一种图像管理的方法、装置、终端及存储介质与流程

1.本技术实施例属于图像处理领域，尤其涉及一种图像管理的方法、装置、终端以及存储介质。


背景技术：

2.终端内可以存储有多个图像，终端可以根据各个图像的内容对图像进行分类。例如，终端可以通过内置的分类模型对多个图像进行分类。然而当图像种类增多时，上述分类模型无法对新增类别的图像进行管理，从而降低了图像管理准确性，影响终端对图像的管理效率。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术实施例提供了一种图像管理的方法、装置、终端以及存储介质，用于提高图像管理准确性以及图像的管理效率。
4.为了实现上述目的，本技术实施例提供如下技术方案：
5.第一方面，本技术实施例提供了一种图像管理的方法，包括：终端显示第一界面，所述第一界面包括n个图像，2≤n≤m。终端接收用户输入的针对m个图像中的l个目标图像的第一操作，1≤l。响应于第一操作，终端显示第二界面。第二界面中至少包括l个目标图像、n 个图像中的q个第一图像以及n个图像中的p个第二图像，在第二界面中l个目标图像以及 q个第一图像处于标记状态，第一图像与目标图像的相似度大于或等于预设阈值，1≤q，且 q+l+p≤m，0≤p，m、n、l、q、p均为整数。终端管理l个目标图像，以及m个图像中的y 个第一图像，y个第一图像包括q个第一图像，y为整数。
6.本技术实施例可以在需要图像进行管理时，例如需要创建新的图像组或移除图像组中部分图像时，可以通过用户手动选取目标图像，继而终端可以根据选择的目标图像从图像中选取与目标图像关联的y个第一图像，以及在第二界面显示处于标记状态的l个目标图像以及 q个第一图像。后续便于实现用户对q个第一图像以及用户选择的目标图像进行管理，例如划分到同一图像组或移除图像组，实现了对图像组的管理。与现有的图像管理技术相比，可以通过用户手动选择一部分与目标图像，继而从图像中选取与目标图像相关的第一图像，实现了对图像快速批量的管理，实现了基于已有的分类模型下创建新的图像组或对已有图像组进行快速调整，提高了图像管理准确性以及图像的管理效率。
7.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述终端管理l个所述目标图像，以及所述m个图像中的y个所述第一图像，包括：所述终端接收用户输入的第二操作；响应于所述第二操作，所述终端显示第三界面，所述第三界面中包括所述l个所述目标图像，以及y个所述第一图像。该实现方式可以用于确定所有选择的目标图像以及与目标图像相似的所有第一图像，以便进行后续的管理操作。
8.在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述响应于所述第二操作，所述终端显示第三界面，所述第三界面中包括所述l个所述目标图像，以及y个所述第一图像之后，所述
方法还包括：所述终端接收用户在所述第三界面输入的针对第三图像的第三操作，所述第三操作用于去选择所述第三图像，所述第三图像为y个所述第一图像中的图像，和/或，所述第三图像为l个所述目标图像中的图像；响应于所述第三操作，所述终端显示第四界面，所述第四界面包括所述第三界面中显示的全部图像中除第四图像以外的图像，所述第四图像包括所述第三图像及第五图像，所述第五图像与所述第三图像之间相似度大于或等于预设阈值。该实现方式便于对选取的目标图像以及第一图像进行去选择，提高了管理过程的准确性。
9.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述终端显示第四界面之前，所述方法还包括：若所述第三图像为l个所述目标图像中的图像，则所述终端从y个所述第一图像中确定至少一个第一图像，所述至少一个第一图像与所述第三图像关联；若所述至少一个第一图像只与所述第三图像关联，则所述终端确定所述至少一个第一图像为所述第四图像；若所述至少一个第一图像除与所述第三图像关联外，还与l个所述目标图像中除所述第三图像以外的其他图像关联，所述终端确定所述至少一个第一图像与所述第三图像之间的图像相似度；若所述图像相似度大于所述至少一个第一图像与所述其他图像之间的最大相似阈值，所述终端确定所述至少一个第一图像为所述第四图像。
10.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述终端显示第四界面之前，所述方法还包括：若所述第三图像为y个所述第一图像中的图像，所述终端计算所述第三图像与第六图像之间的第一相似度，所述第六图像为l个所述目标图像中与所述第三图像关联的目标图像；若所述第六图像关联的第一图像与所述第六图像之间的图像相似度小于或等于所述第一相似度，所述终端将所述第六图像关联的第一图像确定为所述第四图像。
11.本技术实施例根据第三图像为第一图像或是目标图像，采用不同的第四图像的选取方式，提高了第四图像选取的准确性，从而提高了后续管理操作的准确性。
12.在第一方面的一种可能的实现方式中，该图像管理的方法还包括：基于所述第一相似度，更新所述目标图像对应的所述预设阈值。
13.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在所述终端上显示第二界面之前，所述方法还包括：所述终端确定所述m个图像中每个图像与所述目标图像之间的相似度；所述终端将所述m个图像中与所述目标图像之间的相似度大于或等于预设阈值的图像，确定为所述第一图像。该实现方式中，通过计算图像的之间的相似度，确定与目标图像相似的第一图像，实现了自动识别第一图像的目的，减少了不必要的选取操作。
14.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述终端确定所述m个图像中每个图像与所述目标图像之间的相似度，包括：所述终端根据所述每个图像的特征向量，以及所述目标图像的目标特征向量，确定所述每个图像的特征向量与所述目标特征向量之间的向量距离；所述终端根据所述向量距离确定所述每个图像与所述目标图像之间的相似度。
15.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述终端管理l个所述目标图像，以及所述m个图像中的y个所述第一图像，包括：所述终端接收所述用户输入的第四操作；所述终端删除 l个所述目标图像以及y个所述第一图像。该实现方式中，实现了批量删除图像，提高了删除图像的效率。
16.第二方面，本技术实施例提供了一种图像管理的装置，包括：第一界面显示单元，用于显示第一界面，所述第一界面包括n个图像，2≤n≤m。第一操作接收单元，用于接收用
户输入的针对所述m个图像中的l个目标图像的第一操作，1≤l；
17.响应于第一操作，第二界面显示单元，用于显示第二界面，第二界面中至少包括l个所述目标图像、所述n个图像中的q个第一图像以及所述n个图像中的p个第二图像，在所述第二界面中l个所述目标图像以及q个所述第一图像处于标记状态，所述第一图像与所述目标图像的相似度大于或等于预设阈值，1≤q，且q+l+p≤m，0≤p，m、n、l、q、p均为整数。图像管理单元，用于管理l个所述目标图像，以及所述m个图像中的y个所述第一图像，y 个所述第一图像包括q个所述第一图像，y为整数。
18.第三方面，本技术实施例提供了一种终端，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序或指令，以实现上述第一方面中任一项所述图像管理的方法。
19.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述图像管理的方法。
20.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端执行上述第一方面中任一项所述图像管理的方法。
21.第六方面，本技术实施例提供一种芯片系统，包括处理器，处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序，以实现如第一方面中任一项所述图像管理的方法。
22.所述芯片系统可以为单个芯片，或者多个芯片组成的芯片模组。存储器可以为芯片系统内部的存储器，也可以为芯片系统外部的存储器，本技术实施例对此不做限定。
23.可以理解的是，上述第二方面至第六方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
24.图1是本技术实施例提供的手机的部分结构的框图；
25.图2是本技术实施例的手机的软件结构框图；
26.图3是本技术一实施例提供的图像管理的方法的实现流程图；
27.图4是本技术一实施例提供的操作过程的示意图；
28.图5是本技术一实施例提供的多种展示模式的页面布局示意图；
29.图6是本技术一实施例提供的触控激活图像管理的示意图；
30.图7是本技术另一实施例提供的第一界面的示意图；
31.图8是本技术一实施例提供的第二界面的示意图；
32.图9是本技术另一实施例提供的第二界面的示意图；
33.图10是本技术一实施例提供的图像分类标签的配置示意图；
34.图11是本技术一实施例提供的计算目标图像与多个图像中的任一图像之间相似度的具体实现流程图；
35.图12是本技术另一实施例提供的步骤1101的具体实现流程图；
36.图13是本技术一实施例提供的图像划分的示意图；
37.图14是本技术一实施例提供的第一图像的选取示意图；
38.图15是本技术实施例提供的图像管理方法在步骤304具体实现流程图；
39.图16是本技术一实施例提供的第四界面的示意图；
40.图17是本技术一实施例提供的创建图像组的界面示意图；
41.图18是本技术一实施例提供的第四图像的识别示意图；
42.图19是本技术另一实施例提供的第一图像的识别示意图；
43.图20是本技术一实施例提供的批量删除图像的界面示意图；
44.图21是本技术第三实施例提供的一种图像管理的方法的具体实现流程图；
45.图22是本技术一实施例提供的新增图像添加至图像组的识别示意图；
46.图23是本技术一实施例提供的一种图像管理的装置的结构框图；
47.图24是本技术一实施例提供的一种终端的示意图。
具体实施方式
48.为了便于清楚描述本技术实施例的技术方案，在本技术的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一图像和第二图像仅仅是为了区分不同的图像，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
49.本技术中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在 a，同时存在a和b，单独存在b的情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。本文中的a和b相似，关联可以具有相同的含义。
