位置点确定方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种位置点确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

2.在电子设备使用过程中，用户可以通过触控的方式与屏幕进行交互，从而选择屏幕中的位置点。然而，用户通过触控的方式选择位置点的时候，存在位置点选择不准确的问题。

技术实现要素：

3.为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种位置点确定方法、装置、电子设备及存储介质。
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种位置点确定方法，该方法包括：
5.获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，所述触控区域是响应于针对所述显示图像的触控操作得到的；
6.基于所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重表征所述各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系；
7.对所述各个特征提取子区域进行特征提取，得到所述各个特征提取子区域对应的特征向量；
8.基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
9.在一些实施方式中，所述基于所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，包括：
10.获取所述触控区域中心点与候选特征提取子区域中心点之间的第一距离，以及获取所述触控区域中心点与所述触控区域最远边界的第二距离，所述候选特征提取子区域为所述各个特征提取子区域中的任一个；
11.基于所述第一距离以及所述第二距离，确定所述候选特征提取子区域对应的距离权重。
12.在一些实施方式中，所述基于所述第一距离以及所述第二距离，确定所述候选特征提取子区域对应的距离权重，包括：
13.获取所述第一距离与所述第二距离的比值；
14.根据所述比值，确定所述候选特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重与所述比值反相关；
15.所述基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点，包括：
16.对所述各个特征提取子区域对应的特征向量进行预处理，得到所述各个特征提取
子区域对应的预处理特征值；
17.获取所述各个特征提取子区域对应的所述预处理特征值与对应的所述距离权重的乘积；
18.将所述乘积最大的特征提取子区域的中心点确定为所述目标位置点。
19.在一些实施方式中，所述方法包括：
20.在所述触控区域中，以所述触控区域中心点为中心、目标尺寸为特征提取窗口，向四周确定所述各个特征提取子区域。
21.在一些实施方式中，所述对所述各个特征提取子区域进行特征提取，包括：
22.获取与所述显示图像对应的目标场景；
23.获取与所述目标场景对应的目标特征提取算法；
24.根据所述目标特征提取算法对所述各个特征提取子区域进行特征提取。
25.在一些实施方式中，所述目标场景包括多个预设场景，所述根据所述目标特征提取算法对所述各个特征提取子区域进行特征提取，包括：
26.根据各个预设场景分别对应的目标特征提取算法，对候选特征提取子区域进行特征提取，得到所述候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量，所述候选特征提取子区域为所述多个特征提取子区域中的任一个；
27.所述基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点，包括：
28.对所述候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量进行预处理，得到所述候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的预处理子特征值；
29.获取所述候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征值，一个目标特征提取算法下的子特征值为所述候选特征提取子区域对应的距离权重与对应的目标特征提取算法下的预处理子特征值的乘积；
30.根据所述各个目标特征提取算法对应的权重值，对所述候选特征提取子区域对应在所述各个目标特征提取算法下的子特征值进行加权求和处理，得到所述候选特征提取子区域对应的综合特征值，每个特征提取算法对应的权重值表征每个所述目标特征提取算法在对应的预设场景下的置信度；
31.基于各个所述候选特征提取子区域对应的综合特征值，确定所述目标位置点。
32.根据本公开实施例的第二方面，提供一种位置点确定装置，该装置包括：
33.区域确定模块，被配置为获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，所述触控区域是响应于针对所述显示图像的触控操作得到的；
34.距离权重确定模块，被配置为基于所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重表征所述各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系；
35.特征提取模块，被配置为对所述各个特征提取子区域进行特征提取，得到所述各个特征提取子区域对应的特征向量；
36.目标位置点确定模块，被配置为基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
37.根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的位置点确定方法的步骤。
38.根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行存储器中的计算机程序，以实现本公开第一方面所提到的位置点确定方法的步骤。
