精准化广告播放方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910470142.7 (22)申请日 2019.05.31 (71)申请人 广州软盈科技有限公司 地址 510000 广东省广州市海珠区琶洲大 道东8号1005房 (72)发明人 邓声权吴迪李惠旺黎国华 刘汉铮 (74)专利代理机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 代理人 刘林 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/00(2006.01) G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称 一种精准化广告播放方法 。

2、(57)摘要 本发明属于互联网传媒技术领域， 公开了一 种精准化广告播放方法。 本发明包括： S1.实时获 取人体的活体检测信息； S2.触发人脸采集， 对当 前人体的脸部进行图像和/或视频采集； S3.提取 当前图像和/或视频中的人脸特征， 得到当前图 像和/或视频对应的人脸年龄段； S4.加载并输出 当前人脸年龄段对应的广告文件至人机界面； S5.实时判断活体检测信息是否存在， 如是则持 续输出广告文件至人机界面， 如否则停止输出并 重复步骤S1。 本发明使得能够对观看广告的不同 年龄段进行针对性广告播放， 实现了广告的精准 化播放， 避免了广告资源浪费， 进而提高了广告 播放时针对的有效。

3、用户的覆盖率， 进一步为广告 播放的优化改进提供数据基础， 适于推广使用。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 110189179 A 2019.08.30 CN 110189179 A 1.一种精准化广告播放方法， 其特征在于： 包括以下步骤： S1.实时获取人体的活体检测信息； S2.获取活体检测信息后触发人脸采集， 对当前人体的脸部进行图像和/或视频采集； S3.提取当前图像和/或视频中的人脸特征， 然后将当前人脸特征加载至人脸年龄段识 别模型中， 得到当前图像和/或视频对应的人脸年龄段， 其中， 人脸特征包括纹理特征、 亮度 特征及颜色特征； S4.加载并输出当前人脸年龄段对应。

4、的广告文件至人机界面； S5.实时判断活体检测信息是否存在， 如判断结果为是， 则持续输出广告文件至人机界 面， 如判断结果为否， 则停止输出广告文件至人机界面， 并重复步骤S1。 2.根据权利要求1所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 还包括以下步骤： S6.实时检测人机界面周围的环境亮度数据， 并根据环境亮度数据调节人机界面的亮 度参数。 3.根据权利要求2所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 还包括以下步骤： S7.实时获取来自人机界面的触发操作， 然后将当前图像和/或视频中的人脸特征与数 据库中的注册用户人脸特征进行比对， 如比对一致， 则推送当前人机界面播放的广告文件 至当前。

5、注册用户对应的账户， 如比对不一致， 则输出提示注册信息至人机界面。 4.根据权利要求1-3任一所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 所述的步骤S1中， 获取人体的活体检测信息的具体步骤如下： S101.实时判断发射至当前人机界面前方的微波信号功率是否发生变化， 如判断结果 为是， 则获取微波信号功率发生变化区域的初始图像信息； S102.判断当前初始图像信息是否包含人脸， 如判断结果为是， 则采集微波信号功率发 生变化区域的预判图像信息及红外阵列温度分布图信息， 如判断结果为否， 则重复步骤 S101； S103.将采集的预判图像信息根据分辨率进行分块， 预判图像信息中人脸区域所包括 的。

6、图像子块标记为头部区块， 预判图像中人脸区域外的图像子块标记为背景区块； S104.找出红外阵列温度分布图信息中各个头部区块及各个背景区块对应的位置， 然 后获取各个头部区块及各个背景区块对应的温度数据； S105.判断各个头部区块的温度数据的平均值是否在人脸温度阈值范围内， 然后判断 各个头部区块的温度数据的平均值和各个背景区块的温度数据的平均值的比值是否在比 值阈值范围内， 如两次判断结果均为是或其中一次判断结果为是， 则输出活体检测信息， 如 两次判断结果均为否， 则重复步骤S101。 5.根据权利要求4所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 所述的步骤S3中， 提取当 前图像和/或视。