50.需要说明的是，本技术中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
51.目前，终端中具有的分类模型基于神经网络训练得到。示例性的，上述神经网络可以是基于多层池化层的神经网络，也可以基于长短期记忆(long short-term memory，lstm)的神经网络，云端服务器可以通过配置有预设图像分类标签的训练图像，对上述神经网络进行训练学习，得到分类模型。
52.训练的分类模型有两种使用方式，一种是部署在云端服务器，另一种是将分类模型发送给各个终端。
53.因云端服务器存储和运行模型的硬盘和内存空间都很大，服务器的处理器算力也很强大，所以云端服务器上的分类模型可以不受模型大小和算力的限制，模型可以设计得非常大，比如500mb，以支持非常多的图像类别，比如10000种标签类别。但这种方式需要终端把图像上传到云端服务器，有图像隐私泄露的风险，并不是一种非常安全的方式。
54.终端上部署图像分类模型可以避免泄露用户隐私，但是受限于终端存储模型的有限空间，以及终端处理器的有限算力，所以终端是图像分类模型的大小比较小，比如20mb，
且要考虑终端处理器性能的约束，所以模型的标签较少(比如500个)，或者标签粒度较粗无法识别。例如，若某一图像a的内容为“木棉花”，而目前，终端利用该分类模型可以确定该图像a 的图像分类标签为“花朵”，而无法进一步识别该图像a中具体的花的种类。若图库中存在大量关于花的图像，例如图像b的内容为“木棉花”、图像c的内容为“玫瑰花”、图像d 的内容为“牡丹花”，采用目前的方案，终端上部署的模型可能会确定图像b、图像c、图像 d以及图像a的图像分类标签均为“花朵”，并将图像b、图像c、图像d以及图像a划分为同一个图像组。当用户希望寻找“木棉花”的图像时，终端模型会返回所有标签是“花朵”的图像，用户仍需要人工寻找木棉花的图像，造成使用的不方便。
55.目前为了解决上述方案的不足，用户可以手动输入关于新增的图像分类标签的多个训练图像，以对终端内置的分类模型进行训练，从而实现能够识别得到新增的图像分类标签的目的，以对可分类标签进行扩展。然而上述方法也带来了新的问题，由于对于分类模型进行训练学习，往往需要大量的样本图像，数量需要达到几十上百个同类型的图像。而用户在日常使用终端的过程中，同一类型的数量较少。即使终端中有数量足够的某一类标签的图像，仍然需要耗费大量的人力操作来找到并标注用于训练的新增图像类型的图像，从而增加了新增图像分类的操作难度。
56.把图像上传到云端服务器分类存在隐私泄露的风险，并不是一种很好的方式。
57.为了解决上述实现方式的不足，并且同时能够实现对分类标签的扩展，本技术实施例提供了一种对象管理的方法，可以通过用户手动选择一部分与新创建分类关联的目标对象，继而从图库中选取与目标对象相关的第一对象自动添加到该新创建分类的图像组内，实现了基于已有的分类模型下创建新的图像组，提高了分类准确性以及图像的管理效率。本技术实施例提供的对象管理的方法，在需要创建新增的对象管理标签时，并不依赖部署于云端的分类模型，从而能够保护用户的隐私信息，保障了用户的信息安全。进一步而言，终端通过用户手动选择少量的目标对象，则能够从图库中选取出与目标对象相关的第一对象，减少了对分类操作所需的训练样本数，降低了分类的难度。
58.需要说明的是，本技术公开的是一种图像管理的方法，但实施例中的实现过程可以应用于文档、音频、视频等其他数据的管理。即终端可以通过计算文档库内文档之间的相似度，确定与用户选择的目标文档相似的第一文档，以实现批量管理文档的目的，其中，文档相似度的计算可以通过提取文本向量，基于文本向量之间的向量距离确定两个文档之间的相似度。同样地，终端可以计算音频库内音频之间的相似度，确定与用户选择的目标音频相似的第一音频，以实现批量管理音频的目的，其中，音频相似度的计算可以通过提取音频波形图，计算两个音频波形之间的相似度。同样地，终端可以计算视频库内视频之间的相似度，确定与用户选择的目标视频相似的第一视频，以实现批量管理视频的目的，其中，视频相似度的计算可以结合视频中声音轨道的相似度，以及预设的关键图像帧之间的相似度确定，根据两个视频的声音轨道之间的相似度以及关联图像帧之间的相似度，确定两个视频的相似度。
59.本技术实施例提供的图像管理的方法可以应用于手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本、个人数字助理 (personal digital assistant，pda)等可以对图像进行分类的终端中，还可以应用
于服务器以及基于终端人工智能的服务响应系统，本技术实施例对终端的具体类型不作任何限制。
60.以终端为手机为例。图1示出的是与本技术实施例提供的手机的部分结构的框图。参考图1，手机包括：射频(radio frequency，rf)电路110、存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、摄像头160、近场通信模块170、处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
61.下面结合图1对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
62.rf电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器180处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，rf电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(low noise amplifier， lna)、双工器等。此外，rf电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(global system ofmobile communication，gsm)、通用分组无线服务(general packet radio service，gprs)、码分多址(code division multiple access，cdma)、宽带码分多址(wideband code divisionmultiple access,wcdma)、长期演进(long term evolution,lte))、电子邮件、短消息服务(short messaging service，sms)等，具体地，手机可以通过rf电路110接收其他终端发送的图像，并将图像存储于存储器120中的图库内。
63.存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理，例如将通过摄像单元采集的照片或者从互联网获取得到的图像于存储器120的图库内。存储器120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等，例如上述的图库应用程序可以存储于存储器120的存储程序区；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等，存储数据区还可以存储其他终端反馈的数据(比如可穿戴设备反馈的生物特征数据)。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
64.输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元130可包括触控面板131以及其他输入设备 132。触控面板131，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板131上或在触控面板131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置，例如在本技术实施例中，在触控面板131上生成选取指令，每个选取指令对应一个用户所选择的目标图像。
65.显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单，例如输出上述图库对应的显示页面，该显示页面内包含有图库内存储有所有已有图像的缩略图。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用液晶显示器(liquid crystal display， lcd)、有机发光二极管(organic light-emitting diode,oled)等形式来配置显示面板 141。进一步的，触控面板131可覆盖显示面板141，当触控面板131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根
据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板 131与显示面板141集成而实现手机的输入和输出功能。例如，本技术实施例中的显示单元 140可以显示本技术实施例中涉及到的第一界面、第二界面以及第三界面等。
66.手机100还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板141的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板141 和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
67.手机100还可以包括摄像头160。可选地，摄像头在手机100的上的位置可以为前置的，也可以为后置的，本技术实施例对此不作限定。可选地，手机100可以包括单摄像头、双摄像头或三摄像头等，本技术实施例对此不作限定。例如，手机100可以包括三摄像头，其中，一个为主摄像头、一个为广角摄像头、一个为长焦摄像头。可选地，当手机100包括多个摄像头时，这多个摄像头可以全部前置，或者全部后置，或者一部分前置、另一部分后置，本技术实施例对此不作限定。手机可以通过摄像头160采集图像，并将采集得到的图像存储于存储器120的图库内。
68.手机可以通过近场通信模块170可以接入互联网，从而接收各个分布式节点反馈的数据链表，例如该近场通信模块170集成有wifi通信模块，通过wifi通信模块与当前所处场景下的无线路由器建立通信连接，并通过无线路由器接入互联网。虽然图1示出了近场通信模块170，但是可以理解的是，其并不属于手机100的必须构成，完全可以根据需要在不改变申请的本质的范围内而省略。
