CN111222047A - 一种图片下载方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

一种图片下载方法、装置、服务器及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种图片下载方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：接收发送端发送的图片信息；计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。本发明实施例的技术方案，通过计算发送端的图片信息与接收端的用户信息的匹配度，由接收端根据匹配度下载图片，能够在图片数量过多时，极大地节省用户在筛选图片的时间成本。

Description

一种图片下载方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种图片下载方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着计算机互联网的飞速发展，基于移动互联网的即时聊天应用软件应运而生，例如：微信、QQ、陌陌、探探等。即时聊天应用是一种为用户提供社交信息交流的平台，例如，在两台安装了相同的即时聊天应用软件的终端中，在两个用户分别适用登录账户登录对应的终端之后，两个用户可以分别在对应的即时聊天窗口中进行聊天，聊天时的交互内容不限于：文字、语音、图片等内容。
基于此，随着移动互联网的快速发展，终端之间进行交互需求日益增多，应用场景也日益增多，大多数情况，两个终端用户在即时聊天窗口采用文字或者语音的方式，复杂场景下，两个终端用户会聊天窗口中发送大量的图片给对方，因移动终端存储空间有限，在不了解用户喜好之前，无法判断该图片是否需要下载移动终端的设备，因此现有即时聊天软件将图片上传至服务器后压缩处理，为用户提供略缩图，查看略缩图后，自行确认下载原图，图片数量过多时，极大浪费用户时间，部分即时聊天软件则默认下载全部图片，造成用户移动终端储存空间不足。
针对上述用户在采用即时聊天工具传输图片的过程中，如何智能选择用户喜欢的图片下载储存的问题，目前尚未提供有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种图片下载方法、装置、服务器及存储介质，以解决用户在采用即时聊天工具传输图片，根据用户喜好智能下载并储存图片的技术问题，能够极大节省用户在筛选图片的时间成本。
第一方面，本发明实施例提供了一种图片下载方法，应用于服务器，包括：
接收发送端发送的图片信息；
计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
可选的，在接收发送端发送的图片信息之前，还包括：
接收并存储接收端发送的用户信息。
可选的，所述用户信息为预设人脸信息；
所述计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度，包括：
识别所述图片信息是否包括第一人脸信息；
若是，则提取所述图片信息的所述第一人脸信息的第一图像特征信息，并提取所述用户信息的所述预设人脸信息的第二图像特征信息；
计算所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息的匹配度。
可选的，所述用户信息为兴趣标签信息；
所述计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度，包括：
识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象；
若是，则提取所述图片信息的所述目标兴趣对象的第三图像特征信息，并提取所述用户信息的所述兴趣标签信息的第四图像特征信息；
计算所述第三图像特征信息与所述第四图像特征信息的匹配度。
可选的，在识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象之后，还包括：
若否，则调用第三方自动识别系统，由所述第三方自动识别系统根据所述图片信息生成新的兴趣标签信息存储在服务器。
可选的，所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片，包括：
所述接收端根据所述匹配度决定采用原图模式或高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片。
可选的，所述接收端根据所述匹配度决定采用原图模式或高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片，包括：
所述接收端判断所述匹配度是否大于第一预设阈值；
若所述匹配度大于第一预设阈值，则采用原图模式下载所述图片信息对应的图片；
若所述匹配度不大于第一预设阈值，则所述接收端判断所述匹配度是否大于第二预设阈值；
若所述匹配度大于第二预设阈值且不大于第一预设阈值，则采用高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片；
若所述匹配度不大于第二预设阈值，则不下载所述图片信息对应的图片。
第二方面，本发明实施例还提供了一种图片下载装置，应用于服务器，包括：
