选择乐器的方法、装置、电子设备及介质与流程

本申请中涉及图像处理技术，尤其是一种选择乐器的方法、装置、电子设备及介质。

背景技术：

由于通信时代和社会的兴起，人们的生活水平也随之一路提高，进一步的，大多数用户都会在工作或学习之余，选择学习一门乐器作为提高自身乐理知识的道路。

其中，无论是针对任意年龄段的用户来说，为了能够更加合理的选择适合自身的乐器进行学习。通常是由用户到专业的乐理老师处去由老师鉴定其适合学习哪种乐器。针对该种情况，则会加大的增加用户操作的繁琐性，进而减少用户体验。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种选择乐器的方法、装置、电子设备及介质。

其中，根据本申请实施例的一个方面，提供的一种选择乐器的方法，其特征在于，包括：

获取针对目标用户的器官图像；

基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器；

将所述目标乐器以预设方式推荐给所述目标用户。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述器官图像至少包括以下任意一种图像：

手部图像、嘴部图像以及牙齿图像。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器，包括：

基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像，得到所述目标用户的器官尺寸参数，所述尺寸参数包括长度参数以及宽度参数；

基于所述乐器推荐策略以及所述器官尺寸参数，确定所述目标乐器。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器，包括：

基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像，得到所述目标用户的器官数量参数；

基于所述乐器推荐策略以及所述器官数量参数，确定所述目标乐器。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器，包括：

基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像，得到所述目标用户的器官位置参数；

基于所述乐器推荐策略以及所述器官位置参数，确定所述目标乐器。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像之前，还包括：

获取样本图像，其中，样本图像包括至少一个样本器官特征；

利用所述样本图像对预设的神经网络图像检测模型进行训练，得到满足预设条件的所述神经网络检测模型。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述获取针对目标用户的器官图像之后，还包括：

获取所述目标用户的用户信息，所述用户信息包括年龄信息、性别信息以及兴趣信息的至少一种；

基于所述乐器推荐策略、所述器官图像以及所述用户信息，确定所述目标乐器。

根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种选择乐器的装置，包括：

获取模块，被设置为获取针对目标用户的器官图像；

确定模块，被设置为基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器；

推荐模块，被设置为将所述目标乐器以预设方式推荐给所述目标用户。

根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：

存储器，用于存储可执行指令；以及

显示器，用于与所述存储器显示以执行所述可执行指令从而完成上述任一所述选择乐器的方法的操作。

根据本申请实施例的还一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述选择乐器的方法的操作。

本申请中，在获取针对目标用户的器官图像之后，可以基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器，并将目标乐器以预设方式推荐给目标用户。通过应用本申请的技术方案，可以在接收到用户的某个固定器官的图像后，根据识别该图像得到用户的器官特征，以针对性的为该用户推荐适合的乐器进行学习。从而避免了相关技术中，需要用户到专业的乐理老师处去由老师鉴定其适合学习哪种乐器所带来的耗费用户时间的弊端。

下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本申请的实施例，并且连同描述一起用于解释本申请的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本申请，其中：

图1为本申请视选择乐器的系统架构示意图；

图2为本申请提出的一种选择乐器的方法的示意图；

图3为本申请提出的一种选择乐器的方法的示意图；

图4为本申请选择乐器的装置的结构示意图；

图5为本申请显示电子设备结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

需要说明的是，本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

下面结合图1-图3来描述根据本申请示例性实施方式的用于进行选择乐器的方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。

图1示出了可以应用本申请实施例的视频处理方法或视频处理装置的示例性系统架构100的示意图。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103中的一种或多种，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式计算机等等。

本申请中的终端设备101、102、103可以为提供各种服务的终端设备。例如用户通过终端设备103(也可以是终端设备101或102)获取针对目标用户的器官图像；基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器；将所述目标乐器以预设方式推荐给所述目标用户。

在此需要说明的是，本申请实施例所提供的视频处理方法可以由终端设备101、102、103中的一个或多个,和/或,服务器105执行，相应地，本申请实施例所提供的视频处理装置一般设置于对应终端设备中,和/或，服务器105中，但本申请不限于此。

