RU2651240C1 - Способ и устройство для обработки фотографий - Google Patents

Способ и устройство для обработки фотографий Download PDF

Info

Publication number
RU2651240C1
RU2651240C1 RU2016116892A RU2016116892A RU2651240C1 RU 2651240 C1 RU2651240 C1 RU 2651240C1 RU 2016116892 A RU2016116892 A RU 2016116892A RU 2016116892 A RU2016116892 A RU 2016116892A RU 2651240 C1 RU2651240 C1 RU 2651240C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
photos
properties
photographs
photo
group
Prior art date
Application number
RU2016116892A
Other languages
English (en)
Inventor
Тао Чжан
Чжицзюнь ЧЭНЬ
Фей ЛУН
Original Assignee
Сяоми Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сяоми Инк. filed Critical Сяоми Инк.
Application granted granted Critical
Publication of RU2651240C1 publication Critical patent/RU2651240C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/433—Content storage operation, e.g. storage operation in response to a pause request, caching operations
    • H04N21/4335—Housekeeping operations, e.g. prioritizing content for deletion because of storage space restrictions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2477—Temporal data queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/54—Browsing; Visualisation therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
    • H04N21/231—Content storage operation, e.g. caching movies for short term storage, replicating data over plural servers, prioritizing data for deletion
    • H04N21/23113—Content storage operation, e.g. caching movies for short term storage, replicating data over plural servers, prioritizing data for deletion involving housekeeping operations for stored content, e.g. prioritizing content for deletion because of storage space restrictions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/835—Generation of protective data, e.g. certificates
    • H04N21/8352—Generation of protective data, e.g. certificates involving content or source identification data, e.g. Unique Material Identifier [UMID]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

Изобретение относится к обработке изображений, таких как фотографий. Техническим результатом является сокращение времени при обработке фотографий. Способ включает следующие шаги: в процессе менеджмента пространства памяти производится сканирование всех фотографий в директории. Генерируется по меньшей мере одна группа схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии. Информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования. Фотографии в каждой группе схожих фотографий воспроизводятся в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования, а менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий осуществляют в соответствии с детектированной операцией. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 8 ил.