39.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：由于在确定目标位置点的过程中，同时考虑了距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，且由于距离权重表征的是各个特征提取子区域与所述触控区域中心点之间的距离关系，因此，一方面考虑了用户触控区域中心点即为目标位置点这种可能的情况，另一方面，也考虑了用户更期望选择有意义的点这种可能的情况，从而结合两个方面确定的目标位置点能够更加符合用户的实际需求，进而提高了位置点确定的准确性。
40.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开
附图说明
41.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
42.图1是根据一示例性实施例示出的一种位置点确定方法的流程图。
43.图2是根据一示例性实施例示出的另一种位置点确定方法的流程图。
44.图3是根据一示例性实施例示出的另一种位置点确定方法的流程图。
45.图4是根据一示例性实施例示出的另一种位置点确定方法的流程图。
46.图5是根据一示例性实施例示出的另一种位置点确定方法的流程图。
47.图6是根据一示例性实施例示出的一种综合特征值的确定过程示意图。
48.图7是根据一示例性实施例示出的一种位置点确定装置的结构框图。
49.图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
50.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
51.在电子设备使用过程中，存在一些基于视觉的用户交互场景，在基于视觉的用户交互场景中，用户可以通过触控的方式(例如手指触控或者手写笔触控等)与屏幕进行交互，从而选择屏幕中的位置点。例如，用户在利用电子设备执行3d距离测量的时候，用户可以通过触控的方式选择需要测量距离的两个位置点，又例如，在对相机触控对焦的时候，用户可以通过触控的方式选定对焦点，再例如，在游戏类应用中，用户可以通过触控点击屏幕上的某个点，从而控制游戏角行进到的目标点所在的位置。
52.然而，用户通过触控的方式选择位置点的时候，由于触控物(手指或者手写触控笔
等)与屏幕是存在一定的接触面积的，因此，触控实际选择的是某个区域，而不能准确到某个的点。相关技术中，是直接将触控接触区域的中心点作为选择的位置点，该方式存在位置点选择不准确的问题。因此，如何提高位置点确定的准确性，是一个需要解决的问题。
53.图1是根据一示例性实施例示出的一种位置点确定方法的流程图，该方法可以应用于电子设备，电子设备例如包括手机、笔记本、平板电脑、台式计算机、智能电视、可穿戴设备、智能机器人以及车载终端等。该方法包括：
54.s110，获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，触控区域是响应于针对显示图像的触控操作得到的。
55.显示图像可以理解为电子设备屏幕中显示的图像。本公开实施例中对显示图像不作具体限制，可以根据实际场景需要而显示对应的显示图像，例如，可以是地图图像、人脸图像以及游戏图像等，在一些场景下，还可以是纯图像，例如，全黑图像。
56.结合前述内容可知，用户存在通过触控的方式选择屏幕中的位置点的需求，那么当用户触控屏幕之后，即用户发起针对显示图像的触控操作之后，便可以针对用户触控的位置，在得到显示图像对应的触控区域，可以理解的是触控区域可以是显示区域中的一部分。
57.本公开实施例中，触控区域的确定可以有多种方式。
58.在一些实施方式中，触控操作的不同位置区域存在不同的触控力度，那么，可以将满足预设触控力度阈值的位置区域确定为触控区域。
59.在另一些实施方式中，可以根据触控的对象设置不同的触控区域大小，例如，手指触控与手写笔触控可以对应不同的触控区域大小，因此，可以根据经验设置不同触控对象对应的触控区域。那么当手指触控的时候，可以以手指触控接触面中心为圆心，确定第一范围内的区域为触控区域。当手写笔触控的时候，可以以手写笔触控接触面中心为圆心，确定第一范围内的区域为触控区域。
60.在又一些实施方式中，可以直接以触控接触面为触控区域。
61.此外，可以理解的是，对于显示图像而言，其在屏幕中是有预定的显示范围的，该显示范围即为显示图像对应的显示区域。
62.在一些实施方式中，显示图像对应的显示区域以及触控区域可以以像素为单位进行表示。那么这种情况下，可以根据电子设备的屏幕像素对显示图像对应的显示区域以及触控区域进行换算。
63.s120,基于触控区域，得到显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，距离权重表征各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系。
64.其中，特征提取子区域可以理解为独立进行特征提取的区域。本公开实施例中，可以对显示区域进行划分，得到不同的特征提取子区域。然后再对各个特征提取子区域分别进行图像特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量。
65.其中，显示区域包括各个特征提取子区域可以有多种方式。
66.在一些实施方式中，特征提取子区域可以从整个显示区域中确定，可以理解的是，即使从整个显示区域中确定特征提取子区域，但是由于存在距离权重的限制，最终确定的目标位置点还是大概率落在触控区域中，从而保证目标位置点确定的准确性。
67.此外，在一些情况下，当特征提取子区域选择的尺寸大于1个最小区域单位时，例
如，假设最小区域单位为像素，那么当特征提取子区域选择的尺寸为3*3像素时，特征提取子区域可能超出触控区域，因此，特征提取子区域可能部分存在于显示区域中，同时考虑到用户期望的目标点更可能是在触控区域中的。因此，在另一些实施方式中，特征提取子区域的部分区域至少存在于触控区域中，也即特征提取子区域与触控区域存在交叉部分，这样，不必再从整个显示区域中确定目标位置点，从而缩小特征提取子区域的数量，也可以进一步提高目标位置点确定的准确性。