图片接收单元，用于接收发送端发送的图片信息；
匹配计算单元，用于计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
匹配发送单元，用于将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一所述的图片下载方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一所述的图片下载方法。
本发明实施例的技术方案，通过计算发送端的图片信息与接收端的用户信息的匹配度，由接收端根据匹配度下载图片，能够在图片数量过多时，极大地节省用户在筛选图片的时间成本。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种图片下载方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二中的一种图片下载装置的结构示意图；
图3是本发明实施例三中的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明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本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一图像特征信息称为第二图像特征信息，且类似地，可将第二图像特征信息称为第一图像特征信息。第一图像特征信息和第二图像特征信息两者都是图像特征信息，但其不是同一图像特征信息。术语“第一”、“第二”等不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种图片下载方法的流程示意图，本发明实施例可适用于图片下载的情况。本发明实施例的方法可以由一种图片下载装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成于服务器或终端设备中。本发明实施例的系统结构由发送端、接收端、服务器构成，发送端、接收端以通信协议(例如，TCP/IP协议)接入无线公用通信网络向服务器传输图像数据、用户数据，服务器提取图像特征和用户特征，匹配图像模型和用户模型，并计算用户和图像之间的关联，输出计算结果，接收端根据输出结果，储存指定的图片。参照图1，本发明实施例的一种图片下载方法，具体包括如下步骤：
步骤S110、接收发送端发送的图片信息。
具体的，在即时聊天中，发送端可以是向单个好友的接收端发送图片信息，图片信息先发送到服务器，再由服务器发送给接收端；发送端也可以是在聊天群里发送图片信息，图片信息先发送到服务器，再由服务器发送到聊天群里的各个好友的接收端。图片信息可以是原始图片，也可以是与图片有关的各种信息，接收端能够根据这些信息获取图片。
进一步的，在接收发送端发送的图片信息之前，还需要接收并存储接收端发送的用户信息。具体的，用户信息是指与用户的身份、资料、头像、相册、标签、设置等有关的信息。例如，用户信息可以是用户的人脸头像，也可以是用户设置的兴趣标签等等。
步骤S120、计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度。
具体的，服务器在接收到发送端发送的图片信息后，根据预先上传至服务器的用户信息，计算该图片信息与用户信息之间的匹配度，再将匹配度发送给接收端，以使接收端根据匹配度下载图片信息对应的图片。在本发明实施例中，发送端发送图片信息上传至服务器后，服务器调用图像识别接口提取图像特征，并运用大数据构建图像模型、用户模型，以及人工智能算法不断修正模型，提高匹配率，服务器端跟图像模型和用户模型计算匹配度，并输出计算结果给接收端，由接收端执行，有选择性地下载图片。
作为一可选实施例，所述用户信息为预设人脸信息。相应的，步骤S120可替代为：
步骤A、识别所述图片信息是否包括第一人脸信息。
具体的，预设人脸信息是指接收端预先上传到服务器的图片中包含人脸的部分。例如，接收端用户在QQ空间上传的相册中包含人脸的部分。第一人脸信息是指发送端通过服务器向接收端发送的图片中包含人脸的部分。具体的，在接收到发送端发送的图片信息后，服务器识别发送端发送的图片中是否包括人脸图片。
步骤B、若是，则提取所述图片信息的所述第一人脸信息的第一图像特征信息，并提取所述用户信息的所述预设人脸信息的第二图像特征信息。
具体的，如果服务器识别到发送端发送的图片信息包括第一人脸信息，则提取发送端发送的图片信息的第一人脸信息的第一图像特征信息，第一图像特征信息是指将第一人脸信息提取出来，转换成特定的数据形式，该数据形式可以用于与其它图片的人脸信息提取的图像特征信息进行比较，来判断两张图片的匹配度。除了提取第一人脸信息的第一图像特征信息之后，还需要提取接收端预先上传到服务器的用户信息的预设人脸信息的第二图像特征信息。第二图像特征信息和第一图像特征信息一样，也是指将预设人脸信息提取出来，转换成特定的数据形式，用于与其它图片的人脸信息提取的图像特征信息进行比较，来判断两张图片的匹配度。术语“第一”、“第二”只是为了区分不同的图像特征信息。
步骤C、计算所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息的匹配度。
