本發(fā)明涉及移動終端人機交互的
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體是涉及一種照片分類管理方法、裝置及其移動終端。
背景技術(shù)：
：帶有拍照功能的移動終端(譬如手機、平板電腦等)作為一種常用的通信設(shè)備，且移動終端上也可以拍出媲美相機排出質(zhì)量的照片，但是隨著移動終端內(nèi)存儲照片數(shù)量的增多，當(dāng)用戶需要管理手機里數(shù)量眾多的照片時，這將會成為一件很頭疼的事情。而目前還沒有一種較好的用于移動終端的照片管理方法可以對存儲的照片進行很好的分類管理。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明實施例提供一種照片分類管理方法、裝置及其移動終端，以解決現(xiàn)有技術(shù)中移動終端內(nèi)存儲照片無法進行有效的分類管理的技術(shù)問題。為解決上述問題，本發(fā)明實施例一方面提供了一種移動終端的照片分類管理方法，其特征在于，所述方法包括：接收照片的歸類指令；提取照片的特征值信息；根據(jù)所述特征值信息確定照片的類型；根據(jù)確定的照片類型對該照片進行分類存儲。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，所述照片的特征值信息包括照片拍攝的地點、照片拍攝的時間以及照片拍攝的內(nèi)容。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，當(dāng)所述照片的特征值信息為照片拍攝的地點時，所述根據(jù)所述特征值信息確定照片的類型的步驟具體包括：獲取移動終端拍攝所述照片時所處的地理位置信息；將所述地理位置信息關(guān)聯(lián)到所述照片的命名中，根據(jù)所述照片的命名確定照片的類型。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，當(dāng)所述照片的特征值信息為照片拍攝的時間時，所述根據(jù)所述特征值信息確定照片的類型的步驟具體包括：分析照片里像素點的rgb色彩；根據(jù)像素點的rgb來判斷照片的拍攝時間是白天還是黑夜。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，所述根據(jù)像素點的rgb來判斷照片的拍攝時間是白天還是黑夜的步驟具體包括：當(dāng)判斷照片中黑色的像素點數(shù)占所有像素點數(shù)數(shù)量的比例超過第一預(yù)設(shè)值時，則判斷為夜晚照片；當(dāng)判斷照片中白色的像素點數(shù)占所有像素點數(shù)數(shù)量的比例超過第二預(yù)設(shè)值時，則判斷為白天照片。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，所述第一預(yù)設(shè)值和所述第二預(yù)設(shè)值分別為60％。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，當(dāng)所述照片的特征值信息為照片拍攝的內(nèi)容時，所述根據(jù)所述特征值信息確定照片的類型的步驟具體包括：若判斷照片內(nèi)容中不包含人類特征信息，則確定照片的類型屬于風(fēng)景照片；若判斷照片內(nèi)容中僅包含人類特征信息，則確定照片的類型屬于人物照片。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實施例，所述根據(jù)所述特征值信息確定照片的類型的步驟還包括：若照片內(nèi)容中除了包含人類特征信息還包括非人類特征信息，則判斷照片內(nèi)容中體現(xiàn)人類特征信息所占照片總信息的比例是否超過第三預(yù)設(shè)值，若超出第三預(yù)設(shè)值則確定照片的類型屬于人物照片；若未超出第三預(yù)設(shè)值則確定照片的類型屬于風(fēng)景照片。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例還提供一種照片分類管理裝置，所述裝置包括：指令接收模塊，用于接收照片的歸類指令；提取模塊，用于提取照片的特征值信息；類型確定模塊，用于根據(jù)所述特征值信息確定照片的類型；以及分類存儲模塊，用于根據(jù)確定的照片類型對該照片進行分類存儲。