本申请还提出一种选择乐器的方法、装置、目标终端及介质。

图2示意性地示出了根据本申请实施方式的一种选择乐器的方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：

s101，获取针对目标用户的器官图像。

需要说明的是，本申请中不对获取器官图像的设备做具体限定，例如可以为智能设备，也可以为服务器。其中，智能设备可以是pc(personalcomputer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)选择乐器的器、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)选择乐器的器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备等等。

进一步的，本申请不对获取器官图像的方式做具体限定，例如可以为由用户针对目标用户的器官来拍摄的图像，也可以为由服务器在得到该目标用户的器官传送给智能设备等。

另外，本申请也不对目标用户的器官做具体限定，例如可以为目标用户手部图像，也可以为目标用户的脑部图像，还可以为目标用户的手臂图像，面部图像等等。

还有，本申请还不对器官图像的数量做具体限定，例如可以为一张，也可以为多张。

s102，基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器。

进一步的，本申请在获取用户的器官图像之后，即可以根据该器官图像以及预设的乐器推荐策略，从中确定向该用户推荐的目标乐器。其中，本申请不对目标乐器做具体限定。

更进一步的，乐器是指能够发出乐音，并能进行音乐艺术再创造的器具。人类通过演奏乐器，借以表达、交流思想感情。对乐器的界定，音乐界和乐器学界有不同看法。其中，只有用于音乐的发声器具才是乐器。

进一步而言，对于乐器来说，可以包括有弦乐器，例如提琴(violin)、中提琴(viola)、大提(cello)、倍低音提琴(doublebass)、电贝司(electricbass)等，又或还可以包括弹拨弦鸣乐器：竖琴(harp)、吉它(guitar)、电吉它(electricguitar)等等。再进一步的，还可以包括木管乐器，例如长笛(flute)、短笛(piccolo)、单簧管(clarinet)、双簧管(oboe)、英国管(englishhorn)、大管(bassoon)、萨克斯管(saxophone)等等。更进一步的，也可以包括铜管乐器，例如小号(trumpet)、短号(cornet)、长号(trombone)、圆号(frenchhorn)、大号(tuba)。还或可以为：键盘乐器：钢琴(piano)、管风琴(organ)、手风琴(pianoaccordion)、电子琴(electronickeyboard)等等。再或还可以为打击乐器：定音鼓(timpani)、木琴(xylophone)；小鼓(snaredrum)、大鼓(bassdrum)、三角铁(triangle)、铃鼓(tambourine)、响板(castanets)、砂槌(maracas)、钹(cymbals)等等。

需要说明的是，本申请不对根据用户的器官图像以及乐器推荐策略来确定目标乐器的方式做具体限定。例如可以为根据该器官的尺寸信息来推荐对应的目标乐器，也可以为根据该器官的数量信息来推荐对应的目标乐器，还可以为根据该器官的位置信息来推荐对应的目标乐器。

还需要说明的是，本申请不对获取乐器推荐策略的方式做具体限定，例如可以为由服务器预先生成该乐器推荐策略并发送给对应的设备，也可以为根据多个用户的历史选择结果，来对应生成该乐器推荐策略。

s103，将目标乐器以预设方式推荐给目标用户。

进一步的，本申请在基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器之后，即可将该目标乐器以预设方式推荐给目标用户。其中，本申请不对预设方式做具体限定，例如可以为将该目标乐器的图像显示在目标用户的移动终端的显示屏上，进而方便用户直接进行查看。或者，在确定目标乐器之后，也可以将其以其他文字形式的消息显示在目标用户的移动终端的显示屏上，进而方便用户进行查看。

本申请中，在获取针对目标用户的器官图像之后，可以基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器，并将目标乐器以预设方式推荐给目标用户。通过应用本申请的技术方案，可以在接收到用户的某个固定器官的图像后，根据识别该图像得到用户的器官特征，以针对性的为该用户推荐适合的乐器进行学习。从而避免了相关技术中，需要用户到专业的乐理老师处去由老师鉴定其适合学习哪种乐器所带来的耗费用户时间的弊端。

在本申请另外一种可能的实施方式中，器官图像至少包括以下任意一种图像：

手部图像、嘴部图像以及牙齿图像。

在本申请另外一种可能的实施方式中，在s102(基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器)中，可以包含以下三种情况的任意一种或多种：