Description

[001] По настоящей заявке испрашивается приоритет на основании патентной заявки № 201510465211.7, которая была подана в Китае 31 июля 2015 г. и содержание которой полностью включено в данное описание посредством ссылки.
Область техники
[002] Изобретение относится, в целом, к области информационной технологии и, более конкретно, к способу и устройству для обработки (менеджмента) изображений, таких как фотографии.
Уровень техники
[003] В настоящее время для получения удовлетворительных фотографий пользователь обычно использует мобильный терминал, чтобы многократно сфотографировать один и тот же контент, т. е. получить группу фотографий, содержащих одинаковый контент. Поскольку файлы фотографий имеют определенные размеры, хранение всех фотографий в терминале не только требует значительного объема памяти терминала и влияет на его функционирование, но и создает неудобства для пользователя при просмотре фотографий. В связи с этим требуется осуществлять менеджмент фотографий, сохраненных терминалом.
[004] В настоящее время при оперировании фотографиями в соответствии с уровнем техники пользователь должен открыть приложение "альбом" и распознать невооруженным глазом схожие фотографии в директории фотографий. После этого менеджмент фотографий осуществляется путем детектирования операции, выбранной пользователем. Фотография удаляется при детектировании выбора пользователем отображенной на ней опции "удалить". Фотография сохраняется при детектировании выбора пользователем отображенной на ней опции "сохранить".
Раскрытие изобретения
[005] Изобретение предлагает способ и устройство для менеджмента (обработки) фотографий.
[006] В соответствии с первым аспектом настоящего изобретения предлагается способ менеджмента фотографий, включающий:
[007] сканирование, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий;
[008] генерирование по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии и с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования;
[009] воспроизведение фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования; и
[0010] менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией.
[0011] Свойства фотографий могут включать глобальное свойство и локальное свойство.
[0012] Генерирование по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии может включать:
[0013] разделение фотографий в директории фотографий на группы фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем каждая группа фотографий содержит по меньшей мере две фотографии;
[0014] вычисление степени близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степени близости локальных свойств двух этих фотографий;
[0015] в случае превышения степенью близости глобальных свойств первого порога, а степенью близости локальных свойств второго порога получение взвешенного результата взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств;
[0016] в случае превышения взвешенным результатом третьего порога принятие двух фотографий в качестве схожих фотографий, близких одна другой, и
[0017] формирование группы схожих фотографий, все фотографии в которой схожи с одной и той же фотографией данной группы.
[0018] Менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией может включать:
[0019] отображение опций "сохранить" и "удалить" на каждой фотографии каждой группы схожих фотографий;
[0020] удаление фотографии при детектировании того, что на фотографии выбрана опция "удалить";
[0021] сохранение фотографии при детектировании того, что на фотографии выбрана опция "сохранить".
[0022] После удаления фотографии способ может включать:
[0023] передачу на сервер команды "удалить", которая сконфигурирована, как инструкция для сервера удалить фотографию из облачного пространства памяти.
[0024] Способ может дополнительно включать
[0025] отображение опции менеджмента фотографий на странице менеджмента пространства памяти.
[0026] В случае детектирования выбора опции менеджмента фотографий может быть проведено сканирование всех фотографий в директории фотографий.
[0027] В соответствии со вторым аспектом настоящего изобретения предлагается устройство для обработки (менеджмента) фотографий, содержащее:
[0028] сканирующий модуль, сконфигурированный для сканирования, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий;
[0029] модуль генерирования групп схожих фотографий, сконфигурированный для генерирования по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии и с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования;
[0030] первый дисплейный модуль, сконфигурированный для воспроизведения фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования, и
[0031] процессорный модуль, сконфигурированный для осуществления менеджмента фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией.
[0032] Свойства фотографий могут включать глобальное свойство и локальное свойство.
[0033] Модуль генерирования групп схожих фотографий может быть сконфигурирован для: разделения фотографий в директории фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии на группы фотографий, каждая из которых содержит по меньшей мере две фотографии; вычисления степени близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степени близости локальных свойств двух указанных фотографий; получения взвешенного результата взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств, если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог; принятия двух фотографий в качестве схожих фотографий, т. е. близких одна другой, если взвешенный результат превышает третий порог, и формирования группы схожих фотографий путем помещения в одну группу всех фотографий, схожих с одной и той же фотографией данной группы.
[0034] Устройство по изобретению может быть сконфигурировано для отображения опции "сохранить" и опции "удалить" на каждой фотографии каждой группы схожих фотографий, а также для удаления фотографии при детектировании выбора на ней опции "удалить" и для сохранения фотографии при детектировании выбора на ней опции "сохранить".
[0035] Устройство может дополнительно содержать передающий модуль, сконфигурированный для передачи на сервер команды "удалить".
[0036] При этом команда "удалить" может быть сконфигурирована, как инструкция серверу удалить фотографию из облачного пространства памяти.
[0037] Устройство может дополнительно содержать второй дисплейный модуль.
[0038] Данный модуль может быть сконфигурирован для отображения опции менеджмента фотографий на странице менеджмента пространства памяти.
[0039] Сканирующий модуль может быть сконфигурирован для сканирования всех фотографий из директории фотографий в случае детектирования того, что выбрана опция менеджмента фотографий.
[0040] В соответствии с третьим аспектом настоящего изобретения устройство для менеджмента фотографий содержит:
[0041] процессор и
[0042] память, сконфигурированную для запоминания команд, которые могут выполняться процессором.
[0043] При этом процессор может быть сконфигурирован с возможностью:
[0044] сканирования, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий;
[0045] генерирования по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии и с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования;
[0046] воспроизведения фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования, и
[0047] менеджмента фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией.
[0048] Техническое решение согласно изобретению может обеспечить получение следующего полезного результата.
[0049] Фотографию включают в группу схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте фотографий, например таком, как время фотографирования, и со свойствами фотографий; затем воспроизводят фотографии по группам схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. Это облегчает пользователю работу с фотографиями в составе группы схожих фотографий, делая эту работу более удобной и менее времяемкой.
[0050] Необходимо подчеркнуть, что приведенное общее и нижеследующее подробные описания носят только пояснительный характер и не предназначены для того, чтобы каким-либо образом ограничить объем изобретения.
Краткое описание чертежей
[0051] Прилагаемые чертежи, пояснения к которым включены в данное описание и составляют его часть, иллюстрируют варианты осуществления настоящего изобретения и предназначены в сочетании с описанием для разъяснения принципов изобретения.
[0052] На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ менеджмента фотографий согласно варианту изобретения.
[0053] На фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ менеджмента фотографий согласно другому варианту изобретения.
[0054] На фиг. 3 схематично представлена страница для работы с пространством памяти согласно варианту изобретения.
[0055] На фиг. 4 представлена схематичная иллюстрация групп схожих фотографий согласно варианту изобретения.
[0056] На фиг. 5A представлена другая схематичная иллюстрация групп схожих фотографий согласно варианту изобретения.
[0057] На фиг. 5B представлена еще одна схематичная иллюстрация групп схожих фотографий согласно варианту изобретения.
