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1. WO2020000656 - PROCÉDÉ DE GESTION D'IMAGES EN MÉMOIRE TAMPON ET ÉQUIPEMENT TERMINAL

Document

说明书

发明名称 0001  

技术领域

0002  

背景技术

0003   0004  

发明概述

技术问题

0005  

技术解决方案

0006   0007   0008   0009   0010   0011   0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021  

有益效果

0022  

附图说明

0023   0024   0025   0026  

本发明的实施方式

0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086   0087   0088   0089   0090   0091   0092   0093   0094   0095   0096   0097   0098   0099   0100   0101   0102   0103   0104   0105   0106   0107   0108   0109   0110   0111   0112   0113  

权利要求书

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20  

附图

页1 

说明书

发明名称 : 一种管理缓存图片的方法及终端设备

[0001]
本申请要求于2018年06月27日提交中国专利局、申请号为201810675257.5、发明名称为“一种管理缓存图片的方法及终端设备”的中国专利申请的优先权,其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

技术领域

[0002]
本申请属于计算机技术领域,尤其涉及一种管理缓存图片的方法及终端设备。

背景技术

背景技术

[0003]
随着科技的不断发展和人们生活水平的逐渐提高,智能终端如智能手机、平板终端设备等的应用也越来越广泛。用户可以在智能终端上安装各类社交软件,并通过社交软件发送和接收图片。
[0004]
现有技术中,图片缓存文件达到一定大小的时候,智能终端会按照图片下载的时间的先后顺序对图片进行清理,先删除最早下载的图片。这种缓存清除机制比较简单,但是可能会清理掉用户感兴趣的图片,导致用户下次查看该图片时需要重新下载甚至无法查看该图片。

发明概述

技术问题

[0005]
本申请实施例提供了一种管理缓存图片的方法及终端设备,以解决现有技术中管理缓存图片的方法可能会清理掉用户感兴趣的图片,导致用户下次查看该图片时需要重新下载甚至无法查看该图片的问题。

技术解决方案

[0006]
本申请实施例的第一方面提供了一种管理缓存图片的方法,包括:
[0007]
当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录;
[0008]
确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度;
[0009]
根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[0010]
本申请实施例的第二方面提供了一种终端设备,包括:
[0011]
获取单元,用于当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录;
[0012]
确定单元,用于确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度;
[0013]
缓存清理单元,用于根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[0014]
本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,所述处理器执行所述计算机可读指令时实现以下步骤:
[0015]
当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录;
[0016]
确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度;
[0017]
根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[0018]
本申请实施例的第四方面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可读指令,所述计算机可读指令被处理器执行时实现以下步骤:
[0019]
当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录;
[0020]
确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度;
[0021]
根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。

有益效果

[0022]
本申请实施例,在已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,通过确定缓存的图片的重要程度,根据缓存的图片的重要程度以及浏览记录确定需要从缓存中删除的图片,由于终端设备在删除缓存的图片时,考虑了图片的重要程度,而图片的重要程度可以根据用户的兴趣点确定,因此,在清理缓存图片时能够避免清掉用户感兴趣的图片的情况发生,由于缓存中保留了相对比较重要的图片,用户不需要重新下载即可浏览该图片,能够节省下载图片消耗的资源。

附图说明

[0023]
图1是本申请一实施例提供的一种管理缓存图片的方法的实现流程图;
[0024]
图2是本申请一实施例提供的一种管理缓存图片的方法中S1022的实现流程图;
[0025]
图3是本申请一实施例提供的一种终端设备的结构框图;
[0026]
图4是本申请另一实施例提供的一种终端设备的示意图。