7、频的人脸特征前， 对当前图像和/或视频进行预处理操作； 所述的预处理操 作包括光线补偿、 灰度变换、 直方图均衡化、 归一化、 几何校正、 滤波及锐化中的至少一种。 6.根据权利要求5所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 所述的步骤S3中， 人脸年 龄段识别模型的训练步骤如下： S3a.将多张包含人脸的图片作为训练库， 并将训练库中的多张图片按照年龄段依次排 列， 得到多个图片组； S3b.分别提取每个图片组中每张图片的多种人脸特征， 然后分别提取每个图片组中每 权利要求书 1/2 页 2 CN 110189179 A 2 张图片的每种人脸特征的初始特征向量， 并对每个图片组中所有图片的每。

8、种人脸特征的初 始特征向量进行加权求平均值， 将当前平均值作为当前年龄段的该种人脸特征的特征向 量； S3c.重复步骤S3b直至得到所有图片组中所有人脸特征的特征向量， 将每个图片组中 的特征向量作为一个集合， 按照图片组对应的年龄段依次排序， 即得到具备多组人脸特征 向量的人脸年龄段识别模型。 7.根据权利要求6所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 所述的步骤S3中， 得到当 前图像和/或视频对应的人脸年龄段的具体步骤如下： S301.将当前图像和/或视频中包含的人脸的区域进行切割得到图像区域； S302.提取图像区域中每种人脸特征的待判特征向量， 然后将每种待判特征向量分别 与人脸年龄。

9、段识别模型的特征向量进行相似度匹配； S303.将图像区域中待判特征向量对应的特征向量所在的年龄段进行加权求平均值， 得到当前图像区域对应的年龄段； S304.将当前图像区域对应的年龄段作为当前图像和/或视频中人脸对应的年龄段。 8.根据权利要求7所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 当前图像和/或视频中包 含的人脸为多个时， 则对当前图像和/或视频中包含的人脸的每个区域进行切割得到多个 图像区域， 然后对多个图像分别进行步骤S302及S303。 9.根据权利要求8所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 所述的步骤S4中， 加载当 前年龄段对应的广告文件时， 具体步骤如下： S401.判。

10、断当前图像和/或视频中的多个图像区域对应的年龄段是否一致， 如判断结果 为是， 则加载对应的年龄段的广告文件， 如判断结果为否， 则统计每个年龄段对应的图像区 域的数量形成待判集合； S402.判断当前待判集合中是否存在最大值， 如判断结果为是， 则加载最大值对应的年 龄段的广告文件， 如判断结果为否， 则根据当前人机界面所在的区域主消费群体对应的年 龄段的广告文件。 10.根据权利要求1所述的精准化广告播放方法， 其特征在于： 所述的步骤S4中， 输出当 前广告文件至人机界面时， 同时输出当前广告文件对应的声音文件至当前人机界面对应的 语音播放终端， 然后获取当前人机界面所在位置的时钟时间，。

11、 并根据当前时钟时间调整语 音播放终端的输出音量。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110189179 A 3 一种精准化广告播放方法 技术领域 0001 本发明属于互联网传媒技术领域， 具体涉及一种精准化广告播放方法。 背景技术 0002 互联网近年来得到了很大的发展， 其受众及覆盖面已经可以与传统媒体相媲美， 在线媒体业务也随之迅速发展， 相较于传统媒体， 其在互动行销方面具备自身的优势。 在激 烈的竞争中， 在线媒体可以灵活地调整其广告内容， 可以满足不同的客户需求， 具有覆盖范 围广、 主动性和积极性强、 费用相对较低、 性价比高等优势； 而传统媒体在广告投放环节仍 需要大量人工参与。

12、， 不利于广告业务的推广和发展。 0003 现有基于互联网的在线广告投放技术大多采取循环滚动播放的方式， 在地铁站、 公交站等人员流动性大、 人员年龄段不缺定的区域， 这种滚动播放的方式可以使得每个消 费群体都能够覆盖到对应的广告内容； 但是对于小区、 写字楼、 商场等人员的消费群体相对 固定的区域， 循环滚动播放广告的方式会导致广告播放没有针对性， 对广告有效用户覆盖 度较低， 从而易导致广告效果不佳， 造成广告资源的浪费。 发明内容 0004 为了解决现有技术存在的上述问题， 本发明目的在于提供一种精准化广告播放方 法， 由此使得广告播放时更加具有针对性， 从而提高广告有效用户的覆盖性。 。