[0058] На фиг. 6 представлена принципиальная схема устройства для менеджмента схожих фотографий согласно варианту изобретения.
[0059] На фиг. 7 представлена блок-схема устройства для менеджмента фотографий согласно варианту изобретения.
Осуществление изобретения
[0060] Сопровождающие чертежи совместно с нижеследующим описанием иллюстрируют варианты осуществления настоящего изобретения и служат для пояснения его принципов.
[0061] На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ менеджмента (обработки) фотографий согласно варианту изобретения. Способ менеджмента фотографий, проиллюстрированный фиг. 1, реализован в терминале и включает следующие шаги.
[0062] На шаге 101, в процессе менеджмента пространства памяти, производится сканирование всех фотографий в директории.
[0063] На шаге 102 генерируется по меньшей мере одна группа схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии. В состав информации об атрибуте входит по меньшей мере время фотографирования.
[0064] На шаге 103 фотографии в каждой группе схожих фотографий воспроизводятся в виде группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования.
[0065] На шаге 104 с фотографиями в каждой группе схожих фотографий оперируют в соответствии с детектированной операцией.
[0066] В одном варианте способа фотографию включают в группу схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибутах фотографий, например таком, как время фотографирования, и со свойствами фотографий. Затем воспроизводят фотографии по группам схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. Это облегчает пользователю работу с фотографиями в составе группы схожих фотографий, делая эту работу более удобной и менее времяемкой.
[0067] Согласно другому варианту способа свойства фотографии могут включать глобальное и локальное свойства.
[0068] В соответствии с информацией об атрибуте фотографий и с заранее извлеченными свойствами фотографий по меньшей мере одна группа схожих фотографий может быть сгенерирована в следующем порядке.
[0069] Фотографии в директории фотографий могут быть разделены на группы фотографий в соответствии с информацией об атрибуте фотографий. Каждая группа фотографий может включать по меньшей мере две фотографии.
[0070] Может быть вычислена степень близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степень близости локальных свойств этих двух фотографий.
[0071] В случае превышения степенью близости глобальных свойств первого порога, а степенью близости локальных свойств второго порога может быть получен взвешенный результат взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств.
[0072] В случае превышения взвешенным результатом третьего порога может быть принято, что две эти фотографии являются схожими фотографиями, близкими одна другой.
[0073] Может быть сформирована группа схожих фотографий, все фотографии в которой схожи с одной и той же фотографией данной группы.
[0074] Согласно варианту изобретения менеджмент фотографии из группы фотографий может производиться в следующем порядке.
[0075] На каждой фотографии каждой группы схожих фотографий могут быть отображены опции "сохранить" и "удалить".
[0076] При детектировании того, что на фотографии выбрана опция "удалить", эта фотография может быть удалена.
[0077] При детектировании того, что на фотографии выбрана опция "сохранить", эта фотография может быть сохранена.
[0078] Согласно варианту изобретения после удаления фотографии на сервер может быть передана команда "удалить".
[0079] Команда "удалить" может быть сконфигурирована, как инструкция для сервера удалить фотографию из облачного пространства памяти.
[0080] Согласно одному варианту способ может дополнительно включать следующие шаги.
[0081] На странице менеджмента пространства памяти может быть отображена опция менеджмента фотографий.
[0082] В случае детектирования выбора опции менеджмента фотографий могут быть просканированы все фотографии в директории фотографий.
[0083] Рассмотренный вариант может быть реализован посредством любой подходящей комбинации описанных выше технических решений, которые поэтому здесь не приводятся.
[0084] На фиг. 2 представлена блок-схема способа менеджмента фотографий согласно варианту изобретения. Как должно быть понятно из фиг. 2, способ менеджмента фотографий осуществляется в терминале и может включать следующие шаги.
[0085] На шаге 201, в процессе менеджмента пространства памяти, терминал может отобразить на странице менеджмента пространства памяти опцию менеджмента фотографий.
[0086] Могут иметься фотографии различного типа, например фотографии, сделанные камерой, снимки экрана (скриншоты), сделанные программой snipping tool, и т. д. Терминал может представлять собой смартфон, планшет, настольный компьютер и т. д. Данный вариант не накладывает ограничений на тип терминала. Камера может быть установлена в терминале, так что он может делать различные фотографии, используя эту камеру. В терминале может иметься также приложение для получения скриншотов, так что терминал может захватывать определенные части экрана или весь экран, запоминать захваченное изображение и, используя приложение snipping tool, хранить это изображение как фотографию.
[0087] В типичном варианте в процессе функционирования терминала может быть сгенерировано какое-то количество ненужного материала. Подобная информация занимает пространство памяти терминала, которое является ограниченным. Если такой ненужный материал оказывается не обработанным во-время, нормальное функционирование терминала может быть нарушено. В общем случае в терминале, с целью обеспечения его устойчивой работы, будет иметься программа менеджмента, например программа удаления, ненужных данных, сгенерированных в процессе функционирования терминала.
[0088] Как показано на фиг. 3, в процессе менеджмента пространства памяти при запуске управляющей программы терминал может вывести на страницу менеджмента пространства памяти различные опции, включая, например, опцию менеджмента фотографий, опцию менеджмента плагинов и опцию менеджмента трафика, чтобы осуществить соответствующий менеджмент, например удаление имеющихся в терминале ненужных данных.
[0089] На шаге 202 терминал может детектировать, что выбрана опция менеджмента фотографий. Если она выбрана, может быть выполнен шаг 203.
[0090] Терминал может определять, выбрана ли опция менеджмента фотографий, используя (не ограничиваясь ими) приводимые далее методы. Так, с помощью встроенного датчика давления может быть детектировано изменение давления на экран терминала. Если будет детектировано, что давление на определенный участок экрана терминала изменилось, терминал определит координаты положения этого участка и сравнит эти координаты с координатами участка, на который выведена опция менеджмента фотографий. Если указанное положение находится в пределах участка, соответствующего опции менеджмента фотографий, может быть установлено, что выбрана именно эта опция.
[0091] Детектирование изменения давления на экран терминала является лишь одним вариантом детектирования терминалом, выбрана ли опция менеджмента фотографий. В конкретном приложении терминал может детектировать выбор данной опции и другими методами, причем данный вариант не накладывает ограничений на эти методы.
[0092] На шаге 203 терминал сканирует все фотографии в директории фотографий.
[0093] В данном варианте директория фотографий – это директория терминала, специально предназначенная для хранения фотографий. Фотографии, содержащиеся в этой директории, могут быть фотографиями, сделанными камерой, скриншотами, сделанными программой snipping tool, фотографиями, загруженными через сетевое соединение, или фотографиями, полученными от другого терминала путем активации функции Bluetooth, функции инфракрасной съемки и т. д. Данный вариант не накладывает ограничений на формы фотографий, находящихся в директории фотографий.
[0094] При сканировании фотографий из директории фотографий терминал может задать последовательность сканирования и сканировать фотографии из директории фотографий одну за другой согласно заданной последовательности сканирования. Эта последовательность сканирования может соответствовать времени фотографирования, размерам фотографий и/или подобным свойствам. Так, если последовательность сканирования соответствует времени фотографирования, то в процессе сканирования фотографий из директории фотографий терминал может осуществлять его в хронологическом порядке времени фотографирования. Например, терминал может производить сканирование, начиная с фотографии, снятой первой, а в конце просканировать фотографию, снятую последней. Альтернативно, сканирование может производиться в обратном порядке, т. е. терминал может сначала просканировать фотографию, снятую последней, а в конце просканировать фотографию, снятую первой.
[0095] На шаге 204 терминал генерирует по меньшей мере одну группу схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии.