本发明的实施方式

[0027]
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0028]
请参见图1,图1是本申请实施例提供的一种管理缓存图片的方法的实现流程图。本实施例中管理缓存图片的方法的执行主体为终端设备,终端设备包括但不限于智能手机、平板电脑等移动终端。如图所示的管理缓存图片的方法可包括:
[0029]
S101:当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录。
[0030]
终端设备可以按预设的时间间隔检测缓存区域当前已使用的缓存空间,并判断当前已使用的缓存空间是否大于或等于预设阈值。具体地,可通过缓存区域已缓存的文件所占的比特(bit)值确定已使用的缓存空间。预设的时间间隔可以是24小时,预设阈值可以为100M,但并不限于此,预设的时间间隔以及预设阈值具体可根据实际的缓存空间的大小进行设置,此处不做限制。
[0031]
当前已使用的缓存空间小于预设阈值时,判定缓存空间还够用,暂时不需要清理缓存区域存储的内容,此时,终端设备在检测到当前时刻到达下一个时间间隔的起始时刻时,再次获取缓存区域当前已使用的缓存空间,并判断当前已使用的缓存空间是否大于或等于预设阈值。
[0032]
终端设备在确定当前已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,判定缓存空间不足,需要清理缓存区域所存储的图片或文件等,终端设备获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录。
[0033]
预设统计周期对应的时长大于预设的时间间隔对应的时长,预设统计周期可以是一周、15天或1个月等,具体可根据实际需要进行设置,此处不做限制。
[0034]
缓存的图片可以是终端设备接收到的图片,也可以是终端设备从服务器下载的图片,还可以是用户通过终端设备拍摄的相片,还可以是图库中采用终端设备已安装的图像处理软件对图库中的图片进行处理得到的图片等。
[0035]
缓存的图片的浏览记录包括用户查看、下载或转发图片产生的记录。终端设备可以在用户查看、下载或转发图片时生成一个日志文件,用于记录每张图片的浏览记录,浏览记录包括用户浏览的图片的唯一标识以及浏览时间。图片的唯一标识与图片的浏览时间关联保存。
[0036]
可以理解的是,终端设备中可以设置有数据库。
[0037]
当用户使用某图片时,可以通过人脸识别技术来提取图片中的人脸特征信息,并查找数据库中是否存在与之相匹配的人脸特征信息。
[0038]
若不存在,则判定数据库中没有存储包含该人脸特征信息的图片,为该图片的人脸特征信息创建身份标识(如编号100010),并将人脸特征信息与其身份标识关联保存。
[0039]
若存在,则认为数据库中已存储有包含该人脸特征信息的图片。
[0040]
例如,识别图片1,图片1中的人物是用户的朋友A,在数据库中没有查找到与其人脸特征信息相匹配的图片,则在数据库中保存A的人脸特征信息并创建对应的身份标识100010。识别图片2,图片2中的人物是用户的朋友B,在数据库中没有查找到与其人脸特征信息相匹配的图片,则在数据库中保存B的人脸特征信息并创建对应的身份标识100011。识别图片3,图片3中的人物也是用户的朋友A,在数据库中查找,发现图片3中的人脸特征信息与100010的人脸特征信息相匹配,则判定图片3对应的身份标识为100010。
[0041]
其中,人脸识别技术可以提取人脸的特征,主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征。
[0042]
S102:确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[0043]
终端设备可以采用人脸识别技术确定缓存的图片是否包含人脸图像。
[0044]
当缓存的图片中不包含人脸图像时,对不包含人脸图像的图片进行分类,例如美食类图片、自然风光类图片、人文景观类图片、动物类图片等。之后,终端设备获取删除记录,并根据删除记录包含的图片信息统计预设统计周期内删除的图片所属的类型,根据预设统计周期内删除的每种类型的图片对应的总数确定每种类型的重要程度。其中,某类型已删除的图片的总数越大,该类型的图片的重要程度越低。
[0045]
可以理解的是,当缓存的图片中不包含人脸图像时,可以为不包含人脸图像的图片设置重要程度,例如,将不包含人脸图像的图片的重要程度设置为0.5。
[0046]