69.处理器180是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。举例性地，该处理器180 可以用于执行下述步骤中的步骤302、步骤304、步骤1101～步骤1102、步骤1201～步骤1203、步骤3041、步骤305以及步骤2101～步骤2102。
70.手机100还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
71.手机100的软件系统可以采用分层架构，事件驱动架构，微核架构，微服务架构，或云架构。本发明实施例以分层架构的android系统为例，示例性说明手机100的软件结构。
72.图2是本技术实施例的手机100的软件结构框图。将android系统分为四层，分别为应用程序层、应用程序框架层(framework，fwk)、系统层以及硬件抽象层，层与层之间通过
软件接口通信。
73.分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(android runtime)和系统库，以及内核层。
74.应用程序层可以包括一系列应用程序包。
75.如图2所示，应用程序包可以包括相机，图库，日历，通话，地图，导航，wlan，蓝牙，音乐，视频，短信息等应用程序。
76.应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(application programminginterface，api)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
77.如图2所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图系统，电话管理器，资源管理器，通知管理器等。
78.窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。
79.内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。
80.视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
81.电话管理器用于提供电子设备100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。
82.资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。
83.通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，电子设备振动，指示灯闪烁等。
84.android runtime包括核心库和虚拟机。android runtime负责安卓系统的调度和管理。
85.核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。
86.应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。
87.系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，媒体库(medialibraries)，三维图形处理库(例如：opengl es)，2d图形引擎(例如：sgl)等。
88.表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2d和3d图层的融合。
89.媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库
可以支持多种音视频编码格式，例如:mpeg4，h.264，mp3，aac，amr，jpg，png等。
90.三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。
91.2d图形引擎是2d绘图的绘图引擎。
92.内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。在一些实施例中，上述内核层还包含pcie驱动。
93.作为示例而非限定，安装有图像管理程序的设备具体可以为终端，该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑等具有图像存储功能的设备，在后续的实施例中，以终端表示上述安装有图像管理程序的设备。本技术提供的实施例提供的图像管理的方法，包括基于图库内存储有的图像创建新的图像组，以及对已创建的图像组内的图像进行移除。
94.图3示出了本技术实施例提供的图像管理的方法的实现流程图，该方法应用于终端中，该终端中具有m个图像，该方法包括：
95.步骤301、终端显示第一界面，该第一界面包括n个图像，2≤n≤m。
96.示例性的，当终端检测到用户点击图4中的(a)所示的图库图标201后，该终端打开图库，显示如图4中的(b)所示的界面。
97.一方面，第一界面可以为终端打开图库图标201后在终端上显示的界面，如图4中的(b) 所示，该第一界面内包含的n个图像为图像1～图像55。
98.应理解，上述n个图像以缩略图的形式显示在该第一界面上。
99.本技术实施例中当图像以缩略图的形式显示在界面上时，由于每个界面具有一个最大的图像显示数量。当n＝m，且小于或等于第一界面对应的最大的图像显示数量时，即该m个图像全部被显示在第一界面上。
100.如果m大于第一界面对应的最大的图像显示数量，n为第一界面对应的最大的图像显示数量时，此时虽然该m个图像无法同时在第一界面中显示，但是应理解还存在待显示的m-n 个图像，这时候用户可以通过上下滑动的方式或通过拖动进度条的方式，变更第一界面中显示的图像，以将原本处于待显示的图像显示在第一界面上。如图4中的(c)中的箭头表示用户的手势的滑动方向，此时终端的显示界面上的n个图像为图像6～图像60；又如图4中的(d) 箭头表示用户的手势的滑动方向，用户通过拖拽第一界面上进度条，可以改变终端第一界面中显示的图像，此时，终端的显示界面上的n个图像为图像6～图像60。
101.另一方面，第一界面可以为图4中的(c)所示的界面，由图4中的(c)，此时第一界面包括的n个图像为图像6～图像60。换言之，此时第一界面并非终端响应于用户打开图库图标201后，直接显示的界面，而是终端响应于用户通过对图4中的(b)图进行操作之后得的界面。
102.需要说明的是，在图4中以第一界面上最多显示60个图像为例。
103.具体地，终端可以将获取到的图像存储于图库图标201对应的存储区域内，终端启动图库图标201时可以读取该存储区域内的数据，以展示包含上述图像对应的缩略图的界面。终端可以获取点击操作，根据点击操作确定所需选择的任一图像的缩略图，以实现全屏显示该图像。在一种可能的实现方式中，终端除了通过图库图标201读取对应存储区域的数据，以展示存储于上述存储区域内的图像外，还可以读取终端内整个存储器的数据，以将终端存储的所有图像数据加载到上述图库图标201内。
104.在本实施例中，终端响应于用户在图4中的(a)上针对图库图标201的操作后，终端
可以显示一图像展示界面，即上述的第一界面。该图像展示界面根据展示模式的不同，可以对应不同的页面布局。该展示模型包括但不限于平铺展示、分组展示以及基于时间轴展示等。其中，平铺展示是展示图库内部分图像的缩略图，用户可以通过上下滑动或左右滑动的方式，以切换当前界面上显示的缩略图。上述分组展示具体为根据各个图像识别得到的图像管理标签，将图库内的已存储的图像划分为多个图像组，输出关于各个图像组的组别图标，该组别图标可以基于该图像组内存储有的图像的缩略图生成得到，在分组展示界面中，用户可以通过点击目标图像组，以切换至显示该目标图像组内各个图像的缩略图的界面，以进一步选组所需查看的目标图像。上述时间轴展示具体为根据各个图像的拍摄时间，生成一以时间为坐标维度的坐标轴，并在坐标轴上标记出各个拍摄时间，以及关联显示该拍摄时间对应图像的缩略图。
105.示例性地，图5示出了本技术一实施例提供的多种展示模式的页面布局示意图。参见图 5所示，其中，图5中的(a)具体为在平铺展示模式下的页面布局，图5中的(b)具体为在分类展示模式下的页面布局，图5中的(c)具体为在基于时间轴的展示模式下的页面布局。
106.步骤302、终端接收用户输入的针对n个图像中的l个目标图像的第一操作，1≤l。
107.应理解，l小于或等于n。
108.在一种可能的实现方式中，本技术实施例提供的方法还可以包括：终端确定进入图像管理功能，或者开启图像管理模式。
109.一种示例，结合图4，终端在检测到用户点击图4中的(e)所示的“添加新类别”的控件202的操作后，或检测到用户点击图4中的(e)所示的“修改已有类别”的控件203的操作后，或检测到到用户点击图4中的(e)所示的“删除”的控件204的操作后确定检测到用户指示图像管理的操作，或用户指示开启图像管理功能。
110.需要说明的是，手机检测到用户点击上述任一控件的操作后终端还可以在显示界面上显示“同意”开启图像管理功能的提示，以及“不同意”开启图像管理功能的提示，若检测到终端针对“同意”开启图像管理功能的提示的操作，则终端才确定开启图像管理功能，这样可以防止误操作。若检测到终端针对“不同意”开启图像管理功能的提示的操作，则终端确定不开启图像管理功能。
111.另一种示例，参见图6中的(a)所示，用户可以通过长按第一界面中的任一图像，以触发终端进入图像管理模式。或者，参见图6中的(b)所示，用户可以在终端的显示界面上绘制滑动轨迹，以触发终端进入图像管理模式。
112.再一种示例，终端可以在第一界面上具有管理控件。该管理控件包括但不限于新增类别控件以及图像删除控件。对于新增类别控件用于在终端的图库内创建新的图像组，为该图像组配置新的图像分类标识；而图像删除控件则是用于批量删除终端图库内的图像，第一界面上可以包含上述两个控件，也可以包含上述任意一个控件，在此不作限定。图7示出了本技术另一实施例提供的第一界面的示意图。参见图7所示，该第一界面包含有用于添加图像组的控件，即“添加新类别”(即控件202)，终端检测到用户点击上述控件时，则进入图像管理模式。
113.在一种可能的实现方式中，终端在检测到用户点击“添加新类别”的控件后，会进入图像管理模式，在该图像管理模式下且未接收到用户的第一操作之前，各个图像均处于未标记状态；终端在检测到用户点击“修改已有类别”的控件后，同样可以进入图像管理模
式，在该图像管理模式下且未接收到用户的第一操作之前，与已有类别相关的图像可以处于标记状态，以便确认具体哪部分的图像属于上述已有类别，可以通过选取未标记的图像添加到该已有类别，也可以通过去选择已标记状态的图像，将去选择的图像移除已有类型。需要强调的是，选取未标记的图像以及去选择已标记的图像，均可以通过用户选取部分目标图像，并识别与目标图像相似的第一图像的方式，进行批量选取或去选择，具体阐述可以参见下述过程的描述，再次不作赘述。