[0096] В процессе сканирования фотографий из директории фотографий на шаге 203 терминал может получить информацию об атрибуте каждой фотографии, таком как время фотографирования (время, когда была сделана фотография), место фотографирования (место, где была сделана фотография), размер фотографии, яркость фотографии, контрастность фотографии, серая шкала фотографии и/или о других атрибутах. Одновременно встроенный в терминал модуль извлечения свойств может осуществлять извлечение свойств каждой фотографии из директории фотографий, а затем формировать файл свойств в соответствии с извлеченными свойствами фотографий. Эти свойства могут включать глобальное свойство, локальное свойство и/или другие свойства. Локальное свойство описывает, как правило, изменение детали (элемента) контента фотографии с использованием, например, метода масштабно инвариантного преобразования (Scale-Invariant Feature Transform, SIFT) и метода обнаружения устойчивых признаков (Speed Up Robust Feature, SURF). Глобальное свойство, как правило, описывает общий атрибут контента фотографии, включая гистограмму распределения цветов, гистограмму текстуры локальных бинарных шаблонов (Local Binary Patterns, LBP) и др.
[0097] Терминал, выполняя описываемые далее шаги 1-3, может сгенерировать по меньшей мере одну группу схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии.
[0098] На шаге 1 терминал может разделить фотографии, содержащиеся в директории фотографий, на группы в соответствии с информацией об атрибуте фотографий. Каждая группа фотографий может включать по меньшей мере две фотографии.
[0099] Как правило, схожие фотографии генерируются, когда терминал производит непрерывное фотографирование одного и того же контента или многократно фотографирует один и тот же контент в течение определенного периода, или делает в течение определенного периода группу скриншотов одной и той же области экрана, используя программу snipping tool. Такие схожие фотографии обычно будут иметь одну и ту же информацию, относящуюся к атрибуту. Учитьывая различия в информации по атрибутам, терминал может разделить фотографии, содержащиеся в директории фотографий, на группы, каждая из которых может включать по меньшей мере две фотографии.
[00100] Это разделение фотографий из директории фотографий на группы на основе различий в информации по атрибутам терминал может осуществить следующим образом.
[00101] В одном варианте терминал может классифицировать фотографии по времени фотографирования, относя к одной группе фотографии, сделанные в один и тот же период времени. Например, если фотография А была сделана 1 мая 2015 г. в 10:00:00; фотография B была сделана 1 мая 2015 г. в 10:00:20; фотография C была сделана 1 мая 2015 г. в 10:00:54; фотография D была сделана 10 мая 2015 г. в 12:20:10; а фотография E была сделана 10 мая 2015 г. в 12:20:56; фотографии A, B и C могут быть отнесены к одной группе фотографий, а фотографии D и E могут быть отнесены к другой группе фотографий.
[00102] Согласно варианту изобретения терминал может классифицировать фотографии по месту фотографирования, относя к одной группе фотографии, сделанные в одном месте. Например, если фотография А была сделана на площади Тяньаньмэнь; фотография B была сделана в Запретном городе; фотография C была сделана в Запретном городе; фотография D была сделана на Национальном стадионе; фотография E была сделана на Национальном стадионе; а фотография F была сделана в Запретном городе; фотографии B, C и F могут быть отнесены к одной группе фотографий, а фотографии D и E могут быть отнесены к другой группе.
[00103] В реальных приложениях, помимо группирования фотографий по времени фотографирования и по месту фотографирования, фотографии из директории могут быть разделены на группы фотографий также в зависимости от количества пикселей, яркости, контрастности, серой шкалы и т. д. Разумеется, перечисленные основания классификации могут комбинироваться любым подходящим образом. Другими словами, фотографии из директории фотографий могут быть разделены в зависимости по меньшей мере от двух параметров. Подобные комбинации в рамках данного варианта не рассматриваются.
[00104] На шаге 2 терминал может вычислить степень близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степень близости локальных свойств двух фотографий.
[00105] Как правило, глобальное свойство фотографии определяется численными значениями свойств особых точек с различными координатами. При вычислении степени близости глобальных свойств двух фотографий может вычисляться евклидово расстояние между численными значениями свойств для одинаковых положений на двух фотографиях. После того как такие вычисления будут проведены для значений свойств во всех положениях, терминал может подсчитать количество численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния меньше заданного значения, а затем рассчитать долю, которую это количество составляет от всего количества численных значений свойств, найденных в процессе вычислений. Указанная доля есть мера близости глобальных свойств.
[00106] При проведении реальных вычислений, помимо расчета евклидова расстояния между глобальными свойствами двух фотографий, может быть рассчитано также косинусное расстояние между глобальными свойствами двух фотографий. Разумеется, для этой цели применимы и другие методы, которые здесь не рассматриваются.
[00107] Степень близости локальных свойств двух фотографий может быть рассчитана методом, схожим с используемым для расчета близости глобальных свойств. Подобные расчеты, аналогичные расчетам близости глобальных свойств на основе различных вычислительных принципов, здесь не рассматриваются.
[00108] Если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог, может быть найден взвешенный результат взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств согласно весам, заданным для степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств. Если взвешенный результат превышает третий порог, две фотографии могут быть определены как схожие фотографии, т. е. близкие одна другой. Первый порог может составлять, например, 60 % или 70 %; второй порог может составлять, например, 50 % или 65 %, а третий порог может составлять, например, 40 % или 63 %. Данный вариант изобретения не накладывает ограничений на знечения этих порогов.
[00109] Значения первого, второго и третьего порогов указаны только в качестве примеров, не ограничивающих возможные значения порогов.
[00110] На шаге 3 терминал может сформировать группы схожих фотографий, помещая в одну группу все фотографии, схожие с одной и той же фотографией данной группы.
[00111] По завершении сравнения, выполнявшегося описанным методом для всех фотографий из группы фотографий, может быть определена взаимосвязь между любыми двумя фотографиями в группе фотографий. В этом случае может быть сформирована группа схожих фотографий, все фотографии в которой схожи с одной и той же фотографией данной группы. Например, в группе имеются пять фотографий A, B, C, D и E. Если фотографии А и B являются схожими, фотографии B и C являются схожими, фотографии А и C не являются схожими, фотографии А и D не являются схожими, фотографии B и D не являются схожими, а фотографии D и E являются схожими фотографиями, можно образовать одну группу схожих фотографий из фотографий A, B и C, а другую группу схожих фотографий – из фотографий D и E.
[00112] На шаге 205 терминал воспроизводит фотографии из каждой группы схожих фотографий в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования.
[00113] После того как фотографии из директории фотографий были разделены на группы схожих фотографий, чтобы облегчить пользователю работу с фотографиями из группы схожих фотографий, терминал обеспечит воспроизведение фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. При этом терминал может обеспечить такое воспроизведение в хронологическом порядке или в обратном хронологическом порядке. Например, на фиг. 4 показаны воспроизведенные фотографии из группы схожих фотографий, упорядоченные по времени фотографирования, причем в обратном хронологическом порядке.
[00114] На шаге 206 терминал осуществляет менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией.
[00115] Чтобы облегчить менеджмент каждой фотографии, терминал отобразит на каждой фотографии каждой группы схожих фотографий опции "сохранить" и "удалить". Эти опции могут выводиться в форме меню или кнопки. Однако эти варианты выведения опций "сохранить" и "удалить" не имеют ограничительного характера. Если все фотографии отображаются в виде кластеров схожих фотографий согласно временной последовательности, пользователь может быстро просмотреть эти фотографии. Терминал может детектировать операцию, выбранную пользователем, и осуществить соответствующий менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий. Если он детектирует, что для фотографии была выбрана опция "удалить", терминал удалит фотографию. Если же он детектирует, что для фотографии была выбран опция "сохранить", терминал сохранит фотографие.