具体的，在提取第一图像特征信息与第二图像特征信息之后，计算两者之间的匹配度，如果匹配度较高，说明发送端发送的人脸图片与接收端预先上传在服务器的人脸图片比较相似，如果匹配度较低，说明发送端发送的人脸图片与接收端预先上传在服务器的人脸图片差异较大。在计算匹配度后，将该匹配度发送给接收端，以使接收端根据匹配度的高低来判断是否下载相应的图片。
作为另一可选实施例，所述用户信息为兴趣标签信息。相应的，步骤S120可替代为：
步骤a、识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象。
具体的，兴趣标签信息是指接收端预先设置的一个或多个感兴趣的分类标签，用于匹配发送端发送的图片是否包含该标签，例如猫、狗、鲤鱼、车标等等。目标兴趣对象是指发送端通过服务器向接收端发送的图片中包含感兴趣的对象，例如猫、狗等等。具体的，在接收到发送端发送的图片信息后，服务器识别发送端发送的图片中是否包括兴趣对象。
步骤b、若是，则提取所述图片信息的所述目标兴趣对象的第三图像特征信息，并提取所述用户信息的所述兴趣标签信息的第四图像特征信息；计算所述第三图像特征信息与所述第四图像特征信息的匹配度。
具体的，如果服务器识别到发送端发送的图片信息包括目标兴趣对象，则提取发送端发送的图片信息的目标兴趣对象的第三图像特征信息，第三图像特征信息是指将目标兴趣对象提取出来，转换成特定的数据形式，该数据形式可以用于与其它图片的兴趣对象提取的图像特征信息进行比较，来判断两张图片的匹配度。除了提取目标兴趣对象的第三图像特征信息之后，还需要提取接收端预先上传到服务器的用户信息的兴趣标签信息的第四图像特征信息。第四图像特征信息和第三图像特征信息一样，也是指将兴趣标签信息提取出来，转换成特定的数据形式，用于与其它图片的兴趣对象提取的图像特征信息进行比较，来判断两张图片的匹配度。术语“第三”、“第四”只是为了区分不同的图像特征信息。在提取第三图像特征信息与第四图像特征信息之后，计算两者之间的匹配度，如果匹配度较高，说明发送端发送的兴趣对象图片与接收端预先上传在服务器的兴趣对象图片比较相似，如果匹配度较低，说明发送端发送的兴趣对象图片与接收端预先上传在服务器的兴趣对象图片差异较大。在计算匹配度后，将该匹配度发送给接收端，以使接收端根据匹配度的高低来判断是否下载相应的图片。
步骤c、若否，则调用第三方自动识别系统，由所述第三方自动识别系统根据所述图片信息生成新的兴趣标签信息存储在服务器。
具体的，如果服务器识别到发送端发送的图片信息不包括目标兴趣对象，则调用第三方自动识别系统，由第三方自动识别系统根据图片信息生成新的兴趣标签信息存储在服务器。例如，调用AI图片自动识别系统，得到检测后的分类标签，将对应的图片唯一标示一起存入数据库，避免后续相同图片反复检测。图片AI自动识别系统可以是购买成熟的第三方商用服务，例如百度AI开放平台的图片自动识别服务，实现原理如下：以动物中的猫为例，使用数码相机采集大量的图片，对图片进行预处理，主要是图像的平滑，增强，还原等处理，然后提取生物特征(纹理或形状)，以此建立了模型，通过对模型的不断训练和调整，提高识别精准度。例如，如果服务器识别到发送端发送的图片信息不包括目标兴趣对象，则调用该图片AI自动识别系统，将图片输入该系统，识别出图片包含的目标对象，例如猫，生成新的兴趣标签信息存储在服务器。
步骤S130、将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
具体的，在计算图片信息与预先上传至服务器的接收端的用户信息的匹配度之后，将匹配度发送至接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。接收端的个数可以是一个或多个，如果是一对一的好友聊天时，接收端的个数就是一个，如果是群聊天时，接收端的个数就是多个。当接收端的个数是多个时，可以是每个接收端根据匹配度下载图片信息对应的图片，也可以是只有部分接收端根据匹配度下载图片信息对应的图片。当匹配度超过预设阈值时，接收端就自动下载图片，当匹配度没有达到预设阈值时，接收端就不自动下载图片，可以是只发送缩略图给接收端，由接收端手动决定是否下载。可选的，当匹配度超过预设阈值时，接收端除了自动将该图片下载并储存至移动终端，还可以上传并储存至云相册。
进一步的，接收端还可以根据匹配度决定采用原图模式下载或采用高清压缩图模式下载图片信息对应的图片。具体的，接收端判断匹配度是否大于第一预设阈值；若匹配度大于第一预设阈值，则采用原图模式下载图片信息对应的图片；若匹配度不大于第一预设阈值，则接收端判断匹配度是否大于第二预设阈值；若匹配度大于第二预设阈值且不大于第一预设阈值，则采用高清压缩图模式下载图片信息对应的图片；若匹配度不大于第二预设阈值，则不下载图片信息对应的图片。采用原图模式下载是原图储存，保证用户传输过程，图片无任何损耗；采用高清压缩图模式下载是无损图片清晰度的前提下，储存相应的图片。
本发明实施例的技术方案，通过计算发送端的图片信息与接收端的用户信息的匹配度，由接收端根据匹配度下载图片，能够在图片数量过多时，极大地节省用户在筛选图片的时间成本。
实施例二
本发明实施例所提供的一种图片下载装置可执行本发明任意实施例所提供的一种图片下载方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，该装置可以由软件和/或硬件(集成电路)的方式实现，并一般可集成于服务器或终端设备中。图2是本发明实施例二中的一种图片下载装置200的结构示意图。参照图2，本发明实施例的一种图片下载装置200具体可以包括：
