[发明专利]一种获取图片推荐滤镜信息的方法及图片滤镜信息推荐系统

权利要求书

1.一种获取图片推荐滤镜信息的方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取一定数量的样本图片，提取每张样本图片中的原始图片信息及滤镜信息；所述滤镜信息包括滤镜子属性；

步骤2：根据每张样本图片中的原始图片信息提取每张样本图片的特征向量；

步骤3：选择待训练的模式识别模型；所述模式识别模型的数量与所述滤镜信息的滤镜子属性数量相同，且每一个模式识别模型对应一个滤镜子属性；

步骤4：训练每一个模式识别模型，训练方法为：依次以每张样本图片的特征向量为模式识别模型的输入，以模式识别模型对应的滤镜子属性在该样本图片滤镜信息中的取值为所述模式识别模型的输出训练该模式识别模型；

步骤5：获取待推荐滤镜信息的目标原始图片；

步骤6：提取目标原始图片的特征向量；

步骤7：将目标原始图片的特征向量依次输入各个训练后的模式识别模型，各个训练后的模式识别模型输出其对应的滤镜子属性的取值；将各个模式识别模型输出的滤镜子属性的取值进行整合得到推荐的滤镜信息。

2.根据权利要求1所述的一种获取图片推荐滤镜信息的方法，其特征在于，所述特征向量包含色彩空间特征值、纹理特征值及结构特征值。

3.根据权利要求1所述的一种获取图片推荐滤镜信息的方法，其特征在于，所述滤镜子属性包括纹理、光圈、特效、色温、色调、曝光度、对比度、鲜艳度及高光。

4.根据权利要求3所述的一种获取图片推荐滤镜信息的方法，其特征在于，所述模式识别模型包括分类模式识别模型及回归模式识别模型；对应纹理、光圈及特效三个滤镜子属性的模式识别模型为分类模式识别模型；对应色温、色调、曝光度、对比度、鲜艳度及高光六个滤镜子属性的模式识别模型为回归模式识别模型。

5.一种图片滤镜信息推荐系统，其特征在于，包括：

样本图片信息提取单元，用于获取一定数量的样本图片，提取每张样本图片中的原始图片信息及滤镜信息；所述滤镜信息包括滤镜子属性；

样本图片特征向量提取单元，用于根据每张样本图片中的原始图片信息提取每张样本图片的特征向量；

模式识别模型确定单元，用于选择待训练的模式识别模型；所述模式识别模型的数量与所述滤镜信息的滤镜子属性数量相同，且每一个模式识别模型对应一个滤镜子属性；

模式识别模型训练单元，用于训练每一个模式识别模型，训练方法为：依次以每张样本图片的特征向量为模式识别模型的输入，以模式识别模型对应的滤镜子属性在该样本图片滤镜信息中的取值为所述模式识别模型的输出训练该模式识别模型；

目标原始图片获取单元，用于获取待推荐滤镜信息的目标原始图片；

目标原始图片特征向量提取单元，用于提取目标原始图片的特征向量；

滤镜子属性识别单元，用于将目标原始图片的特征向量依次输入各个模式识别模型，得到各个模式识别模型输出的滤镜子属性的取值；其中，每一个模式识别模型对应一个滤镜子属性，用于根据目标原始图片的特征向量计算其对应的滤镜子属性的取值；

滤镜信息整合单元，用于将各个模式识别模型输出的滤镜子属性的取值进行整合得到推荐的滤镜信息。

6.根据权利要求5所述的一种图片滤镜信息推荐系统，其特征在于，所述特征向量包含色彩空间特征值、纹理特征值及结构特征值。

7.根据权利要求5所述的一种图片滤镜信息推荐系统，其特征在于，所述滤镜子属性包括纹理、光圈、特效、色温、色调、曝光度、对比度、鲜艳度及高光。

8.根据权利要求7所述的一种图片滤镜信息推荐系统，其特征在于，所述模式识别模型包括分类模式识别模型及回归模式识别模型；对应纹理、光圈、特效三个滤镜子属性的模式识别模型为分类模式识别模型；对应色温、色调、曝光度、对比度、鲜艳度及高光六个滤镜子属性的模式识别模型为回归模式识别模型。