第一种情况：

基于神经网络检测模型，识别器官图像，得到目标用户的器官尺寸参数，尺寸参数包括长度参数以及宽度参数；

基于乐器推荐策略以及器官尺寸参数，确定目标乐器。

进一步的，本申请中可以在获取到目标用户的器官图像后，利用预设的神经网络检测模型，提取器官图像中的特征参数，进而得到该目标用户的器官尺寸的参数。进而根据根据该器官尺寸参数以及预设的乐器推荐策略，确定为其推荐的目标乐器。

其中，本申请的器官尺寸参数可以用于反映用户器官的长度信息以及宽度信息。以器官图像为手部器官为例，本申请在获取到目标用户的手部器官图像之后，即可以利用神经网络检测模型进行提取特征，进而得到用户的手指长度信息以及手指宽度信息。可以理解的，对于钢琴来说，该种乐器会适合手指手掌较大的用户来学习。因此，本申请可以在获取到用户的手指长度信息以及手指宽度信息之后，在检测到该手指长度信息以及手指宽度信息均超过预设阈值时，即可确定该用户对应的目标乐器为钢琴。进而可以后续将钢琴作为目标用户的合适乐器以推荐给用户。

更进一步的，以器官图像为嘴部器官为例，本申请在获取到目标用户的嘴部器官图像之后，即可以利用神经网络检测模型进行提取特征，进而得到用户的嘴部长度信息以及嘴部宽度信息。可以理解的，对于小号等需要吹奏的木管乐器来说，该种乐器会适合嘴部较大的用户来学习。因此，本申请可以在获取到用户的嘴部长度信息以及嘴部宽度信息之后，在检测到该嘴部长度信息以及嘴部宽度信息均超过预设阈值时，即可确定该用户对应的目标乐器为小号等木管乐器。进而可以后续将小号等木管乐器作为目标用户的合适乐器以推荐给用户。

第二种情况：

基于神经网络检测模型，识别器官图像，得到目标用户的器官数量参数；

基于乐器推荐策略以及器官数量参数，确定目标乐器。

进一步的，本申请中可以在获取到目标用户的器官图像后，利用预设的神经网络检测模型，提取器官图像中的特征参数，进而得到该目标用户的器官数量的参数。进而根据根据该器官数量参数以及预设的乐器推荐策略，确定为其推荐的目标乐器。

其中，本申请的器官数量参数可以用于反映用户器官的数量信息。以器官图像为手部器官为例，器官数量参数即可以为用于反映用户手指数量的参数。又或，以器官图像为牙齿器官为例，器官数量参数即可以为用于反映用户牙齿数量的参数。

在进一步的，以器官图像为手部器官为例，本申请在获取到目标用户的手部器官图像之后，即可以利用神经网络检测模型进行提取特征，进而得到用户的数量信息。可以理解的，对于钢琴等键盘乐器或鼓类等打击乐器来说，该种乐器会适合手指数量为正常数量的用户来学习。因此，本申请可以在获取到用户的手指数量后，在检测到该手指数量满足预设条件时，即可确定该用户对应的目标乐器为钢琴。进而可以后续将钢琴作为目标用户的合适乐器以推荐给用户。可以理解的，本申请在当检测到该手指数量不满足预设条件时，即可确定该用户对应的目标乐器为非键盘乐器或非打击乐器。进而可以后续将小号等木管乐器作为目标用户的合适乐器以推荐给用户。

第三种情况：

基于神经网络检测模型，识别器官图像，得到目标用户的器官位置参数；

基于乐器推荐策略以及器官位置参数，确定目标乐器。

进一步的，本申请中可以在获取到目标用户的器官图像后，利用预设的神经网络检测模型，提取器官图像中的特征参数，进而得到该目标用户的器官位置的参数。进而根据根据该器官位置参数以及预设的乐器推荐策略，确定为其推荐的目标乐器。

其中，本申请的器官位置参数可以用于反映用户器官位置的信息。以器官图像为牙齿器官为例，器官位置参数即可以为用于反映用户牙齿在口腔内部位置的参数。

在进一步的，以器官图像为牙齿器官为例，本申请在获取到目标用户的牙齿器官图像之后，即可以利用神经网络检测模型进行提取特征，进而得到用户牙齿的位置信息。可以理解的，对于小号等需要吹奏的木管乐器来说，该种乐器会适合口腔中的牙齿位置正常的用户来学习。因此，本申请可以在获取到用户的牙齿位置后，在检测到该牙齿位置满足预设条件时，即可确定该用户对应的目标乐器为小号等木管乐器。进而可以后续将小号等木管乐器作为目标用户的合适乐器以推荐给用户。可以理解的，本申请在当检测到该牙齿位置不满足预设条件时，即可确定该用户对应的目标乐器为键盘乐器或打击乐器等。