图片接收单元210，用于接收发送端发送的图片信息；
匹配计算单元220，用于计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
匹配发送单元230，用于将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
可选的，所述装置200包括：
用户接收单元，用于接收并存储接收端发送的用户信息。
可选的，所述用户信息为预设人脸信息；
所述匹配计算单元220还用于：识别所述图片信息是否包括第一人脸信息；若是，则提取所述图片信息的所述第一人脸信息的第一图像特征信息，并提取所述用户信息的所述预设人脸信息的第二图像特征信息；计算所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息的匹配度。
可选的，所述用户信息为兴趣标签信息；
所述匹配计算单元220还用于：识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象；若是，则提取所述图片信息的所述目标兴趣对象的第三图像特征信息，并提取所述用户信息的所述兴趣标签信息的第四图像特征信息；计算所述第三图像特征信息与所述第四图像特征信息的匹配度。
可选的，在识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象之后，还包括：若否，则调用第三方自动识别系统，由所述第三方自动识别系统根据所述图片信息生成新的兴趣标签信息存储在服务器。
可选的，所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片，包括：所述接收端根据所述匹配度决定采用原图模式或高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片。
可选的，所述接收端根据所述匹配度决定采用原图模式或高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片，包括：所述接收端判断所述匹配度是否大于第一预设阈值；若所述匹配度大于第一预设阈值，则采用原图模式下载所述图片信息对应的图片；若所述匹配度不大于第一预设阈值，则所述接收端判断所述匹配度是否大于第二预设阈值；若所述匹配度大于第二预设阈值且不大于第一预设阈值，则采用高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片；若所述匹配度不大于第二预设阈值，则不下载所述图片信息对应的图片。
本发明实施例的技术方案，通过计算发送端的图片信息与接收端的用户信息的匹配度，由接收端根据匹配度下载图片，能够在图片数量过多时，极大地节省用户在筛选图片的时间成本。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种服务器的结构示意图，如图3所示，该服务器包括处理器310、存储器320、输入装置330和输出装置340；服务器中处理器310的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器310为例；服务器中的处理器310、存储器320、输入装置330和输出装置340可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
存储器320作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的图片下载方法对应的程序指令/模块(例如，图片下载装置200中的图片接收单元210、匹配计算单元220和匹配发送单元230)。处理器310通过运行存储在存储器320中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的图片下载方法。
也即：
接收发送端发送的图片信息；
计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
当然，本发明实施例所提供的服务器，其处理器不限于执行如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的图片下载方法中的相关操作。
存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器320可进一步包括相对于处理器310远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置340可包括显示屏等显示设备。
本发明实施例的技术方案，通过计算发送端的图片信息与接收端的用户信息的匹配度，由接收端根据匹配度下载图片，能够在图片数量过多时，极大地节省用户在筛选图片的时间成本。
实施例四
本发明实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种图片下载方法，该方法包括：
接收发送端发送的图片信息；
计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的图片下载方法中的相关操作。