当缓存的图片中包含人脸图像时,终端设备可以根据通讯录中包含的联系人图像,从缓存的图片中获取与联系人图像中的人脸图像匹配的图片,并根据通讯录中各联系人的备注信息或分组信息确定联系人的重要程度,从而确定包含联系人的人脸图像的图片的重要程度。通讯录是社交应用的通讯录,社交应用例如,电话应用、即时通信应用(微信应用、QQ应用等)、邮箱应用等。
[0047]
其中,不包括通讯录中联系人的人脸图像的图片的重要程度最低,联系人所在的分组与终端设备用户的关系的亲密度越高,包含该联系人的人脸图像的图片的重要程度越高。
[0048]
进一步地,为了更准确的确定缓存的图片的重要程度,S102可以包括S1021:当所述缓存的图片不包括人脸图像时,根据用户的兴趣点信息确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[0049]
例如,终端设备可以从用户的个人信息的兴趣爱好信息中提取兴趣点信息,兴趣点例如,美食、旅游、摄影等。当兴趣点为美食时,包含食物的图片的重要程度较高;当兴趣点为旅游时,自然风光类图片以及人文景观类图片的重要程度相对较高;当兴趣点为摄影时,自然风光类图片以及动物类图片的重要程度较高。
[0050]
当根据兴趣点信息确定的不同类型的图片的重要程度几乎相同时,可以根据预设统计周期内缓存的每种类型的图片的数量确定每种类型的图片的重要程度。其中,某类型的图片的数量越多,该类型的图片越重要。可以理解的是,终端设备还可以设置多个区间,为每个区间设置重要等级,从而根据每种类型的图片的数量所属的区间,确定每种类型的图片的重要等级,根据重要等级确定重要程度。
[0051]
进一步地,为了更准确的确定缓存的图片的重要程度,S201可以包括S1022:根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度;所述目标图片是包含人脸图像的图片。
[0052]
终端设备可以根据通讯录中包含的联系人图像,从缓存的图片中获取与联系人图像中的人脸图像匹配的图片,并根据通讯录中各联系人的备注信息或分组信息确定联系人的重要程度,得到人脸图像对应的重要程度;之后,根据每个目标图片中人脸图像对应的重要程度、预设统计周期内每个目标图片对应的浏览记录中的浏览时间以及浏览次数,确定预设统计周期内每个目标图片的重要程度。
[0053]
在本实施方式中,目标图片的重要程度由目标图片中人脸图像对应的重要程度、目标图片的浏览记录中的浏览时间以及浏览次数共同确定。
[0054]
其中,在确定目标图片的重要程度时,优先考虑目标图片中人脸图像对应的重要程度,目标图片的浏览记录中的浏览次数次之,最后考虑目标图片的浏览记录中的浏览时间。
[0055]
进一步地,在另一实施方式中,请参见图2,图2是本申请一实施例提供的一种管理缓存图片的方法中S1022的实现流程图。S1022可以包括S10221~S10223。具体如下:
[0056]
S10221:根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录,获取每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间。
[0057]
每个目标图片对应的总浏览次数表示在预设统计周期内,目标图片被浏览的总次数。其中,在预设统计周期内,终端设备可以在检测到用户浏览某目标图片时,将该目标图片对应的浏览次数加1。
[0058]
每个目标图片对应的最后浏览时间是用户最近一次浏览目标图片的具体时间。具体时间可以按“某年某月某日某时某分”的格式进行记录。
[0059]
S10222:根据所述预设统计周期内每个所述目标图片中的人脸图像出现的次数,确定每个所述人脸图像对应的重要程度。
[0060]
终端设备根据预设统计周期内每个目标图片的浏览记录,统计预设统计周期内每个目标图片中的人脸图像出现的次数。其中,用户每浏览一次图片,可以将该图片中的人脸图像对应的出现的次数加1。
[0061]
某些情况下,一张图片中可能包含有多个人物,则用户浏览该图片时,图片中每个人脸图像对应的出现的次数均加1。
[0062]
终端设备可以预先设置多个出现次数区间,并为每个出现次数区间设置重要等级,在获取到每个人脸图像出现的次数时,确定每个人脸图像出现的次数所属的出现次数区间,从而确定每个人脸图像对应的重要等级,进而根据每个目标图片包含的人脸图像的重要等级确定每个目标图片的重要等级。其中,当目标图片中包括至少两个人脸图像时,从至少两个人脸图像各自对应的重要等级中确定最高的重要等级,并将最高的重要等级识别为该目标图片的重要等级。
[0063]
S10223:根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度。
[0064]
