[发明专利]滤镜推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种滤镜推荐方法，其特征在于，包括：

接收到为原始图像增加滤镜的指令后，在预置图像特征包含的类别中，识别所述原始图像所属的类别；

依据预设的类别与智能滤镜的对应关系，查询所述原始图像所属的类别对应的智能滤镜；

根据查询到的智能滤镜进行滤镜推荐。

2.根据权利要求1所述的滤镜推荐方法，其特征在于，所述在预置图像特征包含的类别中，识别所述原始图像所属的类别的步骤包括：

将所述原始图像输入预设的神经网络模型，所述神经网络模型包括至少一个全连接层，每个全连接层对应一种预置图像特征，每种预置图像特征包含多种类别；

获取每个全连接层输出的，在所述全连接层对应的预置图像特征包含的类别中，所述原始图像所属的类别。

3.根据权利要求2所述的滤镜推荐方法，其特征在于，所述神经网络模型通过如下方式得到：

获取多个样本图像，每个样本图像标记有在至少一种所述预置图像特征包含的类别中所属的类别；

针对每种类别，根据所述类别对应的样本图像的数量，计算所述类别对应的采样权重；

按照每种类别各自对应的采样权重从所述多个样本图像中选取待训练的样本图像；

利用所述待训练的样本图像，训练所述神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的滤镜推荐方法，其特征在于，所述原始图像所属的类别包括至少一种，所述类别与智能滤镜的对应关系中每个智能滤镜对应至少一种类别；所述依据预设的类别与智能滤镜的对应关系，查询所述原始图像所属的类别对应的智能滤镜的步骤包括：

依据所述类别与智能滤镜的对应关系，查询对应的类别命中所述原始图像所属的类别的智能滤镜。

5.根据权利要求4所述的滤镜推荐方法，其特征在于，根据查询到的智能滤镜进行滤镜推荐的步骤包括：

从查询到的智能滤镜中选取命中类别的数量最多的智能滤镜，作为推荐的智能滤镜。

6.根据权利要求5所述的滤镜推荐方法，其特征在于，在所述从查询到的智能滤镜中选取命中类别的数量最多的智能滤镜，作为推荐的智能滤镜的步骤之后，还包括：

显示滤镜列表，在所述滤镜列表中显示所述推荐的智能滤镜，并将所述推荐的智能滤镜标记为智能；

在所述滤镜列表中存在与所述推荐的智能滤镜类别相同的滤镜时，将所述类别相同的滤镜中的至少一个滤镜标记为推荐。

7.根据权利要求1所述的滤镜推荐方法，其特征在于，所述预置图像特征包括图像目标、图像场景及图像质量。

8.一种滤镜推荐装置，其特征在于，包括：

识别单元，被配置为接收到为原始图像增加滤镜的指令后，在预置图像特征包含的类别中，识别所述原始图像所属的类别；

查询单元，被配置为依据预设的类别与智能滤镜的对应关系，查询所述原始图像所属的类别对应的智能滤镜；

推荐单元，被配置为根据查询到的智能滤镜进行滤镜推荐。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1-7任一项所述的滤镜推荐方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-7任一项所述的滤镜推荐方法。