114.应理解，在终端进入图像管理模式的情况下，则终端便可以确定后续基于用户选择的l 个目标图像自动选择与该l个目标图像相似的多个第一图像。
115.在一种可能的实现方式中，上述第一操作包括但不限于：点击操作、双击操作、滑动选取操作等。
116.在一种可能的实现方式中，终端将用户在第一界面上依次输入的l个点击操作作为第一操作，每个点击操作用于确定一个目标图像。
117.另一种可能的实现方式中，终端将用户在第一界面上输入的滑动操作(例如，第一操作) 所覆盖的区域内的图像确定为用户输入的l个目标图像。
118.步骤303、响应于第一操作，终端显示第二界面，第二界面中至少包括l个目标图像、n 个图像中的q个第一图像以及n个图像中的p个第二图像，在第二界面中l个目标图像以及 q个第一图像处于标记状态，第一图像与目标图像的相似度大于或等于预设阈值，1≤q，且 q+l+p≤m，0≤p，m、n、l、q、p均为整数。
119.结合图4中的(e)，在终端进入图像管理模式，若用户选择的图像为图像2、图像8和图像13，则终端可以将与图像2相似的多个图像(包括图像23)、与图像8相似的多个图像 (包括图像38)和与图像13相似的多个图像(包括图像46)确定为q个第一图像，终端在的第二界面上显示l个目标图像(其中，部分目标图像可以处于待显示的状态，并非所有目标图像均同时显示于第二界面上，如上所述，终端可以接收用户的上下滑动的操作改变第二界面显示的图像，用户可以在滑动操作后显示的图像内，通过点击操作等方式选择目标图像)、 n个图像中的q个第一图像的状态为标记状态。如图4中的(f)所示，终端的第二界面上显示的图像2、图像8和图像13、图像46、图像23、图像38的状态为标记状态(或者选中状态)，而第二界面上除图像2、图像8和图像13、图像46、图像23、图像38以外的图像处于未标记状态(或者未选中状态)。
120.本技术实施例中终端可以通过勾选、添加边框、变更图像颜色等方式使得图像处于标记状态。
121.值得说明的是，如果除了第二界面上显示的图像外，还存在其余图像与目标图像相似，则该第二界面上还具有“显示全部图像”的控件。或者，用户可以上下滑动第二界面以查看 m个图像中所有与目标图像相似的第一图像。
122.需要说明的是，如图4中的(f)所示，本技术实施例中图像2与图像23相似，则图像 2与图像23具有相同的标记，图像8与图像38相似，则图像8与图像23具有相同的标记，图像13与图像46相似，则图像13与图像46具有相同的标记。而图像2与图像8之间的相似度低于预设阈值，则图像2和图像8的标记不同。换言之，处于标记状态的任意两个图像相似，则该两个图像之间具有相同的标记，处于标记状态的任意两个图像之间不相似，则具有不同的标记。这样便于用户根据每个图像的标记明确相似的图像。
123.可以理解的是，当p＝0时，表示终端在第二界面上不显示第二图像。如图8所示，第一界面上显示的m个图像为图像1～图像2，若用户选择了1个目标图像为图像2，该图像2与图像1相似，则如图8所示，终端在第二界面上显示的图像1和图像2均处于标记状态，此时，第二界面上不具有第二图像。相应的，在第二界面上也可以无需显示“显示全部图像”的控件。
124.需要说明的是，当图库内存储有的图像数量较多的情况下，第二界面无法将图库内的所有图像进行显示，在该情况下，若终端识别得到图库内与目标图像相似的第一图像为第二界面中未被显示的图像，终端也可以将上述未被显示的图像设置有选中状态。在用户通过滑动的方式(如图4中的(c))或拖动进度条的方式(图4中的(d))更新第二界面显示的图像时，将未被显示的图像于第二界面中显示，则可以将与目标图像相似的之前未被显示的第一图像显示为被选中状态。图9示出了本技术另一实施例提供的第二界面的示意图。参见图 9所示，相对于图4中的(f)，终端接收用户的向上滑动的操作，将图1-5的图像移除第二界面，而并在第二界面中显示图像51-55。由于图像53是与图像2相似的第一图像，因此在更新后的第二界面中，该图53也处于被选中状态。
125.在一种可能的实现方式中，终端可以在检测到选取完成指令时，执行从图库内选取与所述目标图像的图像内容相似的第一图像的操作。其中，选取完成指令用于指示用户已经选取完成所有目标图像。
126.在一种可能的实现方式中，终端可以在检测到用户选取一个目标图像后，则在后台确定与目标图像相似的第一图像的操作，在检测到选取完成指令时，则根据所有已识别得到的第一图像以及用户选取的目标图像，执行步骤304的操作。由于终端识别与目标图像相似的第一图像需要一定的时间，因此，若在用户选取完毕后，才执行相似图像的识别操作，则可能需要较长的时间确定所有目标图像对应的第一图像，造成不必要的等待，增加了图像管理操作的耗时。基于此，终端在检测到用户选取任一目标图像后，则在后台执行相似图像的识别操作，由于识别第一图像的过程无需用户操作，可以在后台执行，即识别第一图像的过程对于用户而言是不可见的，用户可以在原有的目标图像选取界面中继续选取与管理目的相关的目标图像，从而能够大大缩短用户所需的等待时长，提高了用户的使用体验。
127.在本实施例中，终端存储有多个图像，在用户确定了与管理目的相关的目标图像后，例如确定了与新创建的图像组对应的目标图像后，终端可以从图库内查找是否存在与目标图像相似的图像，并将与目标图像相似的图像识别为上述的第一图像。
128.在一种可能的实现方式中，图库内的已有图像配置有图像分类标签，上述图像分类标签的数量可以为一个，也可以为多个。终端可以根据多个图像的图像分类标签与目标图像的图像分类标签，识别得到与目标图像对应的第一图像。具体地，若多个图像中的任一图像与目标图像之间相同图像分类标签的个数大于预设的个数阈值，则识别该多个图像中的任一图像为目标图像关联的第一图像，不同分类标签的权重可以不同。示例性地，图10示出了本技术一实施例提供的图像分类标签的配置示意图。参见图10所示，该图像内包含有两个拍摄主体，分别为树和人，因此，终端可以为该候选图像配置两个图像分类标签，分别为“树木”以及“人像”例如“树木”的标签权重为40％，而“人像”的标签权重为30％。
129.在一种可能的实现方式中，终端内置有分类模型，终端可以将多个图像中的任一图像以及目标图像导入到上述分类模型内，识别上述两个图像是否属于同一类别，若两个
图像属于同一类型，则识别多个图像中的任一图像为目标图像对应的第一图像。
130.在本实施例中，终端可以建立第一图像与目标图像之间的关联关系，该关联关系用于限定第一图像对应的目标图像。每个第一图像对应的目标图像的个数可以为一个也可以为两个或以上。由于用户选取的目标图像均对应的同一图像组，因此目标图像之间存在一定的相似性，在该情况下，基于目标图像识别的第一图像也会存在重叠，即第一图像与多个目标图像相似，在该情况下，第一图像可以对应多个目标图像。举例性地，第一图像a只有目标图像 1关联，则可以设置第一图像a对应的关联关系为{目标图像1}，而第一图像b与目标图像1 以及目标图像2关联，则可以设置第一图像b对应的关联关系为{目标图像1，目标图像2}。
131.进一步地，作为本技术的另一实施例，图11示出了本技术一实施例提供的计算目标图像与多个图像中的任一图像之间相似度的具体实现流程图。参见图11所示，相对于图3所述的实施例，本技术实施例提供的图像管理方法中，该方法在终端上显示第二界面之前还包括步骤1101～步骤1102，具体描述如下：
132.步骤1101、所述终端确定所述m个图像中每个图像与所述目标图像之间的相似度。
133.示例性的，步骤1101可以通过以下方式实现：终端确定所述每个图像的特征向量，以及所述目标图像的目标特征向量。
134.在本实施例中，终端可以将上述两个图像(即候选图像以及目标图像)导入到预设的相似度计算模型，计算得到两个图像之间的相似度。进一步地，终端可以根据两个图像之间的特征向量之间的距离确定两者之间的相似度。
135.在本实施例中，终端可以构建多个图像中每个图像以及目标图像对应的特征向量，基于两个特征向量之间的向量距离，判断两个图像是否关联。基于此，终端可以对多个图像中每个图像进行解析，识别该图像的分辨率，基于图像分辨率以及图像尺寸，确定图像包含的像素点个数，以及各个像素点的像素值，并根据各个像素点的像素值，生成图像的特征向量。
136.在一种可能的实现方式中，特征向量的生成方式可以为：终端内置有卷积神经网络，该卷积神经网络包含有多个卷积层，终端可以根据各个卷积层对应的卷积核对该图像进行卷积降维操作，得到降维矩阵，将最后一卷积核的输出量识别为上述的特性向量。需要说明的是，导入到上述卷积神经网络的输入数据具体可以为基于各个像素点的像素值构成的图像矩阵。若该图像具体为彩色图像，则可以一个图像可以对应多个图像矩阵，例如包含了r图层对应的图像矩阵、g图层对应的图像矩阵以及b图层对应的图像矩阵。同样地，目标图像的目标特征向量也可以参照上述的方式生成，在此不做赘述。
137.在一种可能的实现方式中，终端可以配置有标准图像尺寸，终端可以将图像以及目标图像进行缩放，以使缩放后的图像以及目标图像的图像尺寸与标准图像尺寸一致，即对图像以及目标图像进行标准化处理，并基于标准化后的图像以及目标图像，生成特征向量以及目标特征向量。
138.在一种可能的实现方式中，终端可以配置有多个图像维度，举例性，红色像素点的个数、黄色像素点的个数、黄色像素点的分布密度、黄色像素点的分布区域等。终端根据图像各个像素点的像素值，得到上述各个图像维度的参数值，并将各个参数值导入预设的向量模板，生成图像对应的特征向量。同样地，目标图像的目标特征向量也可以参照上述的方
式生成，在此不做赘述。
139.进一步地，作为本技术的另一实施例，图12示出了本技术另一实施例提供的步骤1101 的具体实现流程图。参见图12所示，相对于图11所述的实施例，本技术实施例提供的图像管理方法中，终端确定所述每个图像的特征向量具体包括步骤1201～步骤1203，具体描述如下：
140.步骤1201、终端将所述m个图像中每个图像划分为多个图像区域，并基于各个所述图像区域内所述像素点的像素值，确定所述图像区域对应的特征像素值。
141.在本实施例中，终端可以预设有图像划分规则。该图像划分规则可以限定有划分的图像区域个数或者限定有每个图像区域的尺寸等。终端可以根据图像划分规则对多个图像中每个图像进行图像划分操作，得到多个图像区域。每个图像区域包含多个像素点。
142.在本实施例中，终端可以根据图像区域内包含的像素点的像素值，生成该图像区域对应的特征像素值，即每个图像区域对应一个特征像素值。其中，计算上述特征像素值的方式具体可以为：将各个像素点的像素均值作为该图像区域对应的特征像素值，还可以根据各个像素点与该图像区域对应的中心坐标之间距离值，计算各个像素值对应的加权权重，基于各个像素值对应的加权权重以及像素值进行加权叠加，得到上述特征像素值。