進一步地，本發(fā)明實施例又提供一種移動終端，所述移動終端包括上述實施例中所述的裝置。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的照片分類管理方法、裝置及其移動終端，通過提取照片的拍攝地點、拍攝時間以及拍攝內(nèi)容等信息作為特征值信息，然后將照片按照特征值信息進行分類存儲，大大方便了用戶管理移動終端內(nèi)存儲的照片，可以使用戶有非常好的操作體驗。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是本發(fā)明移動終端的照片分類管理方法一優(yōu)選實施例的流程示意圖；圖2是照片的特征值信息為照片拍攝的地點時的照片類型確定的流程圖；圖3是照片的特征值信息為照片拍攝的時間時的照片類型確定的流程圖；圖4是照片的特征值信息為照片拍攝的內(nèi)容時的照片類型確定的流程圖；圖5是本發(fā)明照片分類管理裝置一優(yōu)選實施例的模塊組成框圖；圖6是本發(fā)明移動終端一實體裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明作進一步的詳細(xì)描述。特別指出的是，以下實施例僅用于說明本發(fā)明，但不對本發(fā)明的范圍進行限定。同樣的，以下實施例僅為本發(fā)明的部分實施例而非全部實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。請參閱圖1，圖1是本發(fā)明移動終端的照片分類管理方法一優(yōu)選實施例的流程示意圖，該方法包括但不限于以下步驟。需要說明的是，本發(fā)明中的移動終端包括但不限于手機、平板電腦、相機等設(shè)備。步驟s100，接收照片的歸類指令。在該步驟中，歸類指令可以由移動終端發(fā)出，或者在拍照后自動觸發(fā)的指令程序。步驟s200，提取照片的特征值信息。其中，照片的特征值信息包括照片拍攝的地點、照片拍攝的時間以及照片拍攝的內(nèi)容等。步驟s300，根據(jù)特征值信息確定照片的類型。當(dāng)照片的特征值信息為照片拍攝的地點時，根據(jù)特征值信息確定照片的類型的步驟具體包括如下步驟。請參閱圖2，圖2是照片的特征值信息為照片拍攝的地點時的照片類型確定的流程圖。步驟s310，獲取移動終端拍攝照片時所處的地理位置信息。在該步驟中，一般位置信息分幾級，國家，城市，地標(biāo)等。本方法可以為獲取二級位置信息，即城市名，把照片根據(jù)城市名進行分類。如果位置信息是經(jīng)緯度，本方法會把該經(jīng)緯度放在地圖上看該經(jīng)緯度所屬的城市，然后按城市對照片進行分類。步驟s311，將地理位置信息關(guān)聯(lián)到照片的命名中。步驟s312，根據(jù)照片的命名確定照片的類型。用戶很多時候會去各種地方旅游、出差，在不同地理位置拍攝的照片同樣可以被以不同的地點坐標(biāo)或者城市代碼等命名，進而整理成不同的文件夾。現(xiàn)在很多手機在拍照時有獲取地理位置的功能，可以通過手機里內(nèi)置的定位裝置獲取到當(dāng)前的位置信息。本方法在歸類照片時會讀取照片里附帶的位置信息，進行歸類。當(dāng)用戶設(shè)定大致的分類方式后，每次用戶拍完照，本方法都會通過檢索圖片里的像素點對圖片里的信息進行識別。地理位置是本方法會去識別圖片拍攝時獲取到的位置信息，根據(jù)位置信息對圖片進行分類，同一個城市的照片作為一個文件夾。當(dāng)本方法按照用戶設(shè)定的方式進行識別后，圖片會自動歸類到不同的文件夾里。當(dāng)照片的特征值信息為照片拍攝的時間時，根據(jù)特征值信息確定照片的類型的步驟具體包括如下步驟。請參閱圖3，圖3是照片的特征值信息為照片拍攝的時間時的照片類型確定的流程圖。步驟s320，分析照片里像素點的rgb色彩。本方法會分析照片里像素點的rgb色彩，根據(jù)像素點的rgb來判斷照片是白天還是黑夜拍攝的。rgb色彩模式是工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)，是通過對紅(r)、綠(g)、藍(b)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色。rgb函數(shù)執(zhí)行成功時返回由指定分量確定的顏色，用于表示一個rgb(紅綠藍)顏色值。red代表紅色分量，green代表綠色分量，blue代表藍色分量。各分量中，數(shù)值越小，亮度越低，數(shù)值越大，亮度越高。