68.本公开实施例中，在得到触控区域以及显示区域之后，便可以基于触控区域的各类坐标信息得到各个特征提取子区域对应的距离权重。其中，距离权重表征各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系。
69.s130,对各个特征提取子区域进行特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量。
70.本公开实施例中，特征提取子区域对应的特征向量可以反映特征提取子区域中存在的图像的意义。例如，是否是用户更加期望的图像内容，是否是存在特殊性或者跳变内容等的图像，具体反映的是什么意义，可以根据需要选择对应的特征提取算法进行确定。
71.其中，对特征提取子区域进行特征提取可以有多种提取算法。
72.在一些实施方式中，可以采用卷积算法对特征提取子区域进行特征提取。
73.在另一些实施方式中，可以采用基于神经网络的深度特征提取模型对特征提取子区域进行特征提取。
74.s140,基于各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
75.本公开实施例中，在得到了各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量之后，便可以基于各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
76.采用上述方法，由于在确定目标位置点的过程中，同时考虑了距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，且由于距离权重表征的是各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系，因此，一方面考虑了用户触控区域中心点即为目标位置点这种可能的情况，另一方面，也考虑了用户更期望选择有意义的点这种可能的情况，从而结合两个方面确定的目标位置点能够更加符合用户的实际需求，进而提高了位置点确定的准确性。
77.图2是根据一示例性实施例示出的另一种位置点确定方法的流程图，该方法可以应用于电子设备，电子设备例如包括手机、笔记本、平板电脑、台式计算机、智能电视、可穿戴设备、智能机器人以及车载终端等。该方法包括：
78.s210，获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，触控区域是响应于针对显示图像的触控操作得到的。
79.s220，获取触控区域中心点与候选特征提取子区域中心点之间的第一距离，以及获取触控区域中心点与触控区域最远边界的第二距离，候选特征提取子区域为各个特征提取子区域中的任一个。
80.本公开实施例中，针对每一个特征提取子区域，均可以执行步骤s220，从而得到各个特征提取子区域对应的距离权重。
81.本公开实施例中，针对各个特征提取子区域中的任一个特征提取子区域(即候选特征提取子区域)，可以获取触控区域的中心点与候选特征提取子区域的中心点之间的第一距离r，还可以获取触控区域的中心点与触控区域最远边界的第二距离r。
82.其中，触控区域的中心点可以根据触控区域的几何形状进行确定。例如，可以选择触控区域的几何中心作为触控区域的中心点。
83.在确定触控区域的中心点之后便可以确定触控区域的各个边界与触控区域的中心点之间的候选距离，从而从各个候选距离中选择最远距离，得到第二距离。
84.s230，基于第一距离以及第二距离，确定候选特征提取子区域对应的距离权重。
85.其中，基于第一距离以及第二距离，确定候选特征提取子区域对应的距离权重可以有多种方式。
86.在一些实施方式中，可以直接将第一距离以及第二距离的比值确定为候选特征提取子区域对应的距离权重。
87.在另一些实施方式中，请参阅图3，步骤s230中，基于第一距离以及第二距离，确定候选特征提取子区域对应的距离权重，可以包括以下步骤：
88.s231，获取第一距离与第二距离的比值。
89.s232，根据比值，确定候选特征提取子区域对应的距离权重，距离权重与比值反相关。
90.在一些实施方式中，距离权重与比值成反相关，可以将距离权重表达为1-(r/r)。也就是说，距离权重越大，表明特征提取子区域距离触控区域中心点越近。
91.可以理解的是，在基于不同的方式得到距离权重时，后续基于各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点的方式可以不同。
92.本公开实施例的方法，提出了多种确定距离权重的方式，提高了位置点确定方法的多样性。
93.s240，对各个特征提取子区域进行特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量。
94.s250，基于各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
95.结合前述内容可知，在一些实施方式中，可以通过步骤s231以及步骤s232确定候选特征提取子区域对应的距离权重，这种情况下，对应的，请参阅图3，步骤s250可以包括以下步骤：
96.s251，对各个特征提取子区域对应的特征向量进行预处理，得到各个特征提取子区域对应的预处理特征值。
97.特征向量不是一个数值化数据，不能直接用于比较，因此，在得到了各个特征提取子区域对应的特征向量之后，可以进行预处理，得到各个特征提取子区域对应的预处理特征值。
98.在一些实施方式中，对各个特征提取子区域对应的特征向量进行预处理，可以使用l2范数的方式进行处理，其中，l2范数处理是指对向量元素绝对值的平方和再开平方的处理。从而经过l2范数处理，可以得到数值化数据。
99.s252，获取各个特征提取子区域对应的预处理特征值与对应的距离权重的乘积。
100.s253，将乘积最大的特征提取子区域的中心点确定为目标位置点。
101.可以理解的是，特征提取子区域对应的预处理特征值与对应的距离权重的乘积越大，表明在综合考虑了用户触控区域中心点即为目标位置点，以及用户更期望选择有意义的点这两种因素之后，得到了位置点越能够满足用户的实际需要，因此，可以将乘积最大的特征提取子区域的中心点确定为目标位置点。