13、0005 本发明所采用的技术方案为： 0006 一种精准化广告播放方法， 包括以下步骤： 0007 S1.实时获取人体的活体检测信息； 0008 S2.获取活体检测信息后触发人脸采集， 对当前人体的脸部进行图像和/或视频采 集； 0009 S3.提取当前图像和/或视频中的人脸特征， 然后将当前人脸特征加载至人脸年龄 段识别模型中， 得到当前图像和/或视频对应的人脸年龄段， 其中， 人脸特征包括纹理特征、 亮度特征及颜色特征； 0010 S4.加载并输出当前人脸年龄段对应的广告文件至人机界面； 0011 S5.实时判断活体检测信息是否存在， 如判断结果为是， 则持续输出广告文件至人 机界面， 如。

14、判断结果为否， 则停止输出广告文件至人机界面， 并重复步骤S1。 0012 作为优选， 上述的精准化广告播放方法还包括以下步骤： 0013 S6.实时检测人机界面周围的环境亮度数据， 并根据环境亮度数据调节人机界面 的亮度参数。 0014 作为优选， 上述的精准化广告播放方法还包括以下步骤： 0015 S7.实时获取来自人机界面的触发操作， 然后将当前图像和/或视频中的人脸特征 与数据库中的注册用户人脸特征进行比对， 如比对一致， 则推送当前人机界面播放的广告 文件至当前注册用户对应的账户， 如比对不一致， 则输出提示注册信息至人机界面。 说明书 1/5 页 4 CN 110189179 A 。

15、4 0016 作为优选， 所述的步骤S1中， 获取人体的活体检测信息的具体步骤如下： 0017 S101.实时判断发射至当前人机界面前方的微波信号功率是否发生变化， 如判断 结果为是， 则获取微波信号功率发生变化区域的初始图像信息； 0018 S102.判断当前初始图像信息是否包含人脸， 如判断结果为是， 则采集微波信号功 率发生变化区域的预判图像信息及红外阵列温度分布图信息， 如判断结果为否， 则重复步 骤S101； 0019 S103.将采集的预判图像信息根据分辨率进行分块， 预判图像信息中人脸区域所 包括的图像子块标记为头部区块， 预判图像中人脸区域外的图像子块标记为背景区块； 0020。

16、 S104.找出红外阵列温度分布图信息中各个头部区块及各个背景区块对应的位 置， 然后获取各个头部区块及各个背景区块对应的温度数据； 0021 S105.判断各个头部区块的温度数据的平均值是否在人脸温度阈值范围内， 然后 判断各个头部区块的温度数据的平均值和各个背景区块的温度数据的平均值的比值是否 在比值阈值范围内， 如两次判断结果均为是或其中一次判断结果为是， 则输出活体检测信 息， 如两次判断结果均为否， 则重复步骤S101。 0022 作为优选， 所述的步骤S3中， 提取当前图像和/或视频的人脸特征前， 对当前图像 和/或视频进行预处理操作； 所述的预处理操作包括光线补偿、 灰度变换、 。

17、直方图均衡化、 归 一化、 几何校正、 滤波及锐化中的至少一种。 0023 作为优选， 所述的步骤S3中， 人脸年龄段识别模型的训练步骤如下： 0024 S3a.将多张包含人脸的图片作为训练库， 并将训练库中的多张图片按照年龄段依 次排列， 得到多个图片组； 0025 S3b.分别提取每个图片组中每张图片的多种人脸特征， 然后分别提取每个图片组 中每张图片的每种人脸特征的初始特征向量， 并对每个图片组中所有图片的每种人脸特征 的初始特征向量进行加权求平均值， 将当前平均值作为当前年龄段的该种人脸特征的特征 向量； 0026 S3c.重复步骤S3b直至得到所有图片组中所有人脸特征的特征向量， 将。