下表數(shù)據(jù)為判斷過程中的一組數(shù)據(jù)舉例。顏色名稱紅色值red綠色值green藍色值blue黑色000藍色00255綠色02550紅色25500白色255255255步驟s321，根據(jù)像素點的rgb來判斷照片的拍攝時間是白天還是黑夜。當(dāng)獲取到了照片中各像素的rgb的函數(shù)值后，本發(fā)明會利用黑色和白色這兩種rgb像素數(shù)量的多少來判斷白天還是黑夜。判斷原則如下：當(dāng)黑色(rgb:000)的像素點數(shù)大于白色(rgb:255255255)的像素點數(shù)，且黑色像素點數(shù)占所有像素點數(shù)數(shù)量的比例超過第一預(yù)設(shè)值，則判斷為夜晚照片。其中，優(yōu)選地，該第一預(yù)設(shè)值可以為60％，當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)實際情況自行設(shè)定，此處不再一一列舉具體的數(shù)值。當(dāng)白色(rgb:255255255)的像素點數(shù)大于黑色(rgb:000)的像素點數(shù)，且白色像素點數(shù)占所有像素點數(shù)數(shù)量的比例超過第二預(yù)設(shè)值，則判斷為白天照片。其中，優(yōu)選地，該第二預(yù)設(shè)值也可以為60％。當(dāng)照片的特征值信息為照片拍攝的內(nèi)容時，根據(jù)特征值信息確定照片的類型的步驟具體包括如下步驟。請參閱圖4，圖4是照片的特征值信息為照片拍攝的內(nèi)容時的照片類型確定的流程圖。步驟s330，風(fēng)景照片判定。首先是步驟s3301，判斷特征值中是否包括體現(xiàn)人類特征信息。若否，進入步驟s3302，若是，進入步驟s331。步驟s3302，確定照片中對象所屬的類型為風(fēng)景照片。具體地，如果特征值中不包含人臉、手、四肢等體現(xiàn)人類特征的特征值，就可以確定中心區(qū)域范圍內(nèi)的圖片中不包括人物，也即用戶想要拍攝的對象(焦點對準(zhǔn)的對象)不是人物了，該情況下確定照片中對象所屬的類型為風(fēng)景照片是符合用戶實際需求的。步驟s331。人物照片判定。進一步包括：步驟s3311，判斷特征值中是否僅包括體現(xiàn)人類特征信息。若是，進入步驟s3312，若否，進入步驟s332。步驟s3312，確定照片中對象所屬的類型為人物照片。具體地，如果特征值中僅包括體現(xiàn)人類特征的特征值，就可以確定中心區(qū)域范圍內(nèi)的圖片中只包括人物，也即用戶想要拍攝的對象(焦點對準(zhǔn)的對象)就是人物，該情況下確定照片中對象所屬的類型為人物照片是符合用戶實際需求的。步驟s332，獲取體現(xiàn)人類特征信息所占照片總信息的比例。步驟s333，根據(jù)體現(xiàn)人類特征信息在照片總信息中所占的比例確定照片的類型。進一步包括：步驟s3331，判斷該比例是否超出第三預(yù)設(shè)值。若超出，進入步驟s3332，若未超出，進入步驟s3333。步驟s3332，確定照片中對象所屬的類型為人物照片。步驟s3333，確定照片中對象所屬的類型為風(fēng)景照片。具體地，若特征值中除了包括體現(xiàn)人類特征信息外還包括體現(xiàn)非人類特征信息，說明中心區(qū)域范圍內(nèi)的對象既有人物，也有植物等風(fēng)景，該情況下顯然不能直接根據(jù)特征值來判斷照片到底是風(fēng)景照片還是人物照片了。通過判斷體現(xiàn)人類特征信息在照片總信息中所占的比例是否超出第三預(yù)設(shè)值，能夠分析出中心區(qū)域范圍內(nèi)人物所占的比重，只有該比例超出第三預(yù)設(shè)值時，才說明人物是用戶真正想要拍攝的對象，而不是作為照片背景出現(xiàn)的，此時將照片確定為人物照片是符合用戶真實需求的，能夠進一步提升用戶的體驗度。優(yōu)選地，該第三預(yù)設(shè)值可以為60％或者80％等。步驟s400，根據(jù)確定的照片類型對該照片進行分類存儲。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的照片分類管理方法，通過提取照片的拍攝地點、拍攝時間以及拍攝內(nèi)容等信息作為特征值信息，然后將照片按照特征值信息進行分類存儲，大大方便了用戶管理移動終端內(nèi)存儲的照片，可以使用戶有非常好的操作體驗。