143.示例性地，图13示出了本技术一实施例提供的图像划分的示意图。参见图13所示，终端限定了图像区域的个数为3*3个，则需要将已有图像划分为9个图像区域，因此生成对应的分割线，并基于各个分割线将已有图像划分为9个图像区域。
144.步骤1202、终端基于各个所述图像区域的所述特征像素值，生成所述m个图像中每个图像的降采样图像。
145.在本实施例中，由于终端将多个图像中每个图像划分了多个图像区域，每个图像区域包含有多个像素点，在进行特征提取后，多个像素点的像素值会合并为一个特征像素值，从而能够对图像进行降采样操作。举例性地，若图像具体为一256*418的图像，即包含有256*618 个像素点，终端将上述图像划分为多个图像区域，其中图像区域的个数可以为100*200，每个图像区域对应一个特征像素值，因此，可以将一个包含256*618个像素点的图像，降维至包含有100*200个特征像素值的降采样图像。
146.步骤1203、终端基于所述降采样图像，生成所述m个图像中每个图像的图像特征向量。
147.在本实施例中，终端在得到多个图像中每个图像的降采样图像后，可以基于降采样图像内各个图像区域的特征像素点，生成图像的图像特征向量。其中，生成图像特征向量的具体过程可以参照上面的描述，在此不再赘述。
148.在本技术实施例中，通过对图像进行降采样，得到降采样图像，并基于降采样图像生成图像特征向量，能够减少导入至提取特征向量算法的输入数据的数据量，继而提高了转换效率，以提高第一图像的识别效率。
149.需要说明的是，对于目标图像也可以通过上述方式进行降采样操作，生成目标图像对应的降采样图像，从而得到目标图像对应的目标特征向量。具体实现过程如上所述，在此不再赘述。
150.在本实施例中，终端可以确定图像的特征向量以及目标图像对应的目标特征向量，可以根据上述两个向量之间的向量距离，作为两个图像之间的相似度，从而能够识别出
与目标图像相似的第一图像。基于此，终端可以通过预设的向量距离算法，计算特征向量与目标特征向量之间的向量距离。终端可以将该向量距离作为两个图像之间的相似度。
151.在一种可能的实现方式中，上述向量距离算法具体可以为一欧氏距离计算算法。其中，该欧氏距离计算算法具体可以为：
[0152][0153]
其中，dis(pici,pic
tg
)为第i个图像与目标图像之间的向量距离；为第i个图像中特征向量中j维度的维度值；为目标图像中目标特征向量中j维度的维度值；n为特征向量包含的维度总数。
[0154]
在一种可能的实现方式中，终端可以计算特征向量与目标特征向量对应维度之间的差值，将各个维度的差值进行叠加，将叠加的数值作为向量距离。
[0155]
步骤1102、所述终端将所述m个图像中与所述目标图像之间的相似度大于或等于预设阈值的图像，确定为所述第一图像。
[0156]
在本实施例中，若任一候选对像与目标图像之间的相似度大于上述的预设阈值，则可以将该候选图像识别为上述的第一图像。具体地，若上述使用向量距离作为两者之间的相似度，则若向量距离大于或等于预设的距离阈值，则表示已有图像与目标图像之间相似度较低，此时可以识别该已有图像为非关联图像；反之，若向量距离小于距离阈值，则表示两个图像之间的相似度较高，此时可以识别该已有图像为目标图像对应的第一图像。
[0157]
示例性地，图14示出了本技术一实施例提供的第一图像的选取示意图。参见图14所示，终端可以根据各个图像对应的特征向量，确定各个图像在预设的图像坐标系内的坐标点。终端可以以目标图像对应的坐标点为圆心，以上述距离阈值为半径，确定目标图像对应的关联范围，在该关联范围内的各个图像与目标图像之间的向量距离小于上述距离阈值，从而能够识别出与目标图像对应的第一图像。
[0158]
在本技术实施例中，通过计算目标图像与已有图像之间特征向量之间的向量距离，并基于该向量特征距离识别得到与目标图像的内容相似的第一图像，能够提高第一图像识别的准确性，继而提高了图像管理效率。
[0159]
步骤304、终端管理l个目标图像，以及m个图像中的y个第一图像，y个第一图像包括 q个第一图像，y为整数。
[0160]
应理解，q个第一图像为在第二界面上显示的与l个目标图像相似的图像，然而在实际过程中，受限于第二界面上可显示的最大图像数量，还可能存在与目标图像相似但为被显示在第二界面上的图像，这些图像依然处于标记状态。
[0161]
示例a，划分图像组
[0162]
在一种可能的实施例中，如图15所示，本技术实施例提供的方法在步骤304可以通过以下方式实现：
[0163]
步骤3041、终端接收用户输入的第二操作。
[0164]
步骤3042、响应于第二操作，终端显示第三界面，第三界面中包括l个目标图像，以及 y个第一图像。
[0165]
应理解，上述l个目标图像即为用户通过第一操作手动确定的图像，y个第一图像
即为终端根据m个图像与目标图像的相似度自动选择的图像。
[0166]
例如，若终端检测到用户在“显示全部图像”的控件上输入的第二操作，则终端显示如图4中的(g)所示的界面作为第三界面。如图4中的(g)所示，第三界面中包括m个图像中所有与目标图像相似的第一图像。
[0167]
此外，第三界面上还可以显示提示信息，以提示用户输入新类别名称，然后终端可以根据用户的输入确定上述l个目标图像，以及y个第一图像对应的标签名称。之后，若用户点击图4中的(g)所示的“确认”控件，表示已完成划分图像组的操作。若用户点击图4中的 (g)所示的“返回”控件，则终端可以将终端的显示界面从图4中的(g)所示的第三界面切换为图4中的(f)所示的第二界面。
[0168]
需要说明的是，在第三界面上显示l个目标图像，以及y个第一图像的情况下，用户也可以取消选择其中的若干图像，那么相似度的图像也会自动的去选择。
[0169]
基于此，结合图9，本技术实施例提供的方法在步骤3042之后还包括：
[0170]
步骤305、终端接收用户在第三界面输入的针对第三图像的第三操作，第三操作用于去选择第三图像，所述第三图像为y个所述第一图像中的图像，和/或，所述第三图像为l个所述目标图像中的图像。
[0171]
在本实施例中，终端显示的第三界面中包含有目标图像以及第一图像，用户可以从上述两个类型的图像中进行去选择，即将与管理目的无关的图像进行移除。基于此，终端可以接收用户针对需要进行移除的第三图像的第三操作，上述第三操作具体用于选择第三图像，该第三操作包含点击、双击、长按以及滑动选取等操作。图22示出了本技术一实施例提供的第三操作的示意图。参见图22所示，用户可以在第三界面中选择进行去选择的第三图像，该第三图像可以为基于用户的第一操作确定的目标图像，也可以是与目标图像相似的第一图像，第三操作选择的第三图像的个数可以为一个，也可以为多个，在此不做限定。
[0172]
步骤306、响应于所述第三操作，所述终端显示第四界面，所述第四界面包括所述第三界面中显示的全部图像中除第四图像以外的图像，所述第四图像包括所述第三图像及第五图像，所述第五图像与所述第三图像之间相似度大于或等于预设阈值。
[0173]
在本实施例中，终端响应用户发起的第三操作，并显示第四界面。图16示出了本技术一实施例提供的第四界面的示意图。参见图16中的(a)所示，该第四界面是将用户选择的第四图像从第三界面显示的图像中删除后的界面，保留已经去选择图像的区域(对照图22可以确定，用户去选择了图像38以及图像68)；当然，参见图16中的(b)所示，也可以基于去选择后剩下的图像，进行重新排列。进行去选择的图像包括基于第三操作确定的第三图像，以及与第三图像相似的第五图像，其中确定第五图像的方式可以参见上述实施例中确定与目标图像相似的第一图像的描述。在此不再赘述。
[0174]
在一种可能的实现方式中，若上述管理操作为批量删除操作，即需要将图像从图像组或图库内批量删除。则上述第四界面显示第四图像以及多个图像中除第一图像以及目标图像外的图像。参见图16中的(c)所示，该第四界面为将除第四图像外的第一图像以及目标图像，从多个图像中删除后的界面，保留已经删除图像的区域；当然，参见图16中的(d)所示，第四界面也可以基于删除后剩下的图像(即第四图像以及多个图像中除第一图像以及目标图像外的图像)进行重新排列后得到的界面。
[0175]
图17示出了本技术一实施例提供的创建图像组的界面示意图。参见图17所示，图
17中的(a)为第二界面的示意图，用户选取完成所有图像后，可以点击“添加新类别”的控件，终端则显示关于新创建的图像组的显示界面，即图17中的(b)；可选地，终端还可以显示所需创建的图像组内包含的图像以及提示确认创建的提示框，如图17中的(c)所示，终端检测到用户点击提示确认创建的控件时，则将第一图像以及目标图像添加到同一图像组内，得到图17中的(b)所示的界面。当然，用户还可以在显示所需创建的图像组内的图像(里面包含目标图像以及与目标图像相似的第一图像)的提示框中，选取去选择的图像(即无需添加到图像组的图像)，终端将用户去选择的图像识别为无需添加的图像，参见图17中的(d)，用户去选择了图像46以及图像68，并在接收到用户点击确认创建的控件时，添加除上述去选择的图像外的第一图像以及目标图像至图像组，则终端最后会将除上述两个图外的其他图像添加到图像组，参见图17中的(e)。
[0176]
在一种可能的实施例中，终端显示第四界面之前，本技术实施例提供的方法还包括：终端可以根据用户第三操作选择的第三图像的图像类型不同，识别第五图像的方式可以不同。该图像类型包含由用户第一操作确定的目标图像的第一类型，以及与目标图像相似的第一图像的第二类型，终端会判断选择的滤除图像是第一类型，抑或是第二类型。不同的图像类型对应的第五图像的识别流程不同，具体可以包含以下两种情况，具体表述如下：
[0177]
方式1、
[0178]
步骤1、若第三图像为l个目标图像中的图像，则终端从y个第一图像中确定至少一个第一图像，至少一个第一图像与第三图像关联。
[0179]
举例说明，结合图4中的(g)，若第三图像为图像2，则终端确定与图像2相似的至少一个第一图像为图像23、图像68、图像115、图像189、图像231、图像251、图像288、图像398、图像435以及图像477。
[0180]
在本实施例中，若用户在第三操作选取需要去选择的图像为用户之前第一操作选取的目标图像，则需要将基于该目标图像添加到第三界面内的第一图像也一并移除，从而能够大大减少用户的移除操作。
[0181]
在本实施例中，终端可以识别第三界面内的各个第一图像关联的目标图像，若第一图像包含有关联图像列表(关联图像列表用于确定第一图像所关联的目标图像)，判断该关联对像列表内是否包含第三操作选取的第三图像。若该第一图像的关联图像列表内包含有上述第三图像，则识别该第一图像与第三图像存在关联关系，即为上述至少一个第一图像。
[0182]
