[发明专利]图片处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图片处理方法、装置、电子设备及存储介质，该图片处理方法应用于电子设备，该图片处理方法包括：获取待处理的图片集；将所述图片集中每张图片输入至预先训练的类别识别模型，获得所述每张图片对应的第一类别概率向量；获取所述图片集中的每张图片的特征向量；将所述每张图片的特征向量按照预设顺序依次输入至预先训练的长短期记忆模型，得到所述图片集对应的第二类别概率向量；基于所述第一类别概率向量，以及所述第二类别概率向量，确定所述图片集所属的类别。本方法可以实现准确对图片集所属的类别进行识别。

技术领域

本申请涉及电子设备技术领域，更具体地，涉及一种图片方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

电子设备，例如手机、平板电脑等，已经成为人们日常生活中最常用的消费型电子产品之一。随着科技水平的发展，移动终端通常会设置有摄像头，从而实现拍摄功能，使得人们可以越来越方便地使用电子设备进行拍，以记录生活中的美好瞬间，并且可以将拍摄的图片存储于相册中，以便用户进行查看。另外，电子设备还可以生成同一类别的图像集整理到一起，从而形成相册，但是对于形成的相册，用户无法准确了解这些相册所述对应的类型，例如相册对应的事件等类型，影响了用户查看图片时的效率。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种图片方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种图片处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取待处理的图片集；将所述图片集中每张图片输入至预先训练的类别识别模型，获得所述每张图片对应的第一类别概率向量；获取所述图片集中的每张图片的特征向量；将所述每张图片的特征向量按照预设顺序依次输入至预先训练的长短期记忆模型，得到所述图片集对应的第二类别概率向量；基于所述第一类别概率向量，以及所述第二类别概率向量，确定所述图片集所属的类别。

第二方面，本申请实施例提供了一种图片处理装置，所述装置包括：图片集获取模块、第一向量获取模块、第二向量获取模块、第三向量获取模块以及类别确定模块，其中，所述图片集获取模块用于获取待处理的图片集；所述第一向量获取模块用于将所述图片集中每张图片输入至预先训练的类别识别模型，获得所述每张图片对应的第一类别概率向量；所述第二向量获取模块用于获取所述图片集中的每张图片的特征向量；所述第三向量获取模块用于将所述每张图片的特征向量按照预设顺序依次输入至预先训练的长短期记忆模型，得到所述图片集对应的第二类别概率向量；所述类别确定模块用于基于所述第一类别概率向量，以及所述第二类别概率向量，确定所述图片集所属的类别。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述第一方面提供的图片处理方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述第一方面提供的图片处理方法。

本申请提供的方案，通过获取待处理的图片集，将图片集中的每张图片输入至预先训练的类别识别模型，获得每张图片对应的第一类别概率向量，并且获取每张图片的特征向量，按照预设顺序将每张图片对应的特征向量输入至长期记忆模型，获得图片集对应的第二类别概率向量，然后基于第一类别概率向量以及第二类别概率向量，确定该图片集所属的类别，从而基于图片的视觉信息确定每张图片的第一类别概率向量，并且根据图片集中图片的时间信息确定图片集的第二类别概率向量，然后根据于第一类别概率向量以及第二类别概率向量，确定该图片集所属的类别，实现在确定图片集的类别时，参考了图片的视觉信息以及图片的时间信息，提升了图片集的类别识别的准确性。

附图说明