包含人脸信息时，生成作为图片中图像的人像特征的人脸标签。
对提取的图片采用人工智能等技术进行图像识别，如采用人脸识别，判断图片的图像中是否包含人像特征，当图片的图像中包含人脸信息时，生成作为图片中图像的人像特征的人脸标签。例如，将如图7所示的方形标签作为图片中图像的人像特征的人脸标签。
具体的，在上述的实施例中，如图8所示，电子设备可以包括一输入区域801，在接收用户输入的第一轨迹特征信息时可以采用以下方式：
记录用户在输入区域801的操作轨迹，基于操作轨迹生成第一轨迹特征信息。
当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户通过在电子设备的输入区域801输入轨迹，在用户输入轨迹时，记录用户在输入区域801的操作轨迹，基于操作轨迹生成第一轨迹特征信息。
如图9所示，为本发明公开的一种电子设备实施例1的结构示意图，所述电子设备可以包括：
存储器901，用于存储应用程序与应用程序运行所产生的数据；
输入装置902，用于当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
处理器903，用于运行所述应用程序以基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像。
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先接收用户输入的第一轨迹特征信息，然后根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
如图10所示，为本发明公开的一种电子设备实施例2的结构示意图，所述电子设备可以包括：
存储器1001，用于存储应用程序与应用程序运行所产生的数据；
处理器1002，用于运行所述应用程序以预先生成影像库中影像的特征信息；
当电子设备的影像库中存储有影像时，对存储的影像进行处理，生成能够表征影像内容的特征信息。例如，通过人工智能、机器学习、深度学习等，对影像进行处理，得到影像内容的特征信息。
输入装置1003，用于当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
处理器1002，还用于基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像；
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
处理器1002，还用于从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。
当根据第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像后，在提取出的影像中确定出至少一张图片进行预览，通过预览用户能够从中快速的选择出需要的目标影像。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先，预先生成影像库中影像的特征信息，然后接收用户输入的第一轨迹特征信息，根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像，并从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，以及对包含第一轨迹特征信息的图片进行预览，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
如图11所示，为本发明公开的一种电子设备实施例3的结构示意图，所述电子设备可以包括：
存储器1101，用于存储应用程序与应用程序运行所产生的数据；
运行所述应用程序以提取影像库中的图片，其中，影像库中的图片包括影像库中的视频每一帧对应的图片；
当电子设备的影像库中存储有影像时，对存储的影像进行处理，生成能够表征影像内容的特征信息。例如，通过人工智能、机器学习、深度学习等，对影像进行处理，得到影像内容的特征信息。
在对存储的影像进行处理时，首先提取影像库中的图片，需要说明的是，提取影像库中的图片，包括提取影像库中存储的图片，以及提取影像库中存储的视频的每一帧对应的图片。
处理器1102，还用于将影像库中的图片输入预先生成的训练模型，基于深度学习算法输出影像库中的图片的特征信息；
当提取出影像库中的图片后，将提取到的图片输入预先生成的训练模型，对输入训练模型的图片进行深度学习等人工智能技术，输出影像库中的图片的特征信息。
输入装置1103，用于当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
处理器1102，还用于基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像；
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
处理器1102，还用于从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。
当根据第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像后，在提取出的影像中确定出至少一张图片进行预览，通过预览用户能够从中快速的选择出需要的目标影像。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先，预先生成影像库中影像的特征信息，然后接收用户输入的第一轨迹特征信息，根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像，并从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，以及对包含第一轨迹特征信息的图片进行预览，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
如图12所示，为本发明公开的一种电子设备实施例4的结构示意图，所述电子设备可以包括：
存储器1201，用于存储应用程序与应用程序运行所产生的数据；
处理器1202，用于运行所述应用程序以提取影像库中的图片，其中，影像库中的图片包括影像库中的视频每一帧对应的图片；
当电子设备的影像库中存储有影像时，对存储的影像进行处理，生成能够表征影像内容的特征信息。例如，通过人工智能、机器学习、深度学习等，对影像进行处理，得到影像内容的特征信息。
在对存储的影像进行处理时，首先提取影像库中的图片，需要说明的是，提取影像库中的图片，包括提取影像库中存储的图片，以及提取影像库中存储的视频的每一帧对应的图片。
处理器1202，还用于提取图片中图像的人像特征和/或几何特征，将人像特征和/或几何特征作为图片的特征信息；
当提取出影像库中的图片后，将提取到的图片输入预先生成的训练模型，对输入训练模型的图片进行深度学习等人工智能技术，输出影像库中的图片的特征信息。例如，通过人工智能技术，对提取的图片进行图像识别，当图像中包含人像时，提取出图像中的人像特征，当图片中包含几何形状时，提取出图像的几何特征，将提取出的人像特征和/或几何特征作为图片的特征信息。
输入装置1203，用于当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
当电子设备的影像库中存储有较多的影像时，例如，存储有大量的照片和视频。当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户输入第一轨迹特征信息，其中，所述的第一轨迹特性信息为能够表征影像内容特征的信息，当用户输入第一轨迹特征信息后，接收用户输入的第一轨迹特征信息。
处理器1202，还用于基于第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像；
当接收到用户输入的第一轨迹特征信息后，根据接收到第一轨迹特征信息，在电子设备的影像库中提取出包含有第一轨迹特征信息的影像。其中，需要说明的是，影像库中影像的特征信息可以是预先处理生成的，一个影像中可以包含多个不同的特征信息。