需要说明的是，由于用户选取的目标图像均对应同一图像组，因此目标图像之间存在一定的相似性，在该情况下，基于目标图像识别的第一图像也会存在重叠，即第一图像可以与多个目标图像相似，因此，第一图像配置的关联图像列表内可以包含多个目标图像，即一个第一图像可以对应多个目标图像。若上述关联对像列表内包含第三图像，则识别该第一图像为所述至少一个第一图像，并根据该关联图像列表关联的目标图像的个数，执行对应的关联识别流程。
[0183]
在本实施例中，若该关联对像列表内只包含第三图像，即第一图像有且只有一个对应的目标图像，该目标图像即为用户第三操作选取的所需去选择的第三图像，则执行步骤2的操作；反之，若该关联图像列表内包含了第三图像外的其他目标图像，即该第一图像对应多个目标图像，则执行步骤3以及步骤4的操作。
[0184]
步骤2、若至少一个第一图像只与第三图像关联，则终端确定所述至少一个第一图像为所述第四图像。
[0185]
如果上述图像23、图像68、图像115、图像189、图像231、图像251、图像288、图像 398、图像435以及图像477中的每个图像只与图像2关联，则第四图像即为图像23、图像 68、图像115、图像189、图像231、图像251、图像288、图像398、图像435以及图像477。
[0186]
在本实施例中，由于第一图像的关联图像列表中只包含有用户第三操作选取的所需去选择的第三图像，则表示该第一图像是终端以第三图像为基准，将其添加到第三界面内，继而该第三图像与管理目的(例如与所需创建的图像组或需要删除的图像类型)不符，则基于该第三图像选取的第一图像也必然与管理目的不符，因此会将该第一图像识别为第四图像，即需要去选择的图像。
[0187]
步骤3、若所述至少一个第一图像除与所述第三图像关联外，还与l个所述目标图像中除所述第三图像以外的其他图像关联，所述终端确定所述至少一个第一图像与所述第三图像之间的图像相似度。
[0188]
如果上述图像23、图像68、图像115中的每个图像与图像2、图像8以及图像13均关联(其中，图像2、图像8以及图像13是第二界面中基于第一操作确定的目标图像)，而图像2是第三界面中基于第三操作确定的第三图像，终端需要确定图像23、图像68、图像115 与图像2较为相似，还是与图像8较为相似。因此，以图像23为例进行说明，图像68以及图像115均可以采用下述方式进行第五图像的识别操作。终端计算图像23与图像2(即第三图像)之间的相似度，即上述图像相似度；然后，终端计算图像23与图像8之间的第一相似度，图像23与图像13之间的第二相似度(图像8和图像13是除第三图像外的其他关联的目标图像)，从第一相似度以及第二相似度之间选取最大值，作为最大相似阈值；终端比较图像相似值与最大相似值，从而确定与图像23最为相似的目标图像。
[0189]
在本实施例中，若该第一图像的关联图像列表包含除了包含第三图像外，还存在其他目标图像，即该第一图像并非单单只是基于第三图像添加到第三界面内，而是可能是基于其他目标图像添加到第三界面内。在该情况下，终端需要判断该第一图像与哪一目标图像最为相似。若第一图像与第三图像最为相似，即图像内容相似度较大，既然第三图像与管理目的不符，则该第一图像也大概率与管理目的不符；反之，若第一图像并非与第三图像最为相似，既然与该第一图像最为相似的其他目标图像与管理目的匹配，则该第一图像也大概率与管理目的匹配。因此，终端计算第一图像与第三图像之间的图像相似度，以及第一图像与其他目标图像之间的图像相似度，从而确定该第一图像最为相似的目标图像。
[0190]
在本实施例中，终端确定两个图像之间的图像相似度的方式可以根据上述两个图像之间的图像分类标签确定。具体地，第一图像以及目标图像可以有多个图像分类标签，每个图像分类标签对应一个标签权重。该标签权重可以根据对应标签内容在图像中所占据的面积的大小决定。终端可以识别出上述两个图像之间相同的图像分类标签，并根据各个相同的图像分类标签的标签权重，计算两个图像之间的图像相似度。
[0191]
在一种可能的实现方式中，终端在计算上述两个图像之间的图像相似度时，可以基于两个图像之间的图像特征向量之间的向量距离确定，具体的实现方式可以上述实施例的实现方式，在此不再赘述。
[0192]
需要说明的是，终端计算第一图像与其他目标图像之间的图像相似度的实现过程
可以参照上述任一方式，在此不再赘述。
[0193]
在本实施例中，若第一图像与第三图像之间的图像相似度小于或等于与其他目标图像对应的最大关联阈值，则识别该第一图像最相似的目标图像并非用户第三操作选取的第三图像，而是其他目标图像，此时无需将该第一图像识别为第四图像；反之，若第一图像与第三图像之间的图像关联度大于上述的最大关联阈值，则执行s1304的操作。上述最大关联阈值具体为：计算第一图像与各个其他目标图像之间到的图像相似度，选取图像相似度最大的作为上述最大相似阈值。
[0194]
步骤4、若图像相似度大于所述至少一个第一图像与所述其他图像之间的最大相似阈值，所述终端确定所述至少一个第一图像为所述第四图像。
[0195]
需要说明的是，如果一个图像既与图像a相似，也与图像b相似，那么该图像对应的标记可以包括图像a对应的标记，以及图像b对应的标记。
[0196]
在本实施例中，终端若检测到图像关联度大于上述最大关联阈值，则识别该第一图像与第三图像最为相似，此时可以将该第一图像识别为第四图像。
[0197]
示例性地，图18示出了本技术一实施例提供的第四图像的识别示意图。参见图18所示，终端可以在预设的图像坐标系上标记出第三界面内各个图像对应的坐标，其中，实心点表示基于用户第一操作选择的目标图像，而空心点则表示基于目标图像选取的第一图像。其中，用户从目标图像中选取了图m1作为第三图像，其中，图像p1以及图像p2的关联图像列表中均包含有图m1，因此图像p1以及图像p2均识别为目标图像关联的第一图像。其中，图像p1 的关联对像列表中有且只有图m1，因此终端识别图像p1为上述至少一个第一图像；而图像 p2的关联对像列表中包含有除图m1外的其他目标图像，分别为图m2以及图m3。在该情况下，终端需要计算图像p2与上述三个目标图像之间的图像相似度，分别为1/l1至1/l3。其中，第三图像与上述至少一个第一图像之间的图像相似度为1/l1，而第一图像与其他目标图像之间的图像相似度为1/l2和1/l3。由于l3大于l2，因此1/l2大于1/l3，即图m2与图像p1 之间的图像相似度为上述最大相似阈值。终端可以判断1/l1是否大于上述1/l2，从而判断图像p2为第四图像。在本实施例中，1/l1大于1/l2，因此，将图像p2识别为第四图像。
[0198]
在本技术实施例中，在用户选取的第三图像为目标图像的情况下，选取与第三图像最相似的第一图像作为第四图像，实现了批量移除图像的目的，提高了移除操作的效率，减少了用户操作。
[0199]
方式2、
[0200]
步骤5、若所述第三图像为y个所述第一图像中的图像，所述终端计算所述第三图像与第六图像之间的第一相似度，所述第六图像为l个所述目标图像中与所述第三图像关联的目标图像。
[0201]
如果上述图像23、图像68、图像115、图像189、图像231与图像2(图像2为在第一界面中基于第一操作确定的目标图像)关联，并且在第三界面中第三操作确定的第三图像为图像23，则终端计算图像23与图像2之间的相似度，作为上述的第一相似度。然后，终端会确定图像68与图像2之间的图像相似度是否大于图像23与图像2之间的第一相似度，若是，则识别图像68，并非第四图像；反之，若图像68与图像2之间的图像相似度小于或等于图像23与图像2之间的第一相似度，则终端识别图像68为第四图像。对于图像115、图像189、图像231均可以采用图像68的方式进行识别，在此不再赘述。
[0202]
在本实施例中，终端若检测到用户第三操作选取的第三图像并非用户第一操作选择的目标图像，而是基于目标图像确定的第一图像，则表示终端自动识别相似的图像与管理目的不符，此时，需要根据第三图像与其对应的目标图像(即第六图像)之间的图像相似度，从该第六图像对应的第一图像中，进一步识别出与管理目的不符的其他第一图像。其中，图像相似度的计算过程可以参照上述实施例中计算图像相似度的相关描述，具体实现过程相同，在此不再赘述。
[0203]
在本实施例中，由于目标图像是基于用户选取的，是基于用户人为判断后识别该目标图像属于该图像组，因此，在用户没有手动选取目标图像需要移除的情况下，终端并不会将目标图像识别为第四图像。因此，在步骤5以及步骤6的操作中，只关注第一图像，而并不会识别目标图像是否为第四图像。
[0204]
在本实施例中，由于第一相似度可以用于确定第三图像与第六图像之间的相似程度，若该第六图像与其他第一图像之间的图像相似度小于上述的第一相似度，则识别该第一图像与第六图像之间的相似程度会低于第六图像与第三图像之间的相似程度，继而第三图像与管理目的不符，则与第六图像的相似程度更低的该其他第一图像，也必然与管理目的不符，实现了第四图像的自动识别。因此，若第六图像对应的第一图像与其之间的图像相似度大于上述的第一相似度，则无需移除该第一图像；反之，若第一图像与第六图像之间的图像相似度小于或等于上述的第一相似度，则执行步骤6的操作。
[0205]
步骤6、若所述第六图像关联的第一图像与所述第六图像之间的图像相似度小于或等于所述第一相似度，所述终端将所述第六图像关联的第一图像确定为所述第四图像。
[0206]
在本实施例中，若第六图像关联的第一图像与第六图像之间的图像相似度小于或等于第一相似度，则表示该第一图像与第六图像之间的相似程度并没有高于与第三图像之间的相似程度，继而第三图像与管理目的不符，则与第六图像之间相似程度较低的第一图像也必然与管理目的不符，基于此，会将符合上述条件的第一图像识别为第四图像。
[0207]
示例性地，图19示出了本技术另一实施例提供的第一图像的识别示意图。参见图19所示，终端可以在预设的图像坐标系上标记出图像组内各个图像对应的坐标，其中，实心点表示基于第一操作选择的目标图像，而空心点则表示基于目标图像选取的第一图像。其中，终端根据第三操作从第一图像中选取了图像p1作为去选择的第三图像，该第三图像对应的目标图像为图m1，而图m1除了对应的第一图像除了图像p1外，还包含有图像p2以及图像p3。其中，图像p1与图m1之间的向量距离为l1，图像p2与图m1之间的向量距离为l2，图像 p3与图m1之间的向量距离为l3，且l3＜l1＜l2。因此，由于图像p2与目标图像之间的向量距离大于目标图像与第三图像之间的向量距离，因此对应的相似度会小于第一相似度度，会将图像p2识别为第四图像；与之相对的，由于图像p3与目标图像之间的向量距离小于目标图像与第三图像之间的向量距离，因此，对应的相似度大于第一关联度，会将图像p3识别为无需移除的图像，保留在图像组内。因此，终端可以根据目标图像与第三图像之间的向量距离，确定该目标图像对应的有效覆盖范围，即图中的圆形区域，将该圆形区域外的其他第一图像均识别为第四图像。