[00116] В типичном варианте, чтобы предотвратить потерю фотографии, сохраненной в терминале, пользователь может произвести резервное копирование данной фотографии в облачной памяти сервера. Поэтому после того как терминал удалил фотографию и выполнил процедуру менеджмента пространства памяти per se, терминал отправит команду "удалить" на соответствующий сервер. Эта команда может быть сконфигурирована, как инструкция для сервера удалить фотографию из облачного пространства памяти в рамках менеджмента облачного пространства памяти сервера.
[00117] Если, после того как фотографии из группы схожих фотографий будут обработаны описанным образом, пользователь сохранит только одну фотографию из группы схожих фотографий, эта фотография не будет воспроизведена в следующий раз, когда должна быть воспроизведена группа схожих фотографий. Если в терминал будут дополнительно введены схожие фотографии, в следующий раз, когда должен будет проводиться менеджмент фотографий из группы схожих фотографий, эти дополнительные фотографии будут выведены вместе с фотографиями исходной группы схожих фотографий. Если терминал воспроизводит фотографии из группы схожих фотографий в хронологическом порядке времени фотографирования, дополнительно введенная группа схожих фотографий будет воспроизведена после группы схожих фотографий, сохраненных пользователем, как это показано на фиг. 5A. Если терминал воспроизводит фотографии из группы схожих фотографий в обратном хронологическом порядке времени фотографирования, дополнительно введенная группа схожих фотографий будет воспроизведена перед группой схожих фотографий, сохраненных пользователем, как это показано на фиг. 5B.
[00118] В одном варианте способа фотографию включают в группу схожих фотографий в соответствии со свойствами фотографий и с информацией об атрибуте фотографий, например таком, как время фотографирования, и воспроизводят фотографии по группам схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. Это облегчает пользователю работу с фотографиями в составе группы схожих фотографий, делая эту работу более удобной и менее времяемкой.
[00119] На фиг. 6 представлена блок-схема устройства для менеджмента фотографий согласно варианту изобретения. Как показано на фиг. 6, устройство содержит: сканирующий модуль 601, модуль 602 генерирования групп схожих фотографий, первый дисплейный модуль 603 и процессорный модуль 604.
[00120] Сканирующий модуль 601 сконфигурирован для сканирования, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий.
[00121] Модуль 602 генерирования групп схожих фотографий сконфигурирован для генерирования по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии. Информация об атрибуте может включать по меньшей мере время фотографирования.
[00122] Первый дисплейный модуль 603 сконфигурирован для воспроизведения фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования.
[00123] Процессорный модуль 604 сконфигурирован для осуществления менеджмента фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией.
[00124] Согласно варианту изобретения свойства фотографий могут включать глобальное свойство и локальное свойство.
[00125] Модуль 602 генерирования групп схожих фотографий сконфигурирован для разделения фотографий из директории фотографий на группы фотографий, каждая из которых содержит по меньшей мере две фотографии; вычисления степени близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степени близости локальных свойств двух этих фотографий. Если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог, данный модуль обеспечивает также: получение взвешенного результата путем взвешивания степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств; если взвешенный результат превышает третий порог, обеспечиваются принятие двух фотографий в качестве схожих фотографий т. е. близких одна другой, и формирование группы схожих фотографий путем помещения в одну группу всех фотографий, схожих с одной и той же фотографией данной группы.
[00126] Согласно варианту изобретения процессорный модуль 604 может быть сконфигурирован для отображения опций "сохранить" и "удалить" на каждой фотографии каждой группы схожих фотографий. Если детектируется, что для фотографии выбрана опция "удалить", фотография будет удалена; если детектируется, что для фотографии выбрана опция "сохранить", фотография будет сохранена.
[00127] Согласно варианту изобретения устройство может дополнительно содержать передающий модуль.
[00128] Передающий модуль может быть сконфигурирован для передачи на сервер команды "удалить", которая сконфигурирована, как инструкция серверу удалить фотографию из облачного пространства памяти.
[00129] Согласно варианту изобретения устройство может дополнительно содержать второй дисплейный модуль.
[00130] Второй дисплейный модуль может быть сконфигурирован для отображения опции менеджмента фотографий на странице менеджмента пространства памяти.
[00131] Сканирующий модуль 601 может быть сконфигурирован для сканирования всех фотографий из директории фотографий в случае детектирования того, что выбрана опция менеджмента фотографий.
[00132] Устройство согласно варианту изобретения группирует фотографии в группу схожих фотографий в соответствии со свойствами фотографий и с информацией об атрибуте фотографии, например таком, как время фотографирования.. Затем устройство воспроизводит фотографии по группам схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. Это облегчает пользователю работу с фотографиями в составе группы схожих фотографий, делая эту работу более удобной и менее времяемкой.
[00133] Порядок выполнения операций данным вариантом устройства был описан при рассмотрения варианта способа и поэтому здесь не рассматривается.
[00134] На фиг. 7 представлена блок-схема устройства 700 для менеджмента фотографий согласно варианту изобретения. Устройство 700 может, например, представлять собой мобильный телефон, компьютер, широковещательный терминал, аппарат для обмена сообщениями, игровую приставку, планшетный компьютер, медицинский прибор, спортивное оборудование, карманный персональный компьютер и т. п.
[00135] Как показано на фиг. 7, устройство 700 может содержать один или более из следующих компонентов: процессорный компонент 702, память 704, компонент 706 питания, мультимедийный компонент 708, аудиокомпонент 710, интерфейс 712 ввода/вывода, сенсорный компонент 714 и коммуникационный компонент 716.
[00136] Процессорный компонент 702, как правило, управляет всеми операциями, выполняемыми устройством 700, например операциями, связанными с отображением, телефонными вызовами, передачей данных, функционированием камеры, операциями записи. Процессорный компонент 702 может содержать один или более процессоров 720 для исполнения инструкций по выполнению всех или части шагов описанных способов. Кроме того, процессорный компонент 702 может содержать один или более модулей, облегчающих взаимодействие между процессорным компонентом 702 и другими компонентами. Например, процессорный компонент 702 может содержать мультимедийный модуль, чтобы облегчить взаимодействие между мультимедийным компонентом 708 и процессорным компонентом 702.
[00137] Память 704 может быть выполнена с возможностью хранения различных типов данных для поддержки функционирования устройства 700. Примеры таких данных могут включать инструкции для любых приложений или способов, используемых в устройстве 700, контактные данные, данные телефонной книги, сообщения, фотографии, видео и т. д. Память 704 может быть реализована с использованием энергозависимых или энергонезависимых устройств памяти любого типа, например статического запоминающего устройства с произвольной выборкой (SRAM), электрически стираемой программируемой постоянной памяти (EEPROM), стираемой программируемой постоянной памяти (EPROM), постоянного запоминающего устройства (ROM), магнитного запоминающего устройства, флэш-памяти, магнитного или оптического диска или их комбинации.
[00138] Компонент 706 питания обеспечивает подачу питания на различные компоненты устройства 700. Компонент 706 питания может содержать систему управления питанием, один или более источников питания и другие компоненты, связанные с генерацией, управлением и распределением питания в мобильном терминале 700.
[00139] Мультимедийный компонент 708 содержит экран, который обеспечивает интерфейс между устройством 700 и пользователем, служащий для выведения данных. В некоторых вариантах экран может включать жидкокристаллический дисплей и сенсорную панель. Если экран содержит сенсорную панель, он может быть реализован, как тачскрин для приема сигналов, вводимых пользователем. Сенсорная панель содержит один или более датчиков касания для обнаружения касаний, скольжений по экрану и жестов на сенсорной панели. Датчики касания могут не только определять границы касания или скольжения, но и определять продолжительность и давление, связанные с касанием или скольжением. В некоторых вариантах мультимедийный компонент 708 содержит переднюю камеру и/или заднюю камеру. Передняя камера и задняя камера могут принимать внешние мультимедийные данные, когда устройство 700 находится в рабочем режиме, например в режиме фотосъемки или видеосъемки. Как передняя, так и задняя камеры могут представлять собой систему с фиксированной линзой или обладать возможностью оптической фокусировки и увеличения (зуммирования).