处理器1202，还用于从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。
当根据第一轨迹特征信息，提取出影像库中影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像后，在提取出的影像中确定出至少一张图片进行预览，通过预览用户能够从中快速的选择出需要的目标影像。
综上所述，在上述实施例中，当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，首先，提取影像库中的图片，其中，影像库中的图片包括影像库中的视频每一帧对应的图片，提取出图片中图像的人像特征和/或几何特征，将人像特征和/或几何特征作为图片的特征信息，然后接收用户输入的第一轨迹特征信息，根据接收到的第一轨迹特征信息，在影像库中提取出影像的特征信息中包含第一轨迹特征信息的影像，并从包含第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为目标影像的预览图片。通过将用户输入的第一轨迹特征信息与影像的特征信息进行匹配，以及对包含第一轨迹特征信息的图片进行预览，能够快速的从电子设备存储的影像中查找出目标影像，提升了用户体验。
具体的，在上述的实施例中，处理器提取图片中图像的几何特征，将几何特征作为图片的特征信息的其中一种实现方式可以是：
识别图片的图像中是否包含分割信息，当图片的图像中包含分割信息时，生成作为图片中图像的几何特征的横线标签。
对提取的图片采用人工智能等技术进行图像识别，判断图片的图像中是否包含分割信息，例如，当图片中包含沙滩和大海等图像，或者图片中包含道路和草坪灯图像时，则表明图片中的图像中包含分割信息。此时，将如图5所示的横线标签作为图片中图像的几何特征。
具体的，在上述的实施例中，处理器提取图片中图像的几何特征，将几何特征作为图片的特征信息的另一种实现方式可以是：
识别图片的图像中是否包含圆形信息，当图片的图像中包含圆形信息时，生成作为图片中图像的几何特征的圆形标签。
对提取的图片采用人工智能等技术进行图像识别，判断图片的图像中是否包含圆形信息，例如，当图片中包含摩天轮图像时，则表明图片中的图像包含圆形信息。此时，将如图6所示的圆形标签作为图片中图像的集合特征。
具体的，在上述的实施例中，处理器提取图片中图像的人像特征，将人像特征作为图片的特征信息的其中一种实现方式可以是：
识别图片的图像中是否包含人脸信息，当图片的图像中包含人脸信息时，生成作为图片中图像的人像特征的人脸标签。
对提取的图片采用人工智能等技术进行图像识别，如采用人脸识别，判断图片的图像中是否包含人像特征，当图片的图像中包含人脸信息时，生成作为图片中图像的人像特征的人脸标签。例如，将如图7所示的方形标签作为图片中图像的人像特征的人脸标签。
具体的，在上述的实施例中，如图8所示，电子设备可以包括一输入区域801，在接收用户输入的第一轨迹特征信息时可以采用以下方式：
记录用户在输入区域801的操作轨迹，基于操作轨迹生成第一轨迹特征信息。
当用户需要在存储有较多影像的影像库中快速的找到需要的影像时，即需要在影像库中快速的查找出目标影像时，用户通过在电子设备的输入区域801输入轨迹，在用户输入轨迹时，记录用户在输入区域801的操作轨迹，基于操作轨迹生成第一轨迹特征信息。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种信息查找方法，其特征在于，所述方法包括：
当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
基于所述第一轨迹特征信息，提取出所述影像库中影像的特征信息中包含所述第一轨迹特征信息的影像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述包含所述第一轨迹特征信息的影像中确定至少一张图片作为所述目标影像的预览图片。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
预先生成所述影像库中影像的特征信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预先生成所述影像库中影像的特征信息包括：
提取所述影像库中的图片，其中，所述影像库中的图片包括所述影像库中的视频每一帧对应的图片；
将所述影像库中的图片输入预先生成的训练模型，基于深度学习算法输出所述影像库中的图片的特征信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述影像库中的图片输入预先生成的训练模型，基于深度学习算法输出所述影像库中的图片的特征信息包括：
提取所述图片中图像的人像特征和/或几何特征，将所述人像特征和/或几何特征作为所述图片的特征信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述提取所述图片中图像的几何特征，将所述几何特征作为所述图片的特征信息包括：
识别所述图片的图像中是否包含分割信息；
当所述图片的图像中包含分割信息时，生成作为所述图片中图像的几何特征的横线标签。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，提取所述图片中图像的几何特征，将所述几何特征作为所述图片的特征信息包括：
识别所述图片的图像中是否包含圆形信息；
当所述图片的图像中包含圆形信息时，生成作为所述图片中图像的几何特征的圆形标签。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，提取所述图片中图像的人像特征，将所述人像特征作为所述图片的特征信息包括：
识别所述图片的图像中是否包含人脸信息；
当所述图片的图像中包含人脸信息时，生成作为所述图片中图像的人像特征的人脸标签。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子设备包括一输入区域；所述当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息包括：
记录用户在所述输入区域的操作轨迹；
基于所述操作轨迹生成所述第一轨迹特征信息。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储应用程序与应用程序运行所产生的数据；
输入装置，用于当用户需要在电子设备的影像库中查找目标影像时，接收用户输入的第一轨迹特征信息；
处理器，用于运行所述应用程序以基于所述第一轨迹特征信息，提取出所述影像库中影像的特征信息中包含所述第一轨迹特征信息的影像。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201810001150.2A CN108228826A (zh) | 2018-01-02 | 2018-01-02 | 一种信息查找方法及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN108228826A true CN108228826A (zh) | 2018-06-29 |
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ID=62645229
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| CN201810001150.2A Pending CN108228826A (zh) | 2018-01-02 | 2018-01-02 | 一种信息查找方法及电子设备 |
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2018
- 2018-01-02 CN CN201810001150.2A patent/CN108228826A/zh active Pending
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