在本实施方式中,目标图片的重要程度由目标图片中人脸图像对应的重要程度、目标图片对应的最后浏览时间以及浏览次数共同确定。
[0065]
终端设备可以设置多个重要等级,每个重要等级对应一个人类图像的重要程度、一个未浏览时长区间以及一个浏览次数区间;未浏览时长由当前时刻以及最后浏览时间计算得到。
[0066]
终端设备在获取到每个目标图片对应的浏览次数时,可确定该浏览次数所属的浏览次数区间;根据每个目标图片对应的最后浏览时间确定其对应的未浏览时长,从而确定每个目标图片对应的未浏览时长所属的未浏览时间区间;根据目标图片的人脸图像对应的重要程度、每个目标图片对应的浏览次数所属的浏览次数区间、每个目标图片对应的未浏览时间区间,确定目标图像的重要等级。
[0067]
进一步地,S10223具体包括以下步骤:
[0068]
A:获取人脸图像对应的重要程度的第一权重系数、总浏览次数的第二权重系数以及未使用时长的第三权重系数。
[0069]
其中,第一权重系数>第二权重系数>第三权重系数,并且,第一权重系数+第二权重系数+第三权重系数=1。
[0070]
B:根据当前时刻与每个所述目标图片对应的最后浏览时间,计算每个所述目标图片对应的未使用时长。
[0071]
C:根据每个所述目标图片对应的未使用时长以及总浏览次数、每个所述人脸图像的重要程度、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数,计算每个所述目标图片的得分值。
[0072]
终端设备可以根据公式C=k 1×I+k 2×N+k 3×T计算每个目标图片的得分值。其中,C表示目标图片的得分值,k 1表示第一权重系数,k 2表示第二权重系数,k 3表示第三权重系数,I表示人脸图像的重要程度,N表示每个目标图片的总浏览次数,T表示每个目标图片对应的未使用时长。
[0073]
D:根据每个所述目标图片的得分值,确定所述预设统计周期内每个目标图片的重要程度。
[0074]
终端设备可以预先设置多个分值区间,并设置每个分值区间对应的重要等级,根据每个目标图片的得分值所属的分值区间确定每个目标图片的重要等级。得分值越高的分值区间对应的重要等级越高。
[0075]
可选地,在S1021或S1022之后,还可以包括:计算包含人脸图像的第一类图片的第一失效率,以及计算不包含人脸图像的第二类图片的第二失效率,从而根据第一失效率以及第二失效率调整包含人脸图像的第一类图片以及不包含人脸图像的第二类图片各自的重要程度,以使得终端设备能够根据调整后的重要程度清理缓存的图片。
[0076]
第一失效率=预设统计周期内用户查看的失效的包含人脸图像的第一类图片的个数/该预设统计周期内接收到的包含人脸图像的第一类图片的个数。其中,失效是指用户查看时该图片已经被从缓存中清除了,需要重新从服务器下载该图片或者无法重新查看该图片。
[0077]
第二失效率=预设统计周期内用户查看的失效的不包含人脸图像的第二类图片的个数/该预设统计周期内接收到的不包含人脸图像的第二类图片的个数。
[0078]
若第一失效率小于第二失效率,则增加不包含人脸图像的第二类图片的重要程度,此时包含人脸图像的第一类图片的重要程度可以保持不变,也可以减少;若第一失效率大于第二失效率,则增加包含人脸图像的第一类图片的重要程度,此时不包含人脸图像的第二类图片的重要程度可以保持不变,也可以减少。
[0079]
例如,预设统计周期为50天,50天内接收到包含人脸图像的第一类图片的1000张,其中用户有10次想要查看包含人脸图像的第一类图片,图片都失效了,则包含人脸图像的第一类图片的第一失效率为0.01。
[0080]
50天内接收到不包含人脸图像的第二类图片的数量的100张,其中用户有3次想要查看不包含人脸图像的第二类图片,图片都失效了,则不包含人脸图像的第二类图片的第二失效率为0.03。
[0081]
由于第一失效率小于第二失效率,因此,需要增加不包含人脸图像的第二类图片的重要程度,增幅可以是其原来的重要程度的10%或20%,从而体现用户对缓存的图片的个性化需求。
[0082]
S103:根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[0083]
终端设备可以根据每个缓存的图片的浏览记录确定每个缓存的图片对应的未浏览时长以及总浏览次数。
[0084]
当缓存的图片的重要程度不是根据图片对应的未浏览时长以及总浏览次数计算得到时,终端设备根据每个缓存的图片对应的未浏览时长以及总浏览次数、每个缓存的图片的重要程度确定需要删除的图片,以使得从缓存中删除需要删除的图片之后,已使用的缓存空间小于预设阈值。
[0085]
