[发明专利]海报搜索方法及用户终端在审
申请号: | 201710239183.6 | 申请日: | 2017-04-13 |
公开(公告)号: | CN107169028A | 公开(公告)日: | 2017-09-15 |
发明(设计)人: | 徐军;徐海俊;蔡程飞;周超 | 申请(专利权)人: | 南京信息工程大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 江苏爱信律师事务所32241 | 代理人: | 唐小红 |
地址: | 210044 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 海报 搜索 方法 用户 终端 | ||
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种海报搜索方法及用户终端。
背景技术
随着人们生活水平的提高,娱乐相关产业的飞速发展。看电影成为现阶段人们休闲娱乐的主要方式之一。为了达到宣传的目的,电影上映之前会发布电影海报。我们在看到海报后,可以知道电影的名字,主演等信息,但是关于电影的主要情节(预告片)、票价等信息则需要我们通过网络自己查询。用户操作相当繁琐,用户体验较差。
发明内容
本发明提供一种海报搜索方法及用户终端,用以用户查询海报相关信息操作繁琐、用户体验较差的问题。
为了解决上述问题,本发明提供了一种海报搜索方法,包括如下步骤:通过用户终端获取海报图像;使用深度卷积神经网络算法对所述海报图像进行特征提取;将提取的特征上传至网络服务器;从所述网络服务器中选择与所述特征匹配的目标信息,并将所述目标信息传输至所述用户终端;于所述用户终端的显示界面显示所述目标信息。
优选的,使用深度卷积神经网络算法对所述海报图像进行特征提取的具体步骤包括:收集多种图片信息,并以多种所述图片信息建立训练集;采用卷积运算提取所述训练集中的图片特征;采用深度神经网络算法,并根据所述图片特征建立模型;根据所述模型对所述海报图像进行特征提取。
优选的,根据所述模型对所述海报图像进行特征提取的的具体步骤包括:对所述海报图像进行颜色标准化处理;根据所述模型对经颜色标准化处理的海报图像进行特征提取。
优选的,所述目标信息包括与所述海报图像匹配的电影名称、情节简介、上映时间、主要演员、电影票价、票房信息、预告片、新闻信息中的一种或几种。
优选的,所述海报搜索方法还包括如下步骤:接收用户的购票请求信息;从所述网络服务器中选择与所述特征匹配的购票信息,并将所述购票信息传输至所述用户终端;于所述用户终端显示购票界面。
本发明还提供了一种用户终端,包括:拍摄模块,用于获取海报图像;提取模块,用于使用深度卷积神经网络算法对所述海报图像进行特征提取;发送模块,用于将提取的特征上传至网络服务器;接收模块,用于接收所述网络服务器下发的目标信息,所述目标信息是从所述网络服务器中选择的与所述特征匹配的信息;显示模块,用于将所述目标信息显示于用户终端的显示界面。
优选的,所述提取模块包括:存储单元,用于收集多种图片信息,并以多种所述图片信息建立训练集;运算单元,连接所述存储单元,用于采用卷积运算提取所述训练集中的图片特征;处理单元,连接所述运算单元,用于采用深度神经网络算法,并根据所述图片特征建立模型;提取单元,连接所述处理单元,用于根据所述模型对所述海报图像进行特征提取。
优选的,所述提取单元包括分析元件和提取元件,所述分析元件连接所述提取元件;所述分析元件,用于对所述海报图像进行颜色标准化处理;所述提取元件,用于根据所述模型对经颜色标准化处理的海报图像进行特征提取。
优选的,所述目标信息包括与所述海报图像匹配的电影名称、情节简介、上映时间、主要演员、电影票价、票房信息、预告片、新闻信息中的一种或几种。
优选的,所述用户终端还包括输入模块,所述输入模块用于用户输入购票请求信息;所述发送模块将用户的购票请求信息发送至网络服务器;所述接收模块接收所述网络服务器下发的购票信息,所述购票信息是从所述网络服务器中选择的与所述特征匹配的信息;所述显示模块于用户终端显示购票界面。
本发明提供的海报搜索方法及用户终端,通过获取海报图像信息,即可将与该海报对应的电影相关信息反馈给用户,极大的简化了用户查询海报相关信息的操作,提高了用户体验。
附图说明
附图1是本发明具体实施方式的海报搜索方法的流程图;
附图2是本发明具体实施方式的用户终端的结构示意图;
附图3是本发明具体实施方式的用户终端中提取模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的海报搜索的方法及用户终端的具体实施方式做详细说明。
本具体实施方式提供了一种海报搜索的方法,附图1是本发明具体实施方式的海报搜索方法的流程图。如图1所示,本具体实施方式所述的海报搜索方法包括如下步骤:
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