進一步，本發(fā)明實施例還提供一種移動終端及其照片分類管理裝置的實施例，該移動終端包括照片分類管理裝置，而關(guān)于移動終端其他部分結(jié)構(gòu)特征在本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解范圍內(nèi)，此處不再詳述。請參閱圖5，圖5是本發(fā)明照片分類管理裝置一優(yōu)選實施例的模塊組成框圖，該裝置包括但不限于以下模塊單元組成：指令接收模塊510、提取模塊520、類型確定模塊530以及分類存儲模塊540。其中，指令接收模塊510用于接收照片的歸類指令；提取模塊520用于提取照片的特征值信息；類型確定模塊530用于根據(jù)特征值信息確定照片的類型；而分類存儲模塊用于根據(jù)確定的照片類型對該照片進行分類存儲。關(guān)于各個模塊單元的具體工作流程請參閱上述方法實施例的詳細(xì)描述，此處亦不再贅述。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的移動終端及其照片分類管理裝置，通過提取照片的拍攝地點、拍攝時間以及拍攝內(nèi)容等信息作為特征值信息，然后將照片按照特征值信息進行分類存儲，大大方便了用戶管理移動終端內(nèi)存儲的照片，可以使用戶有非常好的操作體驗。請參閱圖6，圖6是本發(fā)明移動終端一實體裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，本實施方式的裝置可以執(zhí)行上述方法中的步驟，相關(guān)內(nèi)容請參見上述方法中的詳細(xì)說明，在此不再贅述。該移動終端包括處理器11、與處理器11耦合的存儲器12。存儲器12用于存儲操作系統(tǒng)、設(shè)置的程序、第一矢量化數(shù)據(jù)。處理器11用于接收照片的歸類指令；提取照片的特征值信息，其中，照片的特征值信息包括照片拍攝的地點、照片拍攝的時間以及照片拍攝的內(nèi)容等。處理器11用進一步用于根據(jù)特征值信息確定照片的類型。處理器11具體用于當(dāng)照片的特征值信息為照片拍攝的地點時，獲取移動終端拍攝照片時所處的地理位置信息，將地理位置信息關(guān)聯(lián)到照片的命名中；根據(jù)照片的命名確定照片的類型。處理器11還具體用于當(dāng)照片的特征值信息為照片拍攝的時間時，分析照片里像素點的rgb色彩，根據(jù)像素點的rgb來判斷照片的拍攝時間是白天還是黑夜。處理器11進一步具體用于當(dāng)照片的特征值信息為照片拍攝的內(nèi)容時，若判斷照片內(nèi)容中不包含人類特征信息，則確定照片的類型屬于風(fēng)景照片；若判斷照片內(nèi)容中僅包含人類特征信息，則確定照片的類型屬于人物照片；若照片內(nèi)容中除了包含人類特征信息還包括非人類特征信息，則判斷照片內(nèi)容中體現(xiàn)人類特征信息的所占照片信息的比例是否超過第三預(yù)設(shè)值，若超出第三預(yù)設(shè)值則確定照片的類型屬于人物照片；若未超出第三預(yù)設(shè)值則確定照片的類型屬于風(fēng)景照片。在本發(fā)明所提供的幾個實施方式中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施方式僅僅是示意性的，例如，模塊或單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施方式方案的目的。另外，在本發(fā)明各個實施方式中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個實施方式方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：u盤、移動硬盤、只讀存儲器(rom，read-onlymemory)、隨機存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。以上所述僅為本發(fā)明的部分實施例，并非因此限制本發(fā)明的保護范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效裝置或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關(guān)的
技術(shù)領(lǐng)域：
，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。當(dāng)前第1頁12