其中,优先删除重要程度低的图片,当重要程度相同时,优先删除总浏览次数较低的图片,当重要程度相同且总浏览次数相同时,优先删除未浏览时长最长的图片,当重要程度相同、总浏览次数相同、未浏览时长也相同时,可从中任意选择需要删除的图片。
[0086]
例如,当已使用的缓存空间大于100 M时,就开始执行图片缓存清除策略:首先从缓存中删除重要程度最低的图片,如果删除之后,已使用的缓存空间仍大于或等于100M,且重要程度排倒数第二的图片有至少两张,那么从中删除总浏览次数最低的图片;之后,如果已使用的缓存空间仍大于或等于100M,重要程度排倒数第二的图片有至少两张且各自对应的总浏览次数相同,那么从中删除未浏览时长最长的图片,如果重要程度排倒数第二的图片有至少两张且各自对应的总浏览次数相同,未浏览时长也相同,那么任意删除其中一张,直到已使用的缓存空间小于100 M为止。
[0087]
当缓存的图片为目标图片,且目标图片的重要程度是根据图片对应的未浏览时长以及总浏览次数计算得到时,终端设备根据每个图片的重要程度以及每个图片的未浏览时长确定需要删除的图片。其中,当重要程度相同时,优先删除未浏览时长最长的图片,当重要程度相同、未浏览时长也相同时,可从中任意选择需要删除的图片。
[0088]
当缓存的图片为目标图片,且终端设备在根据每个目标图片的得分值确定目标图片的重要等级时,可以根据每个目标图片对应的未浏览时长以及每个目标图片的重要等级,确定需要删除的图片。其中,当重要等级相同时,优先删除未浏览时长最长的图片,当重要等级相同、未浏览时长也相同时,可从中任意选择需要删除的图片。
[0089]
可以理解的是,为了减少删除缓存的图片的次数,提高删除缓存图片的效率,终端设备还可以根据预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录、缓存的图片的大小,确定一张或至少两张需要删除的图片,终端设备能够在清理一次缓存的图片之后就使得已使用的缓存空间小于预设阈值。
[0090]
示例性地,在一应用场景中,在用户使用社交软件(如微信)时,可能会从服务器接收到各种图片(如其它用户发给该用户的图片),被用户查看过的图片保存在缓存中,方便用户下次查看,节省用户的时间。但是缓存空间有限,当缓存的图片超过一定量后,可以对图片进行清理。清理时可以考虑图片中人物的重要程度,假设两图片的最后使用时间、查看次数基本相同,若图片1中的人物A非常重要,平均每个包括A的图片被查看1.6次,而图片2中的人物B不太重要,平均每个包括B的图片被查看0.3次,则在两图片的最后使用时间、查看次数基本相同的情况下,优先清除图片2。
[0091]
本申请实施例,在已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,通过确定缓存的图片的重要程度,根据缓存的图片的重要程度以及浏览记录确定需要从缓存中删除的图片,由于终端设备在删除缓存的图片时,考虑了图片的重要程度,而图片的重要程度可以根据用户的兴趣点确定,因此,在清理缓存图片时能够避免清掉用户感兴趣的图片的情况发生,由于缓存中保留了相对比较重要的图片,用户不需要重新下载即可浏览该图片,能够节省下载图片消耗的资源。
[0092]
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,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
[0093]
请参阅图3,图3是本申请一实施例提供的一种终端设备的结构框图,终端设备包括但不限于智能手机、平板电脑等移动终端。终端设备包括的各单元用于执行图1~图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1~图2各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。参见图3,终端设备3包括:
[0094]
获取单元310,用于当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录;
[0095]
确定单元320,用于确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度;
[0096]
缓存清理单元330,用于根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[0097]
进一步地,当所述缓存的图片不包括人脸图像时,确定单元320具体用于:根据用户的兴趣点信息确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[0098]
