[发明专利]软件头像管理方法、系统、设备及计算机存储介质

说明书

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，并公开了一种软件头像管理方法，该方法包括：基于预设的定时时间间隔获取头像服务端关联的关联软件中所有用户的关联头像；遍历各所述关联头像，确定遍历的关联头像对应的遍历用户，确定所述遍历用户在所述头像服务端中的头像是否和所述遍历的关联头像匹配；若不匹配，则将所述关联软件中所述遍历的关联头像调整为和所述遍历用户在所述头像服务端中的头像相同。本发明还公开了一种软件头像管理系统、设备和一种计算机存储介质。本发明智能地提高了软件中头像种类的一致性。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及软件头像管理方法、系统、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术(大数据、分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对软件头像管理技术提出了更高的要求。目前，大部分企业办公聊天软件的头像分配方式一般是创建账号时，默认分配头像，比如企业微信的头像默认为用户绑定的微信头像，或者是用户自行修改头像。但是这两种方式都存在一定的缺陷，默认分配头像的方式，由于用户头像的种类较多，大部分为非个人工卡头像，头像种类难以统一，而用户自行修改头像的方式不可控，需要每个用户都手动操作才能修改，头像种类难以统一。因此，如何智能地实现软件中所有头像种类的一致性，成为了目前急需解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种软件头像管理方法、系统、设备及计算机存储介质，旨在解决智能地实现软件中所有头像种类的一致性的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种软件头像管理方法，所述软件头像管理方法应用于头像服务端，所述软件头像管理方法包括如下步骤：

基于预设的定时时间间隔获取头像服务端关联的关联软件中所有用户的关联头像；

遍历各所述关联头像，确定遍历的关联头像对应的遍历用户，确定所述遍历用户在所述头像服务端中的头像是否和所述遍历的关联头像匹配；

若不匹配，则将所述关联软件中所述遍历的关联头像调整为和所述遍历用户在所述头像服务端中的头像相同。

可选地，确定所述遍历用户在所述头像服务端中的头像是否和所述遍历的关联头像匹配的步骤，包括：

对遍历的关联头像进行灰度处理，以获取第一灰度图像，并计算所述第一灰度图像的第一稀疏系数；

对所述遍历用户在所述头像服务端中的头像进行灰度处理，以获取第二灰度图像，并计算所述第二灰度图像的第二稀疏系数；

计算所述第一稀疏系数和所述第二稀疏系数的相似度值，检测所述相似度值是否小于预设阈值，根据所述检测所述相似度值是否小于预设阈值的检测结果，确定所述遍历用户在所述头像服务端中的头像是否和所述遍历的关联头像匹配。

可选地，计算所述第一灰度图像的第一稀疏系数的步骤，包括：

获取预设的所有样板图像，并将各所述样板图像进行重叠取块处理，以获取预设数量的图像块；

根据各所述图像块的列向量对各所述图像块进行稀疏编码，根据各所述稀疏编码构建字典，并确定所述第一灰度图像在所述字典中的第一稀疏系数。

可选地，计算所述第一稀疏系数和所述第二稀疏系数的相似度值的步骤，包括：

基于所述第一稀疏系数和所述第二稀疏系数计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像的亮度值、对比度值和结构值；

根据所述亮度值、所述对比度值和所述结构值确定所述第一稀疏系数和所述第二稀疏系数的相似度值。

可选地，软件头像管理方法，还包括：