102.此外，在另一些实施方式中，除了将乘积最大的特征提取子区域的中心点确定为目标位置点之外，还可以根据位置点精度设置需要，以乘积最大的特征提取子区域的中心点为中心，四周预设尺寸的像素区域作为目标位置点。也即，在某些情况下，目标位置点可能并不是一个绝对的点，而是由一个预设尺寸的像素区域构成。
103.此外，在一些实施方式中，在前述步骤s220之前，包括确定各个特征提取子区域的步骤，也即本公开实施例的方法包括步骤：在触控区域中，以触控区域中心点为中心、目标尺寸为特征提取窗口，向四周确定各个特征提取子区域。
104.其中，在触控区域中可以理解为最终确定的各个特征提取子区域与触控区域存在重叠部分。
105.其中，目标尺寸可以根据需要设置，例如，可以设置为3*3,5*5等尺寸。
106.在一些实施方式中，各个特征提取窗口可以相邻。在另一些实施方式中，各个特征提取窗口还可以部分重叠。
107.可以理解的是，触控区域可能并不是刚好被整数个特征提取窗口占满，从而导致最终剩余像素区域，因此，本公开实施例中，可以从触控区域中心点开始，向四周确定各个特征提取子区域，由于是从内向外的方式选取的特征提取子区域，可以避免漏掉触控区域中的某个像素区域。
108.此外，考虑到目标位置点更可能在触控区域中，因此，在触控区域中确定特征提取子区域可以减少特征提取子区域的数量，提高目标位置点确定效率。
109.图4是根据一示例性实施例示出的另一种位置点确定方法的流程图，该方法可以应用于电子设备，电子设备例如包括手机、笔记本、平板电脑、台式计算机、智能电视、可穿戴设备、智能机器人以及车载终端等。该方法包括：
110.s310，获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，触控区域是响应于针对显示图像的触控操作得到的。
111.s320，基于触控区域，得到显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，距离权重表征各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系。
112.s330，获取与显示图像对应的目标场景。
113.其中，获取与显示图像对应的目标场景可以有多种情况。
114.在一些情况下，可以明确知道显示图像对应的场景。例如，对于3d测距应用中的图像，此时显示图像对应的目标场景为3d测距场景，又例如，拍照应用中的人脸触屏对焦模式下显示的包括人脸的图像，此时目标场景为人脸对焦场景，又例如，游戏应用中的寻路图像，目标场景为角寻路场景。这种情况下，直接将对应的场景确定为目标场景。其中，可选地，显示图像对应的场景可以从显示图像所在的应用程序的配置信息中得到。
115.在另一些情况下，不能够知道显示图像对应的场景，例如，在从显示图像所在的应
用程序的配置信息中不包括显示图像与场景的对应关系这类配置信息的情况下，则不能够知道显示图像对应的场景。此时，可以将一些预设的常见场景均确定为目标场景。
116.s340，获取与目标场景对应的目标特征提取算法。
117.可以理解的是，场景不同，用户的感兴趣点或者关注点不同，即有意义的点不同，例如，对于人脸对焦场景，用户可能更关注的是人脸区域，因此，这种情况下，可以将人脸识别常用的特征提取算法作为目标特征提取算法，又例如，3d测距场景，用户如果更关注的是某个彩的道路，因此，可以将彩提取常用的特征提取算法作为目标特征提取算法。
118.s350，根据目标特征提取算法对各个特征提取子区域进行特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量。
119.从而，在利用目标算法对各个特征提取子区域进行特征提取之后，可以从各个特征提取子区域中提取得到表征用户感兴趣程度的特征向量。
120.结合前述内容可知，在一些实施方式中，目标特征提取算法可以是一种。这种情况下，则直接利用该目标特征提取算法对各个特征提取子区域进行特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量。
121.在另一些实施方式中，目标场景可以包括多个预设场景，从而目标特征提取算法为多种。这种情况下，请参阅图5，步骤s350中，根据目标特征提取算法对各个特征提取子区域进行特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量，可以包括步骤s351：根据各个预设场景分别对应的目标特征提取算法，对候选特征提取子区域进行特征提取，得到候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量。
122.其中，候选特征提取子区域为多个特征提取子区域中的任一个。
123.本公开实施例中，由于不能够准确知道显示图像对应的场景，那么可以针对每一个特征提取子区域，均使用多个预设场景分别对应的目标特征提取算法进行特征提取。也即，针对每一个特征提取子区域，均可以执行根据各个预设场景分别对应的目标特征提取算法，对候选特征提取子区域进行特征提取，得到候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量的步骤，从而得到各个特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量。也即，针对各个特征提取子区域中的任一个特征提取子区域(即候选特征提取子区域)，可以利用各个预设场景分别对应的目标特征提取算法进行特征提取，得到候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量。
124.s360，基于各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
125.采用上述方法，通过与显示图像对应的目标场景对应的目标特征提取算法进行特征提取，可以使得提取到的特征向量能够更加符合目标场景下的实际需要，进而使得最终结合距离权重确定的目标位置点能够更加满足用户的实际需求。