18、每个图片 组中的特征向量作为一个集合， 按照图片组对应的年龄段依次排序， 即得到具备多组人脸 特征向量的人脸年龄段识别模型。 0027 作为优选， 所述的步骤S3中， 得到当前图像和/或视频对应的人脸年龄段的具体步 骤如下： 0028 S301.将当前图像和/或视频中包含的人脸的区域进行切割得到图像区域； 0029 S302.提取图像区域中每种人脸特征的待判特征向量， 然后将每种待判特征向量 分别与人脸年龄段识别模型的特征向量进行相似度匹配； 0030 S302.将图像区域中待判特征向量对应的特征向量所在的年龄段进行加权求平均 值， 得到当前图像区域对应的年龄段； 0031 S304.将当前图。

19、像区域对应的年龄段得到当前图像和/或视频中人脸对应的年龄 段； 0032 作为优选， 当前图像和/或视频中包含的人脸为多个时， 则对当前图像和/或视频 中包含的人脸的每个区域进行切割得到多个图像区域， 然后对多个图像分别进行步骤S302 及S303。 说明书 2/5 页 5 CN 110189179 A 5 0033 作为优选， 所述的步骤S4中， 加载当前年龄段对应的广告文件时， 具体步骤如下： 0034 S401.判断当前图像和/或视频中的多个图像区域对应的年龄段是否一致， 如判断 结果为是， 则加载对应的年龄段的广告文件， 如判断结果为否， 则统计每个年龄段对应的图 像区域的数量形成待判。

20、集合； 0035 S402.判断当前待判集合中是否存在最大值， 如判断结果为是， 则加载最大值对应 的年龄段的广告文件， 如判断结果为否， 则根据当前人机界面所在的区域主消费群体对应 的年龄段的广告文件。 0036 作为优选， 所述的步骤S4中， 输出当前广告文件至人机界面时， 同时输出当前广告 文件对应的声音文件至当前人机界面对应的语音播放终端， 然后获取当前人机界面所在位 置的时钟时间， 并根据当前时钟时间调整语音播放终端的输出音量。 0037 本发明的有益效果为： 0038 通过对活体检测及人脸年龄段的识别， 使得能够对观看广告的不同年龄段进行针 对性广告播放， 实现了广告的精准化播放，。

21、 避免了无人期间播放广告造成的资源浪费， 进而 提高了广告播放时针对的有效用户的覆盖率， 进一步为广告播放的优化改进提供数据基 础， 适于推广使用。 附图说明 0039 图1是本发明的流程框图。 具体实施方式 0040 下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步阐释。 0041 实施例1： 0042 如图1所示， 本实施例提供一种精准化广告播放方法， 其特征在于： 包括以下步骤： 0043 S1.实时获取人体的活体检测信息； 由此可以在有人出现在人机界面前时第一时 间感应到并触发后续步骤。 0044 本实施例中， 获取人体的活体检测信息的具体步骤如下： 0045 S101.实时判断发射至当前人机。

22、界面前方的微波信号功率是否发生变化， 如判断 结果为是， 则获取微波信号功率发生变化区域的初始图像信息； 发射微波信号可以但不仅 限于采用微波传感器， 由此有效防止误判发生。 0046 S102.判断当前初始图像信息是否包含人脸， 如判断结果为是， 则采集微波信号功 率发生变化区域的预判图像信息及红外阵列温度分布图信息， 如判断结果为否， 则重复步 骤S101； 采集初始图像信息及预判图像信息可以但不仅限于采用摄像头， 采集红外阵列温 度分布图信息可以但不仅限于采用MEMs红外阵列传感器单元， 摄像头和MEMs红外阵列传感 器单元视角相仿， 二者均可覆盖人脸检测区域， 使得红外区域和拍摄区域重。