可选的，在本申请另外一种可能的实施方式中，本申请在基于神经网络检测模型，识别器官图像之前，可以实施下述步骤：

进一步的，本申请在利用神经网络检测模型识别器官图像之前，还可以首先基于级联区域建议网络、区域回归网络以及关键点回归网络结构，采用深度卷积神经网络定义器官检测网络架构。所采用的深度卷积神经网络中，所述区域建议网络输入为16*16*3图像数据,网络由全卷积架构构成，输出为人脸区域建议框的置信度以及粗略顶点位置；所述区域回归网络输入为32*32*3图像数据,网络由卷积和全连接架构构成，输出为人脸区域的置信度以及精确顶点位置；所述关键点回归网络输入为64*64*3图像数据,网络由卷积和全连接架构构成，输出为人体器官的置信度、位置。

更进一步的，本申请中的神经网络检测模型可以为卷积神经网络。其中，卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,cnn)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(feedforwardneuralnetworks)，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representationlearning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。得益于cnn(卷积神经网络)对图像的强大特征表征能力，其在图像分类、目标检测、语义分割等领域都取得了令人瞩目的效果。

进一步可选的，本申请在基于神经网络检测模型，识别器官图像之前，还需要通过以下步骤首先获取该神经网络检测模型：

获取样本图像，其中，样本图像包括至少一个样本特征；

利用样本图像对预设的神经网络图像检测模型进行训练，得到满足预设条件的神经网络检测模型。

进一步的，本申请可以通过神经网络图像检测模型，来识别样本图像所包括的至少一个对象的样本特征(例如可以为手部特征，牙齿特征，嘴部特征等等)。更进一步而言，神经网络图像分类模型还可以对样本图像中的各个样本特征进行分类，并且将属于同一类别的样本特征分为同一类型，这样，样本图像进行语义分割之后所得到的多个样本特征可以为多个不同类型所组成的样本特征。

需要说明的是，神经网络图像检测模型对样本图像进行语义分割处理时，对样本图像中的像素点分类越准确，则识别样本图像中的标记对象的准确率越高。其中需要说明的是，预设条件可以是自定义设定的。

更进一步的，本申请可以设定预设条件为：对像素点的分类准确率达到70％以上，那么，样本图像对神经网络图像检测模型进行反复训练，在神经网络图像检测模型对像素点的分类准确率达到70％以上时，则此时该神经网络图像检测模型可以应用在本申请实施例中，对器官图像中的关键帧数据进行图像语义分割处理。

进一步可选的，在本申请的一种实施方式中，在s101(获取针对目标用户的器官图像)之后，还包括一种具体的实施方式，如图3所示，包括：

s201，获取针对目标用户的器官图像。

s202，获取目标用户的用户信息，用户信息包括年龄信息、性别信息以及兴趣信息的至少一种。

进一步的，本申请中在获取到用户的器官图像后，为了进一步的精准的为用户推荐适合用户的目标乐器。还可以进一步的获取该目标用户的用户信息。其中，该用户信息可以至少包括年龄信息、性别信息以及兴趣信息的一种信息。例如，对于年龄信息来说，可以分为幼儿，学生，青年，中年，老年等年龄段。而兴趣信息则可以为目标用户预先自身生成的信息。其中可以包括有针对性的乐器。例如钢琴，吉他等等。

更进一步的，本申请不对获取目标用户的用户信息的方式做具体限定，例如可以为由用户自身生成的信息。也可以通过智能设备的摄像采集装置来采集用户的面容信息进而获取到。

s203，基于乐器推荐策略、器官图像以及用户信息，确定目标乐器。

进一步的，本申请在获取到目标用户的用户信息后，即可以根据该用户信息以及预设的乐器推荐策略和器官图像，确定针对该用户的目标乐器。

举例来说，本申请可以在检测到用户为男性时，为其推荐弹拨弦鸣乐器等，例如可以为竖琴、吉它、电吉它等等。而当用户为女性时，则可以为其推荐键盘乐器，例如钢琴、管风琴、手风琴、电子琴等等。

