[发明专利]用于图像处理的计算机实施的方法、计算机程序产品和计算机系统

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根据一方面，提供了一种用于图像处理的计算机实施方法。该方法可以包括接收至少一个用户图像。该方法还可以包括通过向用户图像分配初始分类来识别用户图像的多个图像分类元素，其中初始分类基于与用户图像相关联的时域数据。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括确定全局性描述用户图像内容的至少一个图像标签以及针对每个图像标签计算标签正确性值。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括识别用户图像的至少一个图像成分并针对每个图像成分计算成分正确性值。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括利用所述标签正确性值和所述成分正确性值使所述图像标签和所述图像成分相关，由此识别相关的图像标签和相关的图像成分。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括应用规则以确定所述用户图像的类别，其中所述规则基于如下至少一项：所述时域数据、所述相关的图像标签和所述相关的图像成分。该方法还可以包括产生包括以下图像分类元素的用户图像最终分类：所述初始分类、所述相关的图像标签、所述相关的图像成分和所述类别。

识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括接收与所述图像相关联的地理位置；以及确定与所述地理位置相关联的地名。所述最终分类还可以包括所述地名。

识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括基于所述时域数据和所述地理位置确定事件。所述最终分类还可以包括所述事件。

识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括从时域数据导出天气指示。所述最终分类还可以包括所述天气指示。

识别用户图像的至少一个图像成分还可以包括识别多个图像成分。此外，识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括将所述图像成分分类与所述多个图像成分的第一图像成分相关联。所述最终分类还可以包括所述图像成分分类。

而且，第一图像成分可以被识别为面部。因此，该方法还可以包括将姓名与面部相关联。在这种情况下，该方法还可以包括基于面部表情确定心情。所述最终分类还可以包括姓名和心情。

在一些情况下，该方法还包括验证所述初始分类。此外，该方法可以包括验证所述用户图像的最终分类，其中接收训练信息以产生后续图像的后续最终分类。

该方法还可以包括基于所述初始分类将所述用户图像与存储的图像相关联；和/或基于所述最终分类将所述用户图像与存储的图像相关联。

接收至少一个用户图像还可以包括接收多个用户图像。在这种情况下，该方法还可以包括从图像共享网络检索多个用户图像中的至少一个。

该方法还可以包括显示多个图像分类元素，其中根据与图像分类元素相关联的多个用户图像的数量显示每个图像分类元素。而且，该方法可以包括接收从所述多个图像分类元素选择选定的图像分类元素的用户输入；以及显示从所述多个用户图像选择的图像的预览，其中所选的图像分类元素包括在所选图像的最终分类中。

此外，该方法还可以包括接收包括至少一个查询项的查询，并将查询项匹配到匹配分类元素。该方法还可以包括从多个用户图像检索匹配图像。匹配分类元素可以包括在匹配图像的最终分类中。

此外，多个用户图像可以包括查询图像和响应图像。在这种情况下，该方法还可以包括接收包括查询图像的查询。而且，该方法可以包括匹配所述查询图像的分类元素与所述响应图像的分类元素；以及响应于所述查询检索响应图像。

也可以将该方法实现为一种包括计算机可读指令的计算机程序产品，所述计算机可读指令在计算机系统上加载和执行时，令所述系统执行根据上述步骤的操作。