[00140] Аудиокомпонент 710 сконфигурирован с возможностью вывода и/или ввода аудиосигналов. Например, аудиокомпонент 710 может содержать микрофон, выполненный с возможностью приема внешнего аудиосигнала, когда устройство 700 находится в рабочем режиме, например в режиме вызова, в режиме записи, в режиме распознавания голосовых данных. Принятый аудиосигнал может быть сохранен в памяти 704 или передан через коммуникационный компонент 716. В некоторых вариантах аудиокомпонент 710 дополнительно содержит динамик для вывода звуковых сигналов.
[00141] Интерфейс 712 ввода/вывода представляет собой интерфейс между обрабатывающим компонентом 702 и периферийными интерфейсными модулями, например такими как клавиатура, манипулятор типа Click Wheel, кнопки и т. д. Комплект кнопок может включать, без ограничения, кнопку "Домой" (Home), кнопку регулировки громкости, пусковую кнопку и блокирующую кнопку.
[00142] Сенсорный компонент 714 включает один или более датчиков, обеспечивающих оценку состояния различных аспектов устройства 700. Например, сенсорный компонент 714 может определять включенное/выключенное состояние устройства 700, относительное позиционирование компонентов (например экрана и клавиатуры этого устройства), изменение положения устройства 700 или его компонента, наличие или отсутствие контакта пользователя с устройством 700, ориентацию, ускорение/замедление движения устройства 700 и изменение его температуры. Сенсорный компонент 714 может содержать датчик приближения, выполненный с возможностью обнаружения, без физического контакта, присутствия объекта поблизости. Сенсорный компонент 714 может также содержать оптический датчик, например датчик на основе комплементарного металл-оксидного полупроводника (или датчик на основе прибора с зарядовой связью), используемый для работы с фотографиями. В некоторых вариантах изобретения сенсорный компонент 714 может содержать также акселерометр, гиродатчик, магнитный датчик, датчик давления или датчик температуры.
[00143] Коммуникационный компонент 716 сконфигурирован для облегчения проводной или беспроводной связи между устройством 700 и другими устройствами. Устройство 700 может осуществлять доступ к беспроводной сети на основе соответствующего стандарта связи, например Wi-Fi, 2G, 3G или их сочетания. В одном варианте изобретения коммуникационный компонент 716 получает широковещательный сигнал или соответствующую широковещательную информацию от внешней системы управления широковещательной передачей через широковещательный канал. В варианте изобретения коммуникационный компонент 716 дополнительно включает модуль связи ближнего радиуса действия, обеспечивающий связь на коротком расстоянии. Данный модуль может быть, например, выполнен на основе технологии радиочастотной идентификации (RFID), технологии ассоциации инфракрасной передачи данных (IrDA), технологии сверхширокополосной передачи (UWB), технологии Bluetooth и других технологий.
[00144] В вариантах изобретения устройство 700 может быть выполнено с использованием интегральных схем специального назначения (ASIC), цифровых сигнальных процессоров (DSP), устройств цифровой обработки сигналов (DSPD), программируемых логических устройств (PLD), программируемой пользователем вентильной матрицы (FPGA), контроллеров, микроконтроллеров, микропроцессоров или других электронных компонентов для осуществления описанного способа.
[00145] В одном варианте изобретения используется также энергонезависимый машиночитаемый носитель информации с записываемыми, например, в памяти 704 командами, которые могут быть выполнены процессором 720 в составе устройства 700 для осуществления вышеописанного способа. Например, энергонезависимым машиночитаемым носителем информации может быть постоянное запоминающее устройство (ROM), оперативное запоминающее устройство (RAM), компьютерный компакт-диск (CD-ROM), магнитный диск, гибкий диск, оптическое запоминающее устройство и т.п.
[00146] Наличие энергонезависимого машиночитаемого носителя информации делает возможным осуществить способ менеджмента фотографий в мобильном терминале с выполнением команд в запоминающей среде процессором мобильного терминала. Способ включает следующие шаги.
[00147] В процессе менеджмента пространства памяти производится сканирование всех фотографий в директории.
[00148] Генерируется по меньшей мере одна группа схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии. Информация об атрибуте может включать по меньшей мере время фотографирования.
[00149] Фотографии в каждой группе схожих фотографий воспроизводятся в виде группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования.
[00150] С фотографией в каждой группе схожих фотографий оперируют в соответствии с детектированной операцией.
[00151] Согласно другому варианту способа свойства фотографий могут включать глобальное свойство и локальное свойство.
[00152] По меньшей мере одна группа схожих фотографий может быть сгенерирована, в соответствии с информацией об атрибуте фотографий и с заранее извлеченными свойствами фотографий, в следующем порядке.
[00153] Фотографии в директории фотографий могут быть разделены на группы фотографий, причем каждая группа фотографий может включать по меньшей мере две фотографии.
[00154] Может быть вычислена степень близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степень близости локальных свойств этих двух фотографий.
[00155] Если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог, может быть получен взвешенный результат взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств.
[00156] Если взвешенный результат превышает третий порог, две фотографии могут быть определены как схожие фотографии, т. е. близкие одна другой.
[00157] В результате может быть сформирована группа схожих фотографий, включающая все фотографии, схожие с одной и той же фотографией в этой группе.
[00158] Как это описано далее, согласно варианту изобретения менеджмент фотографии в группе схожих фотографий может осуществляться в соответствии с детектированной операцией.
[00159] На фотографии из группы схожих фотографий могут быть отображены опции "сохранить" и "удалить".
[00160] Если детектировано, что на фотографии выбрана опция "удалить", эта фотография может быть удалена.
[00161] Если детектировано, что на фотографии выбрана опция "сохранить", эта фотография может быть сохранена.
[00162] Согласно варианту изобретения после того, как фотография будет удалена, на сервер может быть передана команда "удалить".
[00163] Команда "удалить" может быть сконфигурирована, как инструкция для сервера удалить фотографию из облачного пространства памяти.
[00164] Согласно одному варианту способ может дополнительно включать следующие шаги.
[00165] На странице менеджмента пространства памяти может быть отображена опция менеджмента фотографий.
[00166] В случае детектирования выбора опции менеджмента фотографий могут быть просканированы все фотографии в директории фотографий.
[00167] Согласно варианту изобретения при использовании энергонезависимой машиночитаемой запоминающей среды фотографию включают в группу схожих фотографий в соответствии со свойствами фотографий и с информацией об атрибуте фотографий, например таком, как время фотографирования. Затем воспроизводят фотографии по группам схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. Это облегчает пользователю работу с фотографиями в составе группы схожих фотографий, делая эту работу более удобной и менее времяемкой.
[00168] Другие варианты осуществления изобретения будут очевидны для специалистов в данной области из рассмотрения данного описания и практического использования раскрытого в нем изобретения. При этом изобретение охватывает любые вариации, области применения или модификации изобретения, которые соответствуют общим принципам, сформулированным в данном описании, а также здравому смыслу и известным в данной области техническим средствам. Описание и варианты осуществления должны рассматриваться только в качестве примеров, тогда как объем и сущность изобретения определяются прилагаемой формулой изобретения.
[00169] Должно быть понятно также, что изобретательский замысел не ограничен конкретной описанной конструкцией, проиллюстрированной прилагаемыми чертежами, а допускает различные модификации и изменения, не выходящие за границы изобретения, объем которого ограничивается только формулой изобретения.
Промышленная применимость
[00170] Фотографию включают в группу схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте фотографий, например таком, как время фотографирования, и со свойствами фотографий; затем воспроизводят фотографии по группам схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования. Это облегчает пользователю работу с фотографиями в составе группы схожих фотографий, делая эту работу более удобной и менее времяемкой.