126.同样地，结合前述内容可知，在一些实施方式中，目标场景可以包括多个预设场景，此时是根据各个预设场景分别对应的目标特征提取算法，对候选特征提取子区域进行特征提取，得到候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量，对应的，请继续参阅图5，步骤s360可以包括以下步骤：
127.s361，对候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量进行预处理，得到候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的预处理子特
征值。
128.同样地，首先将候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量进行预处理，得到数值化数据，即得到候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的预处理子特征值。
129.s362，获取候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征值，一个目标特征提取算法下的子特征值为候选特征提取子区域对应的距离权重与对应的目标特征提取算法下的预处理子特征值的乘积。
130.s363，根据各个目标特征提取算法对应的权重值，对候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征值进行加权求和处理，得到候选特征提取子区域对应的综合特征值。
131.其中，每个特征提取算法对应的权重值表征每个目标特征提取算法在对应的预设场景下的置信度。
132.可以理解的是，特征提取算法多种多样，例如，对于卷积算法而言，其中的卷积参数可以不同，即使都是用于人脸识别的两个卷积算法，其中的卷积参数不同，对于人脸的识别能力不同，因此，本公开实施例中，可以为每个特征提取算法设置一个对应的权重值，表征目标特征提取算法在对应的预设场景下的置信度。
133.此外，需要说明的是，特征提取算法可以根据经验进行设置。还可以根据统计值进行设置，例如，统计得到大多数厂商或者研究所使用的是a特征提取算法进行人脸特征提取，那么可以选择a特征提取算法作为人脸识别场景下的目标特征提取算法。
134.示例性地，请参阅图6，示出了候选特征提取子区域在目标场景包括多个预设场景时的综合特征值的确定过程示意图。
135.如图6所示，存在n个预设场景，场景1对应的目标特征提取算法为算法1，场景2对应的目标特征提取算法为算法2，场景n对应的目标特征提取算法为算法n，另外算法1对应的权重为w1，算法2对应的权重为w2，算法n对应的权重为wn。
136.那么，先对候选特征提取子区域利用算法1进行特征提取，然后再对特征提取结果进行l2范数处理，然后再l2范数处理后的结果乘以权重w1，得到候选特征提取子区域对应在算法1下的子特征值1。
137.同样地，针对候选特征提取子区域利用算法1进行特征提取，然后再对特征提取结果进行l2范数处理，然后再l2范数处理后的结果乘以权重w2，得到候选特征提取子区域对应在算法2下的子特征值2。
138.依次类推，可以得到候选特征提取子区域对应在算法n下的子特征值n。
139.最后将子特征值1、子特征值2直到子特征值n相加，即得到综合特征值。
140.s364，基于各个候选特征提取子区域对应的综合特征值，确定目标位置点。
141.本实施例中，基于各个候选特征提取子区域对应的特征值，确定目标位置点的方式可以参考前述示例，例如，当距离权重设置为第一距离与第二距离的比值反相关时，可以将综合特征值最大的特征提取子区域的中心点确定为目标位置点。
142.采用上述方法，通过将多个预设场景进行综合考虑，从而使得在不能够知道显示图像对应的场景的情况下，也能够获取到更具有图像意义的位置点确定，使得获取的目标位置点更加符合用户需要。
143.图7是根据一示例性实施例示出的一种位置点确定装置400的结构框图。参照图7，该装置包括：区域确定模块410、距离权重确定模块420、特征提取模块430以及目标位置点确定模块440。其中：
144.区域确定模块410，被配置为获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，触控区域是响应于针对显示图像的触控操作得到的；
145.距离权重确定模块420，被配置为基于触控区域，得到显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，距离权重表征各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系；
146.特征提取模块430，被配置为对各个特征提取子区域进行特征提取，得到各个特征提取子区域对应的特征向量；
147.目标位置点确定模块440，被配置为基于各个特征提取子区域对应的距离权重以及各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。
148.可选地，距离权重确定模块420，包括：
149.距离确定子模块，被配置为获取触控区域中心点与候选特征提取子区域中心点之间的第一距离，以及获取触控区域中心点与触控区域最远边界的第二距离，候选特征提取子区域为各个特征提取子区域中的任一个；
150.距离权重确定子模块，被配置为基于第一距离以及第二距离，确定候选特征提取子区域对应的距离权重。
151.可选地，距离权重确定子模块，还被配置为获取第一距离与第二距离的比值；根据比值，确定候选特征提取子区域对应的距离权重，距离权重与比值反相关。这种情况下，目标位置点确定模块，还被配置为对各个特征提取子区域对应的特征向量进行预处理，得到各个特征提取子区域对应的预处理特征值；获取各个特征提取子区域对应的预处理特征值与对应的距离权重的乘积；将乘积最大的特征提取子区域的中心点确定为目标位置点。
152.可选地，装置400包括：
153.特征提取子区域确定模块，被配置为在触控区域中，以触控区域中心点为中心、目标尺寸为特征提取窗口，向四周确定各个特征提取子区域。
154.可选地，特征提取模块430，包括：
155.第一获取子模块，被配置为获取与显示图像对应的目标场景；