又或，本申请可以在检测到用户为幼儿年龄段时，为其推荐弦乐器，例如提琴、中提琴、大提、倍低音提琴、电贝司等。而当检测到用户为中年年龄段时，为其推荐木管乐器，例如长笛、短笛、单簧管、双簧管、英国管、大管、萨克斯管等等。再当检测到用户为老年年龄段时，为其推荐打击乐器：定音鼓、木琴、小鼓、大鼓、三角铁、铃鼓、响板、砂槌、钹等等。

s204，将目标乐器以预设方式推荐给目标用户。

进一步的，本申请在基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器之后，即可将该目标乐器以预设方式推荐给目标用户。其中，本申请不对预设方式做具体限定，例如可以为将该目标乐器的图像显示在目标用户的移动终端的显示屏上，进而方便用户直接进行查看。或者，在确定目标乐器之后，也可以将其以其他文字形式的消息显示在目标用户的移动终端的显示屏上，进而方便用户进行查看。

本申请中，在获取针对目标用户的器官图像之后，可以基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器，并将目标乐器以预设方式推荐给目标用户。通过应用本申请的技术方案，可以在接收到用户的某个固定器官的图像后，根据识别该图像得到用户的器官特征，以针对性的为该用户推荐适合的乐器进行学习。从而避免了相关技术中，需要用户到专业的乐理老师处去由老师鉴定其适合学习哪种乐器所带来的耗费用户时间的弊端。

在本申请的另外一种实施方式中，如图3所示，本申请还提供一种选择乐器的装置。其中，该装置包括获取模块301，确定模块302，推荐模块303，其中：

获取模块301，被设置为获取针对目标用户的器官图像；

确定模块302，被设置为基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器；

推荐模块303，被设置为将所述目标乐器以预设方式推荐给所述目标用户。

本申请中，在获取针对目标用户的器官图像之后，可以基于预设的乐器推荐策略以及器官图像，确定目标乐器，并将目标乐器以预设方式推荐给目标用户。通过应用本申请的技术方案，可以在接收到用户的某个固定器官的图像后，根据识别该图像得到用户的器官特征，以针对性的为该用户推荐适合的乐器进行学习。从而避免了相关技术中，需要用户到专业的乐理老师处去由老师鉴定其适合学习哪种乐器所带来的耗费用户时间的弊端。

在本申请的另一种实施方式中，所述器官图像至少包括以下任意一种图像：

手部图像、嘴部图像以及牙齿图像。

在本申请的另一种实施方式中，确定模块302，还包括：

确定模块302，被配置为基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像，得到所述目标用户的器官尺寸参数，所述尺寸参数包括长度参数以及宽度参数；

确定模块302，被配置为基于所述乐器推荐策略以及所述器官尺寸参数，确定所述目标乐器。

在本申请的另一种实施方式中，确定模块302，其中：

确定模块302，被配置为基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像，得到所述目标用户的器官数量参数；

确定模块302，被配置为基于所述乐器推荐策略以及所述器官数量参数，确定所述目标乐器。

在本申请的另一种实施方式中，还包括，确定模块302，其中：

确定模块302，被配置为基于所述神经网络检测模型，识别所述器官图像，得到所述目标用户的器官位置参数；

确定模块302，被配置为基于所述乐器推荐策略以及所述器官位置参数，确定所述目标乐器。

在本申请的另一种实施方式中，获取模块301，还包括：

获取模块301，被配置为获取样本图像，其中，样本图像包括至少一个样本器官特征；

获取模块301，被配置为利用所述样本图像对预设的神经网络图像检测模型进行训练，得到满足预设条件的所述神经网络检测模型。

在本申请的另一种实施方式中，还包括，确定模块302，其中：

确定模块302，被配置为获取所述目标用户的用户信息，所述用户信息包括年龄信息、性别信息以及兴趣信息的至少一种；

确定模块302，被配置为基于所述乐器推荐策略、所述器官图像以及所述用户信息，确定所述目标乐器。

图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的逻辑结构框图。例如，电子设备400可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图5，电子设备400可以包括以下一个或多个组件：处理器401和存储器402。

