[发明专利]一种绘制图案的推荐方法及装置

权利要求书

1.一种绘制图案的推荐方法，其特征在于，包括：

检测用户在画布区域的绘制操作，得到滑动轨迹；

通过神经网络模型，对所述滑动轨迹进行识别和预测，得到识别和预测的图案结果；

获取与所述图案结果对应的推荐图案，并显示所述推荐图案。

2.如权利要求1所述的绘制图案的推荐方法，其特征在于，所述神经网络模型包括至N个卷积层、N个下采样层和全连接层，N为不小于1的整数；

所述通过神经网络模型，对所述滑动轨迹进行识别和预测，得到识别和预测的图案结果，包括：

将所述滑动轨迹作为卷积层的待处理对象，进行卷积处理，得到卷积处理结果

将所述卷积处理结果输入下采样层，进行下采样操作，得到采样结果；

将所述采样结果作为下一个卷积层的待处理对象，重复执行上述操作，直至没有剩余的卷积层和下采样层；

将最终的采样结果输入所述全连接层，进行分类识别和预测，得到识别和预测的图案结果。

3.如权利要求1所述的绘制图案的推荐方法，其特征在于，在所述检测用户在画布区域的绘制操作，得到滑动轨迹之前，还包括：

通过神经网络模型，对用户绘制的历史图案进行识别和预测，得到该用户的图案绘制风格。

4.如权利要求3所述的绘制图案的推荐方法，其特征在于，所述获取与所述图案结果对应的推荐图案，并显示所述推荐图案，具体的，

获取与所述图案结果对应的推荐图案，并根据该用户的图案绘制风格，对所述推荐图案进行相似度的优先级排序并显示。

5.如权利要求1所述的绘制图案的推荐方法，其特征在于，在所述检测用户在画布区域的绘制操作，得到滑动轨迹之后，还包括：

检测用户每个绘制操作完成之后的停顿时间，并在所述停顿不小于默认阈值时，将得到的滑动轨迹输入神经网络模型。

6.一种绘制图案的推荐装置，其特征在于，包括：

绘制操作检测单元，用于检测用户在画布区域的绘制操作，得到滑动轨迹；

识别和预测单元，用于通过神经网络模型，对所述滑动轨迹进行识别和预测，得到识别和预测的图案结果；

推荐单元，用于获取与所述图案结果对应的推荐图案，并显示所述推荐图案。

7.如权利要求6所述的绘制图案的推荐装置，其特征在于，所述神经网络模型包括至N个卷积层、N个下采样层和全连接层，N为不小于1的整数；

所述识别和预测单元，具体用于：

将所述滑动轨迹作为卷积层的待处理对象，进行卷积处理，得到卷积处理结果

将所述卷积处理结果输入下采样层，进行下采样操作，得到采样结果；

将所述采样结果作为下一个卷积层的待处理对象，重复执行上述操作，直至没有剩余的卷积层和下采样层；

将最终的采样结果输入所述全连接层，进行分类识别和预测，得到识别和预测的图案结果。

8.如权利要求6所述的绘制图案的推荐装置，其特征在于，还包括：

所述识别和预测单元，还用于通过神经网络模型，对用户绘制的历史图案进行识别和预测，得到该用户的图案绘制风格。

9.如权利要求8所述的绘制图案的推荐装置，其特征在于，所述推荐单元，具体用于获取与所述图案结果对应的推荐图案，并根据该用户的图案绘制风格，对所述推荐图案进行相似度的优先级排序并显示。

10.如权利要求6所述的绘制图案的推荐装置，其特征在于，还包括：

所述绘制操作检测单元，还用于检测用户每个绘制操作完成之后的停顿时间，并在所述停顿不小于默认阈值时，将得到的滑动轨迹输入神经网络模型。