156.第二获取子模块，被配置为获取与目标场景对应的目标特征提取算法；
157.特征提取子模块，被配置为根据目标特征提取算法对各个特征提取子区域进行特征提取。
158.可选地，目标场景包括多个预设场景，特征提取子模块还被配置为根据各个预设场景分别对应的目标特征提取算法，对候选特征提取子区域进行特征提取，得到候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量，候选特征提取子区域为多个特征提取子区域中的任一个。这种情况下，目标位置点确定模块，还被配置为对候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量进行预处理，得到候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的预处理子特征值；获取候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征值，一个目标特征提取算法下的子特征值为候选特征提取子区域对应的距离权重与对应的目标特征提取算法下的预处理子特征值的乘积；
根据各个目标特征提取算法对应的权重值，对候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征值进行加权求和处理，得到候选特征提取子区域对应的综合特征值，每个特征提取算法对应的权重值表征每个目标特征提取算法在对应的预设场景下的置信度；基于各个候选特征提取子区域对应的综合特征值，确定目标位置点。
159.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
160.本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的位置点确定方法的步骤。
161.图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备500的框图。例如，电子设备500可以是手机、笔记本、平板电脑、台式计算机、智能电视、可穿戴设备、智能机器人以及车载终端等。
162.参照图8，电子设备500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电力组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(i/o)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。
163.处理组件502通常控制电子设备500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的位置点确定方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
164.存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备500的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
165.电力组件506为电子设备500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备500生成、管理和分配电力相关联的组件。
166.多媒体组件508包括在电子设备500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
167.音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(mic)，当电子设备500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510包括一个扬声器，用于输出音频信号。
168.i/o接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
169.传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为电子设备500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到电子设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为电子设备500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测电子设备500或电子设备500一个组件的位置改变，用户与电子设备500接触的存在或不存在，电子设备500方位或加速/减速和电子设备500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
170.通信组件516被配置为便于电子设备500和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备500可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件516包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
171.在示例性实施例中，电子设备500可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述位置点确定方法。
172.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由电子设备500的处理器520执行以完成上述位置点确定方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
173.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的位置点确定方法的代码部分。
174.本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