[0208]
在本技术实施例中，将相似程度低于第三图像的其他第一图像均识别为第四图像，从而能够自动识别得到需要移除图像组的其他图像，提高了移除效率，避免用户频繁的选取操作，优化了用户的使用体验。
[0209]
步骤7、基于所述第一相似度，更新所述目标图像对应的所述预设阈值。
[0210]
在本实施例中，预设阈值用于确定所述多个图像中与所述目标图像相似的第一图像。
[0211]
在本实施例中，终端可以根据第一相似度，对目标图像对应的预设阈值进行调整。在目标图像被用户首次选取，可以基于默认值来配置上述的预设阈值，即对于不同的目标图像而言，该预设阈值是相同的。在用户根据终端自动选择的第一图像中，选取不符合的第三图像后，终端可以根据该第三图像与其对应的目标图像之间的第一相似度，对上述预设阈值进行更新，从而能够为不同的目标图像配置与之匹配的预设阈值，从而能够提高后续第一图像识别的准确性。由于在终端添加了新的图像后，可以根据更新后的预设阈值，识别该新添加的图像所关联的目标图像，并基于关联识别的结果判断是否自动添加到该图像组内。
[0212]
在一种可能的实现方式中，该预设阈值可以适用于该图像组，即预设阈值与图像组存在对应关系。若一个目标图像包含有多个图像分类标签，每个图像分类标签对应一个图像组，即一个目标图像可以同时存在于多个不同的图像组内，在该情况下，该目标图像在不同的图像组中对应不同的预设阈值。
[0213]
示例性地，表1示出了本技术一实施例提供的关联阈值的更新列表。参见表1所示，图像组内包含有图m1至m3，上述三个图像预先配置的预设阈值相同，均为60。其中，终端在确定了目标图像以及第一图像后，选取了图m1以及图m3对应的第一图像作为去选择的图像 (即第三图像)，基于此，终端可以计算选取的第三图像与m1以及与m3之间的第一相似度，分别为70以及65，并基于上述的第一相似度更新上述两个图像的预设阈值，由于图m2对应的第一图像并未选取为第三图像，因此其对应的关联阈值保持不变。
[0214]
目标图像名更新前的关联阈值更新后的关联阈值图m16070图m26060图m36065
[0215]
表1
[0216]
在本技术实施例中，根据用户选取的第三图像，动态调整对应的目标图像的预设阈值，能够提高后续识别第一图像的准确性，提高了图像管理的准确性，减少用户的操作。
[0217]
在一种可能的实现方式中，上述第一操作可以包含有配置新创建的图像组的标签设置操作，即为所需创建的图像组配置标签名，该标签名具体配置限定所创建的图像组对应的图像分类标签的唯一标识，举例性地，该标签名可以为“木棉花”、“珍珠奶茶”等。在一种可能的实现方式中，若第一操作包含标签名，则终端可以判断当前图库内是否存在已有的图像分类标签与上述标签名相同，若否，则识别该标签名有效，并将该标签名作为后续创建的图像组对应的图像分类标签；反之，则识别该标签名存在冲突。在标签名与已有的图像分类标签存在冲突的情况下，终端可以输出冲突提示信息，以便用户对标签名进行变更，或者将所需分类的目标图像添加到该已有的图像分类标签的图像组内。可选地，终端可以保留两个相同的图像分类标签，并为基于该第一操作对应的标签名创建一个新的图像组。举例性地，若本次所需创建的图像组的标签名为“花朵”，而图库内已经建立有关于“花朵”的图像组，在该情况下，终端可以将本次所需创建的图像组的图像分类标签配置为“花朵1”，
并保持已存储的图像分类标签不变；也可以将已存储的图像分类标签配置为“花朵1”，将本次所需创建的图像组的图像分类标签配置为“花朵2”，从而保留两个相同的图像分类标签的同时，避免上述两个图像组的图像分类标签冲突。
[0218]
在一种可能的实现方式中，上述第一操作可以不包含有配置新创建的图像组的标签设置操作，即没有配置新创建的图像组的标签名，在该情况下，终端可以为本次所需创建的图像组配置默认分类标签，例如“新建图像组”。同样地，与上述标签配置方式一致，可以检测当前已有的图像组内，是否存在已有的图像分类标签与本次默认配置的相同。若是，则可以调整本次配置的默认分类标签。例如，现有的图像分类标签内已经包含有“新建图像组”对应的图像组，则本次配置的默认分类标签可以调整为“新建图像组2”，从而避免上述两个图像组的图像分类标签冲突。
[0219]
在一种可能的实现方式中，上述图像分类标签可以包含有多个分类层级，不同的层级可以通过预设的分隔符进行区分，举例性地“花朵\木棉花”。在该情况下，终端可以识别各个上级图像分类标签是否存在，若存在，则在上级图像分类标签对应的图像组内创建关于下级图像分类标签对应的图像组，举例性地，若图库内包含有“花朵”的图像组，则可以在“花朵”对应的图像组内创建“木棉花”的图像组。若上级图像分类标签不存在，则可以创建上级图像分类标签的图像组以及在创建的上级图像分类标签的图像组内创建下级图像分类标签对应的图像组，举例性地，若图库内不包含“花朵”以及“木棉花”的图像组，则可以在图库内先创建“花朵”的图像组，继而在“花朵”的图像组内创建“木棉花”的图像组。需要说明的是，上述图像组的级联关系，用于限定各个图像组的访问路径。例如，用户需要访问“木棉花”的图像组时，需要首先访问上述图像分类标签的图像组，即访问“花朵”的图像组，在“花朵”图像组对应的显示界面中，点击“木棉花”的图像组对应的控件，以访问“木棉花”的图像组。
[0220]
在一种可能的实现方式中，终端在第一界面中可以设置有返回控件，该返回按钮用于退出创建新的图像分类标签的模式，即停止响应上述第一操作，终端检测用户点击返回控件以退出图像管理操作，若基于第一操作在图库内创建了新的图像组，则删除上述图像组。可选地，终端可以配置有退出创建新的图像管理流程的退出手势，例如向左滑动一定距离，若检测到用户发起的触控操作与上述的退出手势相匹配，则退出创建新的图像分类标签的模式。
[0221]
在本实施例中，上述管理图像包括创建图像组：终端从图库中确定了各个目标图像以及与目标图像对应的第一图像后，可以将上述两类图像识别为同一类型，因此添加到同一图像组内，该图像组是基于用户发起的管理指令创建的，在添加到该图像组后，终端可以根据图像组对应的组别名(该图像分类标签可以根据图像分类指令创建得到，也可以是预设的默认标签内容)配置该图像组内所有图像的图像分类标签。例如，一图像组的组别名为“木棉花”，则可以将该图像组内的所有图像的图像分类标签配置为“木棉花”，该图像组内包含由用户选取的目标图像以及从图像中选取的与目标图像关联的第一图像。
[0222]
在一种可能的实现方式中，终端可以生成图像组确认界面，在该图像组确认界面中可以显示用户选取的目标图像的缩略图以及与目标图像对应的第一图像。若终端检测到用户点击图像组确认界面中设置为确认控件，则将上述两类图像添加到创建的图像组内，并配置各个图像的图像分类标签；反之，若用户点击返回控件，则表示该图像组内存在不同
类别的图片，则不将上述目标图像以及第一图像添加到同一图像组内。可选地，终端可以只将用户选取的目标图像添加到上述图像组内。
[0223]
在一种可能的实现方式中，终端在显示上述图像组确认界面后，可以配置有一计时器，以确定该确认界面的显示时长，若该显示时长大于预设的时长阈值，且没有接收到目标用户反馈的确认指令，则将第一图像以及目标图像添加到上述创建的图像组内。
[0224]
需要说明的是，终端将目标图像以及第一图像添加到图像组后，可以将目标图像以及第一图像从原有的图像组中删除，也可以保留上述两类图像在原有的图像组内。由于一个图像可以配置有多个不同的图像分类标签，即一个图像可以对应多个不同种类的拍摄内容，在该情况下，一个图像可以同时关联有不同的图像组，因此，终端将目标图像以及第一图像添加到新创建的图像组内时，并不需要将上述两类型的图像从原有的图像组中删除。
[0225]
示例b：对于从图库或图像组中删除图像：
[0226]
步骤1、终端接收所述用户输入的第四操作。
[0227]
步骤2、终端删除l个所述目标图像以及y个所述第一图像。
[0228]
举例说明，若终端检测到用户在第一界面中点击“删除”控件的操作(图4中的(b)所示的控件204)，则会进行图像删除模式，并在第一界面中接收用于选取l个目标图像的第一操作，并从m个图像中确定与目标图像相似的y个第一图像，其中，确定第一图像的方式可以参见示例a的相关描述，在此不再赘述。终端可以将将l个目标图像以及y个第一图像进行删除。
[0229]
图20示出了本技术一实施例提供的批量删除图像的界面示意图。参见图20所示，图20 中的(a)为第二界面的示意图，用户选取完成所有图像后，可以点击“删除图像”的控件，终端则显示所需删除的图像以及提示确认删除的提示框，如图20中的(b)所示，终端检测到用户点击提示确认删除的控件时，则将第一图像以及目标图像从图库或对应的图像组内删除，得到图20中的(c)所示的界面。当然，用户还可以在显示所需删除的图像(里面包含目标图像以及与目标图像相似的第一图像)的提示框中，选取去选择的图像(即无需删除的图像)，终端将用户去选择的图像识别为无需删除的图像，并在接收到用户点击确认删除的控件时，删除除上述去选择的图像外的第一图像以及目标图像，参见图20中的(d)，用户去选择了图像46以及图像68，则终端最后会将除上述两个图外的其他图像删除，得到图20 中的(e)。
[0230]
以上可以看出，本技术实施例提供的一种图像管理的方法可以在需要图像进行管理时，例如需要创建新的图像组或对移除图像组中部分图像时，可以通过用户手动选取与目标图像，继而终端可以根据选择的目标图像从候选图像中选取与目标图像关联的至少一个第一图像，对第一图像以及用户选择的目标图像进行管理，例如划分到同一图像组或移除第一图像组，实现了对图像组的管理。与现有的图像管理技术相比，可以通过用户手动选择一部分与目标图像，继而从候选图像中选取与目标图像相关的第一图像，实现了对图像快速批量的管理，实现了基于已有的分类模型下创建新的图像组或对已有图像组进行快速调整，提高了图像管理准确性以及图像的管理效率。
[0231]
图21示出了本技术第三实施例提供的一种图像管理的方法的具体实现流程图。参见图 21，相对于图3所述实施例，本实施例提供的一种图像管理的方法中在所述根据所述
管理指令管理所述目标图像和所述第一图像之后，还包括：步骤2101～步骤2102，具体详述如下：
[0232]
步骤s2101、若存在第七图像添加到图像库内，则确定所述第七图像与各个所述目标图像之间的图像相似度。
[0233]
在本实施例中，第七图像具体为新添加到图库的图像，终端在创建了图像组后，终端可以自动识别后续添加的图像是否与该图像组匹配，并在匹配的情况下，将新增的图像添加到该图像组中，实现了对图像组内的图像进行自动扩展。
[0234]