处理器401可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器401可以采用dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理)、fpga(field－programmablegatearray，现场可编程门阵列)、pla(programmablelogicarray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器401也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(centralprocessingunit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器401可以在集成有gpu(graphicsprocessingunit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器401还可以包括ai(artificialintelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器402还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本申请中方法实施例提供的互动特效标定方法。

在一些实施例中，电子设备400还可选包括有：外围设备接口403和至少一个外围设备。处理器401、存储器402和外围设备接口403之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口403相连。具体地，外围设备包括：射频电路404、触摸显示屏405、摄像头406、音频电路407、定位组件408和电源409中的至少一种。

外围设备接口403可被用于将i/o(input/output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器401和存储器402。在一些实施例中，处理器401、存储器402和外围设备接口403被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器401、存储器402和外围设备接口403中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路404用于接收和发射rf(radiofrequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路404通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路404将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路404包括：天线系统、rf收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路404可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2g、3g、4g及5g)、无线局域网和/或wifi(wirelessfidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路404还可以包括nfc(nearfieldcommunication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏405用于显示ui(userinterface，用户界面)。该ui可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏405是触摸显示屏时，显示屏405还具有采集在显示屏405的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器401进行处理。此时，显示屏405还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏405可以为一个，设置电子设备400的前面板；在另一些实施例中，显示屏405可以为至少两个，分别设置在电子设备400的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏405可以是柔性显示屏，设置在电子设备400的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏405还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏405可以采用lcd(liquidcrystaldisplay，液晶显示屏)、oled(organiclight-emittingdiode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件406用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件406包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及vr(virtualreality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件406还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路407可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器401进行处理，或者输入至射频电路404以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在电子设备400的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器401或射频电路404的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路407还可以包括耳机插孔。

定位组件408用于定位电子设备400的当前地理位置，以实现导航或lbs(locationbasedservice，基于位置的服务)。定位组件408可以是基于美国的gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源409用于为电子设备400中的各个组件进行供电。电源409可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源409包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，电子设备400还包括有一个或多个传感器410。该一个或多个传感器410包括但不限于：加速度传感器411、陀螺仪传感器412、压力传感器413、指纹传感器414、光学传感器415以及接近传感器416。

加速度传感器411可以检测以电子设备400建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器411可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器401可以根据加速度传感器411采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏405以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器411还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器412可以检测电子设备400的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器412可以与加速度传感器411协同采集用户对电子设备400的3d动作。处理器401根据陀螺仪传感器412采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变ui)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器413可以设置在电子设备400的侧边框和/或触摸显示屏405的下层。当压力传感器413设置在电子设备400的侧边框时，可以检测用户对电子设备400的握持信号，由处理器401根据压力传感器413采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器413设置在触摸显示屏405的下层时，由处理器401根据用户对触摸显示屏405的压力操作，实现对ui界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器414用于采集用户的指纹，由处理器401根据指纹传感器414采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器414根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器401授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器414可以被设置电子设备400的正面、背面或侧面。当电子设备400上设置有物理按键或厂商logo时，指纹传感器414可以与物理按键或厂商logo集成在一起。

光学传感器415用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器401可以根据光学传感器415采集的环境光强度，控制触摸显示屏405的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏405的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏405的显示亮度。在另一个实施例中，处理器401还可以根据光学传感器415采集的环境光强度，动态调整摄像头组件406的拍摄参数。

接近传感器416，也称距离传感器，通常设置在电子设备400的前面板。接近传感器416用于采集用户与电子设备400的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器416检测到用户与电子设备400的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器401控制触摸显示屏405从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器416检测到用户与电子设备400的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器401控制触摸显示屏405从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对电子设备400的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由电子设备400的处理器420执行以完成上述选择乐器的方法，该方法包括：获取针对目标用户的器官图像；基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器；将所述目标乐器以预设方式推荐给所述目标用户。可选地，上述指令还可以由电子设备400的处理器420执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。可选地，上述指令还可以由电子设备400的处理器420执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种应用程序/计算机程序产品，包括一条或多条指令，该一条或多条指令可以由电子设备400的处理器420执行，以完成上述选择乐器的方法，该方法包括：获取针对目标用户的器官图像；基于预设的乐器推荐策略以及所述器官图像，确定目标乐器；将所述目标乐器以预设方式推荐给所述目标用户。可选地，上述指令还可以由电子设备400的处理器420执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。