175.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

技术特征：

1.一种位置点确定方法，其特征在于，包括：获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，所述触控区域是响应于针对所述显示图像的触控操作得到的；基于所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重表征所述各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系；对所述各个特征提取子区域进行特征提取，得到所述各个特征提取子区域对应的特征向量；基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，包括：获取所述触控区域中心点与候选特征提取子区域中心点之间的第一距离，以及获取所述触控区域中心点与所述触控区域最远边界的第二距离，所述候选特征提取子区域为所述各个特征提取子区域中的任一个；基于所述第一距离以及所述第二距离，确定所述候选特征提取子区域对应的距离权重。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一距离以及所述第二距离，确定所述候选特征提取子区域对应的距离权重，包括：获取所述第一距离与所述第二距离的比值；根据所述比值，确定所述候选特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重与所述比值反相关；所述基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点，包括：对所述各个特征提取子区域对应的特征向量进行预处理，得到所述各个特征提取子区域对应的预处理特征值；获取所述各个特征提取子区域对应的所述预处理特征值与对应的所述距离权重的乘积；将所述乘积最大的特征提取子区域的中心点确定为所述目标位置点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：在所述触控区域中，以所述触控区域中心点为中心、目标尺寸为特征提取窗口，向四周确定所述各个特征提取子区域。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述各个特征提取子区域进行特征提取，包括：获取与所述显示图像对应的目标场景；获取与所述目标场景对应的目标特征提取算法；根据所述目标特征提取算法对所述各个特征提取子区域进行特征提取。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标场景包括多个预设场景，所述根据所述目标特征提取算法对所述各个特征提取子区域进行特征提取，包括：根据各个预设场景分别对应的目标特征提取算法，对候选特征提取子区域进行特征提
取，得到所述候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量，所述候选特征提取子区域为所述多个特征提取子区域中的任一个；所述基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点，包括：对所述候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的子特征向量进行预处理，得到所述候选特征提取子区域分别对应在各个目标特征提取算法下的预处理子特征值；获取所述候选特征提取子区域对应在各个目标特征提取算法下的子特征值，一个目标特征提取算法下的子特征值为所述候选特征提取子区域对应的距离权重与对应的目标特征提取算法下的预处理子特征值的乘积；根据所述各个目标特征提取算法对应的权重值，对所述候选特征提取子区域对应在所述各个目标特征提取算法下的子特征值进行加权求和处理，得到所述候选特征提取子区域对应的综合特征值，每个特征提取算法对应的权重值表征每个所述目标特征提取算法在对应的预设场景下的置信度；基于各个所述候选特征提取子区域对应的综合特征值，确定所述目标位置点。7.一种位置点确定装置，其特征在于，包括：区域确定模块，被配置为获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，所述触控区域是响应于针对所述显示图像的触控操作得到的；距离权重确定模块，被配置为基于所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重表征所述各个特征提取子区域与触控区域中心点之间的距离关系；特征提取模块，被配置为对所述各个特征提取子区域进行特征提取，得到所述各个特征提取子区域对应的特征向量；目标位置点确定模块，被配置为基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述距离权重确定模块，包括：距离确定子模块，被配置为获取触控区域中心点与候选特征提取子区域中心点之间的第一距离，以及获取触控区域中心点与触控区域最远边界的第二距离，候选特征提取子区域为各个特征提取子区域中的任一个；距离权重确定子模块，被配置为基于第一距离以及第二距离，确定候选特征提取子区域对应的距离权重。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

技术总结

本公开涉及一种位置点确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取显示图像对应的显示区域以及触控区域，所述触控区域是响应于针对所述显示图像的触控操作得到的；基于所述显示区域以及所述触控区域，得到所述显示区域包括的各个特征提取子区域对应的距离权重，所述距离权重表征所述各个特征提取子区域与所述目标位置点之间的距离关系；对所述各个特征提取子区域进行特征提取，得到所述各个特征提取子区域对应的特征向量；基于所述各个特征提取子区域对应的距离权重以及所述各个特征提取子区域对应的特征向量，确定目标位置点。本公开的方法可以使得确定的位置点更加符合用户的实际需求，进而提高了位置点确定的准确性。确性。确性。