Claims (70)

1. Способ менеджмента фотографий, включающий:
сканирование, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий;
генерирование по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии и с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования;
воспроизведение фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования, и
менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией,
причем свойства фотографий включают глобальное свойство и локальное свойство,
при этом генерирование по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии включает:
разделение фотографий в директории фотографий на группы фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем каждая группа фотографий содержит по меньшей мере две фотографии;
вычисление степени близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степени близости локальных свойств двух указанных фотографий;
получение взвешенного результата взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств, если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог;
принятие двух фотографий в качестве схожих фотографий, близких одна другой, если взвешенный результат превышает третий порог, и
формирование группы схожих фотографий, все фотографии в которой схожи с одной и той же фотографией указанной группы,
при этом глобальное свойство описывает общий атрибут контента фотографии и включает гистограмму распределения цветов и гистограмму текстуры локальных бинарных шаблонов (LBP),
локальное свойство описывает изменение детали контента фотографии и включает масштабно инвариантное преобразование (SIFT) и обнаружение устойчивых признаков (SURF),
и глобальное свойство, и локальное свойство определены численными значениями свойств особых точек с различными координатами на фотографии,
а вычисление степени близости глобальных свойств двух фотографий в группе фотографий и степени близости локальных свойств двух фотографий включает:
вычисление евклидового расстояния или косинусного расстояния между численными значениями свойств для одинаковых положений на двух фотографиях для каждой степени близости из числа степени близости глобальных свойств двух фотографий и степени близости локальных свойств двух фотографий,
подсчет количества численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния или косинусные расстояния меньше заданного значения, после того, как вычисление расстояний проведено для численных значений свойств во всех положениях,
вычисление каждой степени близости как доли количества численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния или косинусные расстояния меньше заданного значения, от всего количества численных значений свойств, найденных в процессе вычисления расстояний.
2. Способ по п. 1, в котором менеджмент фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией включает:
отображение опций "сохранить" и "удалить" на каждой фотографии каждой группы схожих фотографий;
удаление фотографии при детектировании выбора на ней опции "удалить";
сохранение фотографии при детектировании выбора на ней опции "сохранить".
3. Способ по п. 2, дополнительно включающий, после удаления фотографии, передачу на сервер команды "удалить", которая сконфигурирована как инструкция для сервера удалить фотографию из облачного пространства памяти.
4. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
отображение опции менеджмента фотографий на странице менеджмента пространства памяти и,
в случае детектирования выбора опции менеджмента фотографий, осуществление сканирования всех фотографий в директории фотографий.
5. Устройство для менеджмента фотографий, содержащее:
сканирующий модуль, сконфигурированный для сканирования, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий;
модуль генерирования групп схожих фотографий, сконфигурированный для генерирования по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии и с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования;
первый дисплейный модуль, сконфигурированный для воспроизведения фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования, и
процессорный модуль, сконфигурированный для осуществления менеджмента фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией,
причем свойства фотографий включают глобальное свойство и локальное свойство, при этом модуль генерирования групп схожих фотографий сконфигурирован для:
разделения фотографий в директории фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии на группы фотографий, каждая из которых содержит по меньшей мере две фотографии;
вычисления степени близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степени близости локальных свойств двух указанных фотографий;
получения взвешенного результата взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств, если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог;
принятия двух фотографий в качестве схожих фотографий, близких одна другой, если взвешенный результат превышает третий порог, и
формирования группы схожих фотографий путем помещения в одну группу всех фотографий, схожих с одной и той же фотографией указанной группы,
при этом глобальное свойство описывает общий атрибут контента фотографии и включает гистограмму распределения цветов и гистограмму текстуры локальных бинарных шаблонов (LBP),
локальное свойство описывает изменение детали контента фотографии и включает масштабно инвариантное преобразование (SIFT) и обнаружение устойчивых признаков (SURF),
и глобальное свойство, и локальное свойство определены численными значениями свойств особых точек с различными координатами на фотографии,
а модуль генерирования групп схожих фотографий сконфигурирован для вычисления степени близости глобальных свойств двух фотографий и степени близости локальных свойств двух фотографий путем:
вычисления евклидового расстояния или косинусного расстояния между численными значениями свойств для одинаковых положений на двух фотографиях для каждой степени близости из числа степени близости глобальных свойств двух фотографий и степени близости локальных свойств двух фотографий,
подсчета количества численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния или косинусные расстояния меньше заданного значения, после того, как вычисление расстояний проведено для численных значений свойств во всех положениях,
вычисления каждой степени близости как доли количества численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния или косинусные расстояния меньше заданного значения, от всего количества численных значений свойств, найденных в процессе вычисления расстояний.
6. Устройство по п. 5, сконфигурированное для: отображения опции "сохранить" и опции "удалить" на каждой фотографии каждой группы схожих фотографий, а также для удаления фотографии при детектировании выбора на ней опции "удалить" и для сохранения фотографии при детектировании выбора на ней опции "сохранить".
7. Устройство по п. 6, дополнительно содержащее передающий модуль, сконфигурированный для передачи на сервер команды "удалить", которая сконфигурирована как инструкция серверу удалить фотографию из облачного пространства памяти.
8. Устройство по п. 5, дополнительно содержащее второй дисплейный модуль, сконфигурированный для отображения опции менеджмента фотографий на странице менеджмента пространства памяти, при этом сканирующий модуль сконфигурирован для сканирования всех фотографий из директории фотографий в случае детектирования того, что выбрана опция менеджмента фотографий.
9. Устройство для менеджмента фотографий, содержащее:
процессор и
память, сконфигурированную для запоминания команд, выполняемых процессором,
при этом процессор сконфигурирован с возможностью:
сканирования, в процессе менеджмента пространства памяти, всех фотографий в директории фотографий;
генерирования по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии и с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем информация об атрибуте включает по меньшей мере время фотографирования;
воспроизведения фотографий в каждой группе схожих фотографий в виде элементов группы схожих фотографий, упорядоченных по времени фотографирования; и
менеджмента фотографий в каждой группе схожих фотографий в соответствии с детектированной операцией,
причем свойства фотографий включают глобальное свойство и локальное свойство,
при этом генерирование по меньшей мере одной группы схожих фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии и с заранее извлеченными свойствами каждой фотографии включает:
разделение фотографий в директории фотографий на группы фотографий в соответствии с информацией об атрибуте каждой фотографии, причем каждая группа фотографий содержит по меньшей мере две фотографии;
вычисление степени близости глобальных свойств двух фотографий одной группы и степени близости локальных свойств двух указанных фотографий;
получение взвешенного результата взвешиванием степени близости глобальных свойств и степени близости локальных свойств, если степень близости глобальных свойств превышает первый порог, а степень близости локальных свойств превышает второй порог;
принятие двух фотографий в качестве схожих фотографий, близких одна другой, если взвешенный результат превышает третий порог, и
формирование группы схожих фотографий, все фотографии в которой схожи с одной и той же фотографией указанной группы,
при этом глобальное свойство описывает общий атрибут контента фотографии и включает гистограмму распределения цветов и гистограмму текстуры локальных бинарных шаблонов (LBP),
локальное свойство описывает изменение детали контента фотографии и включает масштабно инвариантное преобразование (SIFT) и обнаружение устойчивых признаков (SURF),
и глобальное свойство, и локальное свойство определены численными значениями свойств особых точек с различными координатами на фотографии,
а вычисление степени близости глобальных свойств двух фотографий в группе фотографий и степени близости локальных свойств двух фотографий включает:
вычисление евклидового расстояния или косинусного расстояния между численными значениями свойств для одинаковых положений на двух фотографиях для каждой степени близости из числа степени близости глобальных свойств двух фотографий и степени близости локальных свойств двух фотографий,
подсчет количества численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния или косинусные расстояния меньше заданного значения, после того, как вычисление расстояний проведено для численных значений свойств во всех положениях,
вычисление каждой степени близости как доли количества численных значений свойств, для которых евклидовы расстояния или косинусные расстояния меньше заданного значения, от всего количества численных значений свойств, найденных в процессе вычисления расстояний.
RU2016116892A 2015-07-31 2015-12-18 Способ и устройство для обработки фотографий RU2651240C1 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510465211.7A CN105072337B (zh) 2015-07-31 2015-07-31 图片处理方法及装置
CN201510465211.7 2015-07-31
PCT/CN2015/097828 WO2017020488A1 (zh) 2015-07-31 2015-12-18 图片处理方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2651240C1 true RU2651240C1 (ru) 2018-04-18