本发明实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。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、或半导体的系统、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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(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。在本文件中，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系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
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系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
存储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。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明实施例的技术方案，通过计算发送端的图片信息与接收端的用户信息的匹配度，由接收端根据匹配度下载图片，能够在图片数量过多时，极大地节省用户在筛选图片的时间成本。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种图片下载方法，应用于服务器，其特征在于，包括：
接收发送端发送的图片信息；
计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
2.根据权利要求1所述的图片下载方法，其特征在于，在接收发送端发送的图片信息之前，还包括：
接收并存储接收端发送的用户信息。
3.根据权利要求2所述的图片下载方法，其特征在于，所述用户信息为预设人脸信息；
所述计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度，包括：
识别所述图片信息是否包括第一人脸信息；
若是，则提取所述图片信息的所述第一人脸信息的第一图像特征信息，并提取所述用户信息的所述预设人脸信息的第二图像特征信息；
计算所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息的匹配度。
4.根据权利要求2所述的图片下载方法，其特征在于，所述用户信息为兴趣标签信息；
所述计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度，包括：
识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象；
若是，则提取所述图片信息的所述目标兴趣对象的第三图像特征信息，并提取所述用户信息的所述兴趣标签信息的第四图像特征信息；
计算所述第三图像特征信息与所述第四图像特征信息的匹配度。
5.根据权利要求4所述的图片下载方法，其特征在于，在识别所述图片信息是否包括目标兴趣对象之后，还包括：
若否，则调用第三方自动识别系统，由所述第三方自动识别系统根据所述图片信息生成新的兴趣标签信息存储在服务器。
6.根据权利要求1所述的图片下载方法，其特征在于，所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片，包括：
所述接收端根据所述匹配度决定采用原图模式或高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片。
7.根据权利要求6所述的图片下载方法，其特征在于，所述接收端根据所述匹配度决定采用原图模式或高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片，包括：
所述接收端判断所述匹配度是否大于第一预设阈值；
若所述匹配度大于第一预设阈值，则采用原图模式下载所述图片信息对应的图片；
若所述匹配度不大于第一预设阈值，则所述接收端判断所述匹配度是否大于第二预设阈值；
若所述匹配度大于第二预设阈值且不大于第一预设阈值，则采用高清压缩图模式下载所述图片信息对应的图片；
若所述匹配度不大于第二预设阈值，则不下载所述图片信息对应的图片。
8.一种图片下载装置，应用于服务器，其特征在于，包括：
图片接收单元，用于接收发送端发送的图片信息；
匹配计算单元，用于计算所述图片信息与预先上传至所述服务器的接收端的用户信息的匹配度；
匹配发送单元，用于将所述匹配度发送至所述接收端，以使所述接收端根据所述匹配度下载所述图片信息对应的图片。
9.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据权利要求1-7中任一所述的图片下载方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一所述的图片下载方法。
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