在本实施例中，终端若检测到图库添加了新增的图像(即第七图像)，则可以将计算该新增的图像与图像组内各个目标图像之间的图像相似度，需要说明的是，若图像组内包含有多个目标图像，则需要分别计算该新增图像与多个目标图像之间的图像相似度，每个目标图像对应一个图像相似度。
[0235]
在一种可能的实现方式中，终端在计算上述两个图像之间的图像相似度时，可以基于两个图像之间的图像特征向量之间的向量距离确定，具体的实现方式可以上述实施例的实现方式，在此不再赘述。终端可以将基于向量距离的倒数，计算得到新增的图像与目标图像之间的图像相似度。若上述两个图像对应的向量距离越大，则对应的图像相似度越小；反之，若上述两个图像对应的向量距离越小，则对应的图像相似度越大。
[0236]
步骤2102、若所述图像相似度大于与所述图像相似度对应的所述目标对像的预设阈值，则将所述第七图像添加到所述目标图像所属的图像组。
[0237]
在本实施例中，若新增的图像与某一目标图像图像之间的图像相似度大于该目标图像对应的预设阈值，则表示该新增的图像的图像内容与目标图像相似程度较高，与该图像组对应的内容较为相符，将该新增的图像添加到该图像组内；反之，若新增的图像与各个目标图像之间的图像相似度均小于或等于预设阈值，则识别该新增图像的图像内容与图像组不符，不将该新增图像添加到上述图像组内。
[0238]
示例性地，图22示出了本技术一实施例提供的新增的图像添加至图像组的识别示意图。参见图22所示，终端可以在预设的图像坐标系上标记出图像组内各个图像对应的坐标，其中，实心点表示基于用户选择的目标图像，而空心点则表示基于目标图像选取的第一图像。不同的目标图像可以配置相同的预设阈值，也可以配置不同的预设阈值，预设阈值的确定可以参见上述实施例确定。根据预设阈值的不同，可以确定不同目标图像对应的有效覆盖范围，其中图m1、m2以及m3分别为图像组内包含的目标图像，其中图像p1为新增的图像，终端可以计算与上述各个目标图像之间的图像相似度(在本实施例具体为与各个目标图像之间的向量距离)，从图中可以看出，该图像p1与图m1以及m2图像相似度均大于对应的预设阈值，而与图m3之间的图像相似度度小于对应的关联阈值，因此，可以将图像p1添加到图像组内。
[0239]
在本技术实施例中，在接收到新增图像后，可以识别该新增图像与各个目标图像之间的相似度，并判断是否添加到图像组内，实现了图像组的自动扩展，提高了分类操作的效率，以及减少用户的扩展操作。
[0240]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0241]
对应于上文实施例所述的图像管理的方法，图23示出了本技术实施例提供的图像管理的装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。
[0242]
参照图23，该图像管理的装置包括：
[0243]
第一界面显示单元231，用于显示第一界面，所述第一界面包括n个图像，2≤n≤m；
[0244]
第一操作接收单元232，用于接收用户输入的针对所述m个图像中的l个目标图像的第一操作，1≤l；
[0245]
第二界面显示单元233，用于响应于所述第一操作，显示第二界面，所述第二界面中至少包括l个所述目标图像、所述n个图像中的q个第一图像以及所述n个图像中的p个第二图像，在所述第二界面中l个所述目标图像以及q个所述第一图像处于标记状态，所述第一图像与所述目标图像的相似度大于或等于预设阈值，1≤q，且q+l+p≤m，0≤p，m、n、l、q、 p均为整数；
[0246]
图像管理单元234，用于管理l个所述目标图像，以及所述m个图像中的y个所述第一图像，y个所述第一图像包括q个所述第一图像，y为整数。
[0247]
可选地，所述图像管理单元234包括：
[0248]
第二操作接收单元，用于接收用户输入的第二操作；
[0249]
第三界面显示单元，用于响应于所述第二操作，所述终端显示第三界面，所述第三界面中包括所述l个所述目标图像，以及y个所述第一图像。
[0250]
可选地，所述图像管理的装置还包括：
[0251]
第三操作接收单元，用于接收用户在所述第三界面输入的针对第三图像的第三操作，所述第三操作用于去选择所述第三图像，所述第三图像为y个所述第一图像中的图像，和/或，所述第三图像为l个所述目标图像中的图像；
[0252]
第四界面显示单元，用于响应于所述第三操作，显示第四界面，所述第四界面包括所述第三界面中显示的全部图像中除第四图像以外的图像，所述第四图像包括所述第三图像及第五图像，所述第五图像与所述第三图像之间相似度大于或等于预设阈值。
[0253]
可选地，所述图像管理的装置还包括：
[0254]
目标图像去选择单元，用于若所述第三图像为l个所述目标图像中的图像，则所述终端从y个所述第一图像中确定至少一个第一图像，所述至少一个第一图像与所述第三图像关联；
[0255]
一类图像去选择单元，用于若所述至少一个第一图像只与所述第三图像关联，则所述终端确定所述至少一个第一图像为所述第四图像；
[0256]
二类图像去选择单元，用于若所述至少一个第一图像除与所述第三图像关联外，还与l 个所述目标图像中除所述第三图像以外的其他图像关联，所述终端确定所述至少一个第一图像与所述第三图像之间的图像相似度；
[0257]
最大相似阈值比对单元，用于若所述图像相似度大于所述至少一个第一图像与所述其他图像之间的最大相似阈值，所述终端确定所述至少一个第一图像为所述第四图像。
[0258]
可选地，所述图像管理的装置还包括：
[0259]
第一图像去选择单元，用于若所述第三图像为y个所述第一图像中的图像，所述终端计算所述第三图像与第六图像之间的第一相似度，所述第六图像为l个所述目标图像中与所述第三图像关联的目标图像；
[0260]
第一相似度比对单元，用于若所述第六图像关联的第一图像与所述第六图像之间的图像相似度小于或等于所述第一相似度，所述终端将所述第六图像关联的第一图像确定为所述第四图像。
[0261]
可选地，图像管理的装置还还包括：
[0262]
阈值调整单元，用于基于所述第一相似度，更新所述目标图像对应的所述预设阈值。
[0263]
可选地，所述图像管理的装置还包括：
[0264]
相似度计算单元，用于确定所述m个图像中每个图像与所述目标图像之间的相似度；
[0265]
相似度比对单元，用于将所述m个图像中与所述目标图像之间的相似度大于或等于预设阈值的图像，确定为所述第一图像。
[0266]
可选地，所述相似度计算单元包括：
[0267]
向量距离计算单元，用于根据所述每个图像的特征向量，以及所述目标图像的目标特征向量，确定所述每个图像的特征向量与所述目标特征向量之间的向量距离；
[0268]
向量距离转换单元，用于根据所述向量距离确定所述每个图像与所述目标图像之间的相似度。
[0269]
可选地，所述图像管理单元234包括：
[0270]
第四操作接收单元，用于接收所述用户输入的第四操作；
[0271]
图像删除单元，用于删除l个所述目标图像以及y个所述第一图像。
[0272]
图24为本技术一实施例提供的终端的结构示意图。如图24所示，该实施例的终端24包括：至少一个处理器240(图24中仅示出一个)处理器、存储器241以及存储在所述存储器 241中并可在所述至少一个处理器240上运行的计算机程序242，所述处理器240执行所述计算机程序242时实现上述任意各个图像管理的方法实施例中的步骤。
[0273]
所述终端24可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端可包括，但不仅限于，处理器240、存储器241。本领域技术人员可以理解，图24仅仅是终端24的举例，并不构成对终端24的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
[0274]
所称处理器240可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器240 还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列 (field-programable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0275]
所述存储器241在一些实施例中可以是所述终端24的内部存储单元，例如终端24的硬盘或内存。所述存储器241在另一些实施例中也可以是终端24的外部存储设备，例如所述终端24上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital, sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器241还可以既包括所述终端24的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器311用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所
述存储器311还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0276]
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0277]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0278]
本技术实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
[0279]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0280]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0281]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
[0282]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0283]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0284]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以
通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0285]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0286]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。