Family

ID=54501606

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016116892A RU2651240C1 (ru) 2015-07-31 2015-12-18 Способ и устройство для обработки фотографий

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20170032219A1 (ru)
EP (1) EP3125135B1 (ru)
JP (1) JP2017531330A (ru)
KR (1) KR101821750B1 (ru)
CN (1) CN105072337B (ru)
MX (1) MX2016005636A (ru)
RU (1) RU2651240C1 (ru)
WO (1) WO2017020488A1 (ru)

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105072337B (zh) * 2015-07-31 2019-03-26 小米科技有限责任公司 图片处理方法及装置
CN105740438A (zh) * 2016-01-29 2016-07-06 广东欧珀移动通信有限公司 控制方法、控制装置及电子装置
KR102140072B1 (ko) * 2016-04-01 2020-07-31 삼성전자주식회사 이미지 합성 방법 및 그 전자 장치
CN107545010B (zh) * 2016-06-29 2022-06-03 阿里巴巴集团控股有限公司 显示方法、文件清理方法、装置、显示设备及电子设备
CN106339496A (zh) * 2016-08-31 2017-01-18 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于对照片进行清理的方法和装置
JP6708077B2 (ja) * 2016-09-16 2020-06-10 カシオ計算機株式会社 表示情報生成装置、情報管理システム、表示情報生成方法、及び、プログラム
CN106231152B (zh) * 2016-09-20 2019-05-07 北京小米移动软件有限公司 传输图片的方法及装置
CN106649759A (zh) * 2016-12-26 2017-05-10 北京珠穆朗玛移动通信有限公司 图片的处理方法及移动终端
CN110461219B (zh) * 2017-04-07 2022-11-15 托伊实验室公司 用在卫生间环境中的生物监测用的装置、方法和系统
CN107315800A (zh) * 2017-06-19 2017-11-03 深圳传音通讯有限公司 多媒体文件管理系统、方法和设备
CN107358508B (zh) * 2017-07-18 2021-07-02 阿里巴巴（中国）有限公司 一种相似商品条目管理方法和装置
JP6857586B2 (ja) * 2017-10-02 2021-04-14 富士フイルム株式会社 画像抽出装置，画像抽出方法および画像抽出プログラムならびにそのプログラムを格納した記録媒体
CN107959883B (zh) 2017-11-30 2020-06-09 广州市百果园信息技术有限公司 视频编辑推送方法、系统及智能移动终端
CN108170342B (zh) * 2017-12-14 2022-04-12 珠海市魅族科技有限公司 应用程序界面显示方法及装置、终端、可读存储介质
CN108563769A (zh) * 2018-04-20 2018-09-21 青岛海信移动通信技术股份有限公司 移动终端的图片显示方法、装置、设备及存储介质
CN108769389B (zh) * 2018-05-10 2021-07-09 Oppo广东移动通信有限公司 图片获取方法、装置、终端设备及存储介质
CN108762633B (zh) * 2018-05-10 2021-03-12 Oppo广东移动通信有限公司 图片添加方法、装置、终端设备及存储介质
CN109828741A (zh) * 2019-01-29 2019-05-31 北京字节跳动网络技术有限公司 用于播放音频的方法和装置
CN110012225B (zh) * 2019-03-27 2021-09-24 维沃移动通信有限公司 一种图像处理的方法、装置以及移动终端
CN112101438B (zh) * 2020-09-08 2024-04-16 南方科技大学 一种左右眼分类方法、装置、服务器和存储介质
CN112507154B (zh) * 2020-12-22 2022-02-11 哈尔滨师范大学 一种信息处理装置
CN114911400A (zh) * 2021-02-08 2022-08-16 花瓣云科技有限公司 分享图片的方法和电子设备
CN113628183B (zh) * 2021-08-06 2024-07-23 青岛海信医疗设备股份有限公司 一种超声检测对象的容积确定方法及超声设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010046330A1 (en) * 1998-12-29 2001-11-29 Stephen L. Shaffer Photocollage generation and modification
WO2010047843A1 (en) * 2008-10-26 2010-04-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Arranging images into pages using content-based filtering and theme-based clustering
US20120002878A1 (en) * 2010-06-30 2012-01-05 Casio Computer Co., Ltd. Image processing apparatus, method, and program that classifies data of images
RU2523925C2 (ru) * 2011-11-17 2014-07-27 Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." Способ динамической визуализации коллекции изображений в виде коллажа

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100860989B1 (ko) * 2006-12-18 2008-09-30 삼성전자주식회사 얼굴 영상의 유사도 산출 방법 및 장치와 이를 이용한 얼굴영상 검색 방법 및 장치 그리고 얼굴 합성 방법
JP2009134411A (ja) * 2007-11-29 2009-06-18 Nikon System:Kk 画像分類方法及びスライドショーシステム
CN101515271A (zh) * 2008-02-22 2009-08-26 华晶科技股份有限公司 相片管理系统、方法,及储存相片分类代码的计算机可读媒体
CN102521618B (zh) * 2011-11-11 2013-10-16 北京大学 局部描述子的提取方法、图片检索方法及图像匹配方法
CN103390165B (zh) * 2012-05-10 2017-08-22 北京百度网讯科技有限公司 一种图片聚类的方法及装置
JP6099927B2 (ja) * 2012-10-10 2017-03-22 キヤノン株式会社 情報制御装置とその制御方法及びプログラム
US9230191B2 (en) * 2013-03-15 2016-01-05 Dropbox, Inc. Presentation and organization of content
CN103995889B (zh) * 2014-06-03 2017-11-03 广东欧珀移动通信有限公司 图片分类方法及装置
CN104111778B (zh) * 2014-06-25 2018-12-11 小米科技有限责任公司 图片显示方法和装置
CN104216976B (zh) * 2014-09-01 2018-09-04 广东欧珀移动通信有限公司 一种移动终端图片分组查看方法及系统
US9569692B2 (en) * 2014-10-31 2017-02-14 The Nielsen Company (Us), Llc Context-based image recognition for consumer market research
CN104331509A (zh) * 2014-11-21 2015-02-04 深圳市中兴移动通信有限公司 照片管理方法及装置
CN104778242B (zh) * 2015-04-09 2018-07-13 复旦大学 基于图像动态分割的手绘草图图像检索方法及系统
CN104809198B (zh) * 2015-04-23 2016-11-09 北京奇虎科技有限公司 图片清理的方法、装置以及终端设备
CN105072337B (zh) * 2015-07-31 2019-03-26 小米科技有限责任公司 图片处理方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010046330A1 (en) * 1998-12-29 2001-11-29 Stephen L. Shaffer Photocollage generation and modification
WO2010047843A1 (en) * 2008-10-26 2010-04-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Arranging images into pages using content-based filtering and theme-based clustering
US20120002878A1 (en) * 2010-06-30 2012-01-05 Casio Computer Co., Ltd. Image processing apparatus, method, and program that classifies data of images
RU2523925C2 (ru) * 2011-11-17 2014-07-27 Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." Способ динамической визуализации коллекции изображений в виде коллажа

Also Published As

Publication number Publication date
EP3125135A1 (en) 2017-02-01
KR20170023767A (ko) 2017-03-06
KR101821750B1 (ko) 2018-01-24
US20170032219A1 (en) 2017-02-02
CN105072337B (zh) 2019-03-26
CN105072337A (zh) 2015-11-18
MX2016005636A (es) 2017-06-22
EP3125135B1 (en) 2020-06-17
WO2017020488A1 (zh) 2017-02-09
JP2017531330A (ja) 2017-10-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2651240C1 (ru) Способ и устройство для обработки фотографий
KR101820781B1 (ko) 앨범 표시 방법 및 장치
EP3125154B1 (en) Photo sharing method and device
RU2628494C1 (ru) Способ и устройство для генерирования фильтра изображения
RU2659746C2 (ru) Способ и устройство обработки изображений
KR101670004B1 (ko) 화상 분할 방법, 장치, 프로그램 및 기록매체
RU2665217C2 (ru) Способ и устройство обработки изображений
WO2017166726A1 (zh) 智能拍照方法及装置
WO2017214793A1 (zh) 指纹模板生成方法及装置
RU2664003C2 (ru) Способ и устройство для определения ассоциированного пользователя
WO2017031901A1 (zh) 人脸识别方法、装置及终端
WO2018120238A1 (zh) 用于处理文档的设备、方法和图形用户界面
RU2643464C2 (ru) Способ и устройство для классификации изображений
CN107566742B (zh) 拍摄方法、装置、存储介质和电子设备
CN105653636A (zh) 一种信息处理方法和装置、一种用于信息处理的装置
CN109034150B (zh) 图像处理方法及装置
KR102501036B1 (ko) 이미지 촬영 방법, 이미지 촬영 장치 및 저장 매체
CN111221457A (zh) 多媒体内容的调整方法、装置、设备及可读存储介质
CN111669495B (zh) 拍照方法、拍照装置和电子设备
CN105335714A (zh) 照片处理方法、装置和设备
KR100785617B1 (ko) 멀티미디어메시징서비스를 이용한 사진 전송시스템 및 그방법
CN105426904A (zh) 照片处理方法、装置和设备
CN105808102A (zh) 添加边框的方法及装置
CN111726531B (zh) 图像拍摄方法、处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN106528197A (zh) 拍摄方法及装置