进一步地,当所述缓存的图片包括人脸图像时,确定单元320具体用于:根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度;所述目标图片是包含人脸图像的图片。
[0099]
进一步地,确定单元320包括:
[0100]
第一统计单元,用于根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录,获取每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间;
[0101]
第二统计单元,用于根据所述预设统计周期内每个所述目标图片中的人脸图像出现的次数,确定每个所述人脸图像对应的重要程度;
[0102]
图片重要程度确定单元,用于根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度。
[0103]
进一步地,图片重要程度确定单元具体用于:
[0104]
获取人脸图像对应的重要程度的第一权重系数、总浏览次数的第二权重系数以及未使用时长的第三权重系数;
[0105]
根据当前时刻与每个所述目标图片对应的最后浏览时间,计算每个所述目标图片对应的未使用时长;
[0106]
根据每个所述目标图片对应的未使用时长以及总浏览次数、每个所述人脸图像的重要程度、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数,计算每个所述目标图片的得分值;
[0107]
根据每个所述目标图片的得分值,确定所述预设统计周期内每个目标图片的重要程度。
[0108]
图4是本申请另一实施例提供的一种终端设备的示意图。如图4所示,该实施例的终端设备4包括:处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机可读指令42,例如终端设备的控制程序。所述处理器40执行所述计算机可读指令42时实现上述各个终端设备的管理缓存图片的方法实施例中的步骤,例如图1所示的S101至S103。或者,所述处理器40执行所述计算机可读指令42时实现上述各装置实施例中各单元的功能,例如图3所示单元310至330功能。
[0109]
示例性的,所述计算机可读指令42可以被分割成一个或多个单元,所述一个或者多个单元被存储在所述存储器41中,并由所述处理器40执行,以完成本申请。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令的指令段,该指令段用于描述所述计算机可读指令42在所述终端设备4中的执行过程。例如,所述计算机可读指令42可以被分割成获取单元、确定单元以及缓存清理单元,各单元具体功能如上所述。
[0110]
所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解,图4仅仅是终端设备4的示例,并不构成对终端设备4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,例如所述终端设备还可以包括输入输出终端设备、网络接入终端设备、总线等。
[0111]
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),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-Programmable 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。
[0112]
所述存储器41可以是所述终端设备4的内部存储单元,例如终端设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述终端设备4的外部存储终端设备,例如所述终端设备4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41还可以既包括所述终端设备4的内部存储单元也包括外部存储终端设备。所述存储器41用于存储所述计算机可读指令以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0113]
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,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申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。

