[發明專利]獲取用戶頭像的方法、裝置、終端及存儲介質在審
| 申請號： | 201710459152.1 | 申請日： | 2017-06-16 |
| 公開（公告）號： | CN107247549A | 公開（公告）日： | 2017-10-13 |
| 發明（設計）人： | 侯文迪 | 申請（專利權）人： | 北京小米移動軟件有限公司 |
| 主分類號： | G06F3/0484 | 分類號： | G06F3/0484 |
| 代理公司： | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司11205 | 代理人： | 楊澤,劉芳 |
| 地址： | 100085 北京市海淀區清河*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 獲取 用戶 頭像 方法 裝置 終端 存儲 介質 | ||
1.一種獲取用戶頭像的方法，其特征在于，包括：
根據用戶輸入的頭像變更指令，切換至人臉相冊的界面，所述頭像變更指令用于指示所述用戶需要變更頭像；
在所述人臉相冊的界面中顯示所述用戶的至少一張人臉圖像；
根據所述用戶在所述至少一張人臉圖像中選擇的人臉圖像，確定所述用戶的頭像。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一張人臉圖像的美觀程度均大于所述人臉相冊中所述用戶其他的人臉圖像的美觀程度。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述人臉相冊的界面中顯示所述用戶的至少一張人臉圖像，包括：
獲取所述用戶在所述人臉相冊的界面中輸入的排序指令，所述排序指令用于指示按照美觀程度由高至低的順序對所述用戶的人臉圖像進行排序；
按照美觀程度由高至低的順序，顯示所述用戶美觀程度最高的至少一張人臉圖像。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述人臉相冊的界面中顯示所述用戶的至少一張人臉圖像之前，還包括：
基于深度學習模型，確定所述人臉相冊中所述用戶的各人臉圖像的美觀程度；其中，所述深度學習模型的分類器包括美觀程度分類器。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述用戶在所述至少一張人臉圖像中選擇的人臉圖像，確定所述用戶的頭像，包括：
對所述用戶選擇的人臉圖像進行美化處理，并將美化處理后獲得的圖像確定為所述用戶的頭像。
6.一種獲取用戶頭像的裝置，其特征在于，包括：
切換模塊，被配置為根據用戶輸入的頭像變更指令，切換至人臉相冊的界面，所述頭像變更指令用于指示所述用戶需要變更頭像；
顯示模塊，被配置為在所述人臉相冊的界面中顯示所述用戶的至少一張人臉圖像；
頭像確定模塊，被配置為根據所述用戶在所述至少一張人臉圖像中選擇的人臉圖像，確定所述用戶的頭像。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述至少一張人臉圖像的美觀程度均大于所述人臉相冊中所述用戶其他的人臉圖像的美觀程度。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述顯示模塊包括：排序子模塊和顯示子模塊；
所述排序子模塊，被配置為獲取所述用戶在所述人臉相冊的界面中輸入的排序指令，所述排序指令用于指示按照美觀程度由高至低的順序對所述用戶的人臉圖像進行排序；
所述顯示子模塊，被配置為按照美觀程度由高至低的順序，顯示所述用戶美觀程度最高的至少一張人臉圖像。
9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：美觀程度確定模塊，被配置為基于深度學習模型，確定所述人臉相冊中所述用戶的各人臉圖像的美觀程度；其中，所述深度學習模型的分類器包括美觀程度分類器。
10.根據權利要求6-9任一項所述的裝置，其特征在于，所述頭像確定模塊包括：頭像確定子模塊，被配置為對所述用戶選擇的人臉圖像進行美化處理，并將美化處理后獲得的圖像確定為所述用戶的頭像。
11.一種終端，其特征在于，包括：處理器以及用于存儲所述處理器的可執行指令的存儲器；
其中，所述處理器，被配置為：
根據用戶輸入的頭像變更指令，切換至人臉相冊的界面，所述頭像變更指令用于指示所述用戶需要變更頭像；
在所述人臉相冊的界面中顯示所述用戶的至少一張人臉圖像；
根據所述用戶在所述至少一張人臉圖像中選擇的人臉圖像，確定所述用戶的頭像。
12.一種非臨時性計算機可讀存儲介質，其特征在于，當所述存儲介質中的指令由終端的處理器執行時，使得終端能夠執行權利要求1-5任一項所述的方法。
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