[发明专利]一种数据处理方法及装置

说明书

本发明提供了一种数据处理方法及装置。数据处理方法包括：获取第一训练数据集，通过抠除第一训练图像中人物区域得到的背景图像作为第二训练图像；训练第一分类模型，使其识别人物照和非人物照；对人物照训练数据分集，训练第二分类模型，使其识别单人照、小合照和集体照；基于拍摄信息和人脸标记结果对每个子集内分组，使同一组各图像拍摄信息满足第一预定条件，且同一组各图像的人脸标记结果满足第二预定条件；根据人脸清晰度，在单人照子集、小合照子集或集体照子集中选取保留图像，以基于背景相似度选取待删除图像供用户确定；根据图像清晰度在非人物照子集中选取保留图像，以基于图像相似度选取待删除图像供用户确定。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

现在，智能设备在人们的日常生活中随处可见，人们利用智能设备能够随时随时通讯、运动以及拍照等。智能设备具有一定的存储空间，除此之外，能够通过4G或5G网络访问互联网，将设备上的数据部分或全部存储或上传至互联网存储媒介。

然而，无论是设备本地的存储空间，亦或是网络存储空间，空间都是有限的，当存储空间所剩无几时需要删除一些用处不大的数据，例如重复数据等。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不意图确定本发明的关键或重要部分，也不意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

本发明提供了一种数据处理方法及装置，以解决现有技术的上述问题。

本发明提供了一种数据处理方法，所述数据处理方法包括：获取第一训练数据集；所述第一训练数据集包括多个包含人物的第一训练图像，每个第一训练图像的标签为人物照标签；针对所述第一训练数据集中的每个第一训练图像，将该第一训练图像包含的人物区域抠除，获得该第一训练图像的背景图像，将该背景图像作为该第一训练图像对应的第二训练图像；利用获得的所有第二训练图像构成第二训练数据集；利用所述第一训练数据集和所述第二训练数据集训练第一分类模型，其中，所述第二训练数据集包括多个第二训练图像，每个第二训练图像的标签为非人物照标签；对所述第一训练数据集中的每个第一训练图像中的人脸进行标记；若该第一训练图像中标记的人脸个数为1，则将该第一训练图像的当前标签更新为单人照标签；若该第一训练图像中标记的人脸个数为2或3，则将该第一训练图像的当前标签更新为小合照标签；若该第一训练图像中标记的人脸个数大于或等于4，则将该第一训练图像的当前标签更新为集体照标签；利用所述第一训练数据集及其中各第一训练图像的当前标签训练第二分类模型；获得待处理图像集以及所述待处理图像集中每个图像对应的拍摄信息，所述拍摄信息至少包括拍摄时间和拍摄地点；通过所述第一分类模型对所述待处理图像集进行分类，得到人物照和非人物照两类；通过所述第二分类模型对所述待处理图像集中的所有人物照继续分类，得到单人照、小合照以及集体照三类；基于所述第一分类模型和所述第二分类模型的分类结果，将所述待处理图像集分为四个子集，该四个子集包括单人照子集、小合照子集、集体照子集和非人物照子集；针对所述四个子集中的每一子集，基于拍摄信息和人脸标记结果对该子集进行分组，得到该子集对应的多个组，使得分组后的同一组中各图像的拍摄信息满足第一预定条件，且同一组中各图像的人脸标记结果满足第二预定条件；针对所述单人照子集、小合照子集或集体照子集中每个子集的每个组，确定该组中每个图像中的人脸区域，计算该组每个图像的人脸区域中各个人脸清晰度，并将每个图像对应的最低的人脸清晰度作为该图像的人脸区域清晰度，在该组中基于人脸区域清晰度选择至少一个保留图像；在所述单人照子集、小合照子集或集体照子集中每个子集的每个组中，针对该组中除保留图像以外的每个图像，若该图像对应的背景图像与该组任一保留图像对应的背景图像之间的相似度高于第一阈值，将该图像确定为该组的待删除图像；针对所述非人物照子集的每个组，在该组中基于图像清晰度选择至少一个保留图像；在所述非人物照子集的每个组中，针对该组中除保留图像以外的每个图像，若该图像与该组任一保留图像之间的相似度高于第一阈值，将该图像确定为该组的待删除图像；将每个子集的每个组的待删除图像以缩略图形式展示给用户，以根据用户选择来确定是否删除对应的待删除图像。