权利要求书

[权利要求 1]
一种管理缓存图片的方法,其特征在于,包括: 当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录; 确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度; 根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[权利要求 2]
根据权利要求1所述的管理缓存图片的方法,其特征在于,当所述缓存的图片不包括人脸图像时,所述确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度,包括: 根据用户的兴趣点信息确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[权利要求 3]
根据权利要求1所述的管理缓存图片的方法,其特征在于,当所述缓存的图片包括人脸图像时,所述确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度,包括: 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度;所述目标图片是包含人脸图像的图片。
[权利要求 4]
根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度,包括: 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录,获取每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间; 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片中的人脸图像出现的次数,确定每个所述人脸图像对应的重要程度; 根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度。
[权利要求 5]
根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度,包括: 获取人脸图像对应的重要程度的第一权重系数、总浏览次数的第二权重系数以及未使用时长的第三权重系数; 根据当前时刻与每个所述目标图片对应的最后浏览时间,计算每个所述目标图片对应的未使用时长; 根据每个所述目标图片对应的未使用时长以及总浏览次数、每个所述人脸图像的重要程度、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数,计算每个所述目标图片的得分值; 根据每个所述目标图片的得分值,确定所述预设统计周期内每个目标图片的重要程度。
[权利要求 6]
一种终端设备,其特征在于,包括: 获取单元,用于当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录; 确定单元,用于确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度; 缓存清理单元,用于根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[权利要求 7]
如权利要求6所述的终端设备,其特征在于,当所述缓存的图片不包括人脸图像时,所述确定单元具体用于:根据用户的兴趣点信息确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[权利要求 8]
如权利要求6所述的终端设备,其特征在于,当所述缓存的图片包括人脸图像时,所述确定单元具体用于:根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度;所述目标图片是包含人脸图像的图片。
[权利要求 9]
如权利要求8所述的终端设备,其特征在于,所述确定单元包括: 第一统计单元,用于根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录,获取每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间; 第二统计单元,用于根据所述预设统计周期内每个所述目标图片中的人脸图像出现的次数,确定每个所述人脸图像对应的重要程度; 图片重要程度确定单元,用于根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度。
[权利要求 10]
如权利要求9所述的终端设备,其特征在于,所述图片重要程度确定单元具体用于: 获取人脸图像对应的重要程度的第一权重系数、总浏览次数的第二权重系数以及未使用时长的第三权重系数; 根据当前时刻与每个所述目标图片对应的最后浏览时间,计算每个所述目标图片对应的未使用时长; 根据每个所述目标图片对应的未使用时长以及总浏览次数、每个所述人脸图像的重要程度、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数,计算每个所述目标图片的得分值; 根据每个所述目标图片的得分值,确定所述预设统计周期内每个目标图片的重要程度。
[权利要求 11]
一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤: 当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录; 确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度; 根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[权利要求 12]
根据权利要求11所述的终端设备,其特征在于,当所述缓存的图片不包括人脸图像时,所述确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度,包括: 根据用户的兴趣点信息确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[权利要求 13]
根据权利要求11所述的终端设备,其特征在于,当所述缓存的图片包括人脸图像时,所述确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度,包括: 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度;所述目标图片是包含人脸图像的图片。
[权利要求 14]
根据权利要求13所述的终端设备,其特征在于,所述根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度,包括: 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录,获取每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间; 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片中的人脸图像出现的次数,确定每个所述人脸图像对应的重要程度; 根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度。
[权利要求 15]
根据权利要求14所述的终端设备,其特征在于,所述根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度,包括: 获取人脸图像对应的重要程度的第一权重系数、总浏览次数的第二权重系数以及未使用时长的第三权重系数; 根据当前时刻与每个所述目标图片对应的最后浏览时间,计算每个所述目标图片对应的未使用时长; 根据每个所述目标图片对应的未使用时长以及总浏览次数、每个所述人脸图像的重要程度、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数,计算每个所述目标图片的得分值; 根据每个所述目标图片的得分值,确定所述预设统计周期内每个目标图片的重要程度。
[权利要求 16]
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可读指令,其特征在于,所述计算机可读指令被至少一个处理器执行时实现如下步骤: 当检测到已使用的缓存空间大于或等于预设阈值时,获取预设统计周期内缓存的图片的浏览记录; 确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度; 根据所述预设统计周期内所述缓存的图片各自的重要程度以及浏览记录,确定需要删除的图片,从缓存区域删除所述需要删除的图片。
[权利要求 17]
根据权利要求16所述的计算机可读存储介质,其特征在于,当所述缓存的图片不包括人脸图像时,所述确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度,包括: 根据用户的兴趣点信息确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度。
[权利要求 18]
根据权利要求16所述的计算机可读存储介质,其特征在于,当所述缓存的图片包括人脸图像时,所述确定所述预设统计周期内所有所述缓存的图片各自的重要程度,包括: 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度;所述目标图片是包含人脸图像的图片。
[权利要求 19]
根据权利要求18所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录以及每个目标图片包含的人物图像,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度,包括: 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片对应的浏览记录,获取每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间; 根据所述预设统计周期内每个所述目标图片中的人脸图像出现的次数,确定每个所述人脸图像对应的重要程度; 根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度。
[权利要求 20]
根据权利要求19所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述根据所述预设统计周期内每个所述人脸图像对应的重要程度、每个所述目标图片对应的总浏览次数以及最后浏览时间,确定所述预设统计周期内每个所述目标图片的重要程度,包括: 获取人脸图像对应的重要程度的第一权重系数、总浏览次数的第二权重系数以及未使用时长的第三权重系数; 根据当前时刻与每个所述目标图片对应的最后浏览时间,计算每个所述目标图片对应的未使用时长; 根据每个所述目标图片对应的未使用时长以及总浏览次数、每个所述人脸图像的重要程度、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数,计算每个所述目标图片的得分值; 根据每个所述目标图片的得分值,确定所述预设统计周期内每个目标图片的重要程度。

附图