23、叠部分达到 80以上； 人机界面前方的微波信号功率发生变化则输出活体检测信息， 进而触发摄像头 及MEMs红外阵列传感器单元。 0047 S103.将采集的预判图像信息根据分辨率进行分块， 预判图像信息中人脸区域所 包括的图像子块标记为头部区块， 预判图像中人脸区域外的图像子块标记为背景区块； 分 块进行后续步骤可以有效提高识别活体的准确率， 避免背景环境对活体判断造成影响。 说明书 3/5 页 6 CN 110189179 A 6 0048 S104.找出红外阵列温度分布图信息中各个头部区块及各个背景区块对应的位 置， 然后获取各个头部区块及各个背景区块对应的温度数据； 在正常的使用场景中，。

24、 头部区 块与背景区块之间的温度数据是不一样的， 可以有效避免一些特殊情况下触发广告播放， 出现影响其他人且浪费资源的情况， 特殊情况如出现人机界面前立了一块人形广告牌。 0049 S105.判断各个头部区块的温度数据的平均值是否在人脸温度阈值范围内， 然后 判断各个头部区块的温度数据的平均值和各个背景区块的温度数据的平均值的比值是否 在比值阈值范围内， 如两次判断结果均为是或其中一次判断结果为是， 则输出活体检测信 息， 如两次判断结果均为否， 则重复步骤S101； 采用MEMs红外阵列传感器单元结合摄像头进 行人脸活体检测， 其结构简单， 且传感器价格低， 降低了成本， 操作过程简单， 只。

25、需要一次有 效摄录， 即可识别是否为真人人脸， 极大降低了活体判别的复杂度。 0050 S2.获取活体检测信息后触发人脸采集， 对当前人体的脸部进行图像和/或视频采 集； 图像和/或视频的采集可以但不仅限于采用上述摄像头或专用摄像头， 图像和/或视频 采集功能在活体判断成功后触发。 0051 S3.提取当前图像和/或视频中的人脸特征， 然后将当前人脸特征加载至人脸年龄 段识别模型中， 得到当前图像和/或视频对应的人脸年龄段， 其中， 人脸特征包括纹理特征、 亮度特征及颜色特征； 纹理特征、 亮度特征及颜色特征均为可调的年龄段参数， 由此可以利 用多特征融合最终确定当前人员的年龄段， 实现准确的。

26、年龄段识别。 0052 本实施例中， 提取当前图像和/或视频的人脸特征前， 对当前图像和/或视频进行 预处理操作； 预处理操作包括光线补偿、 灰度变换、 直方图均衡化、 归一化、 几何校正、 滤波 及锐化中的至少一种； 预处理可以避免采集到的图像和/或视频不符合预设图像处理要求 的情况， 提高后续的人脸检测准确度。 0053 本实施例中， 人脸年龄段识别模型的训练步骤如下： 0054 S3a.将多张包含人脸的图片作为训练库， 并将训练库中的多张图片按照年龄段依 次排列， 得到多个图片组； 需要说明的是， 每个年龄段均对应唯一图片组。 0055 S3b.分别提取每个图片组中每张图片的多种人脸特征。

27、， 然后分别提取每个图片组 中每张图片的每种人脸特征的初始特征向量， 并对每个图片组中所有图片的每种人脸特征 的初始特征向量进行加权求平均值， 将当前平均值作为当前年龄段的该种人脸特征的特征 向量； 特征向量的提取将不同的人脸特征数值化， 便于后续计算， 特征向量的提取针对不同 的人脸特征可以采用不同的现有技术实现， 如纹理特征可以采用将纹理的数量及阴影深度 进行数值化的方式获取， 亮度特征可以通过设置基准亮度然后和图片的亮度进行比对然后 数值化的方式获取， 颜色特征可以通过将人脸上的肤色与基准肤色进行比对或将人脸上的 老人斑的数量进行数值化的方式获取。 0056 S3c.重复步骤S3b直至得。

28、到所有图片组中所有人脸特征的特征向量， 将每个图片 组中的特征向量作为一个集合， 按照图片组对应的年龄段依次排序， 即得到具备多组人脸 特征向量的人脸年龄段识别模型。 需要说明的是， 每个年龄段的识别模型均包括最少3个特 征向量集合， 由此为精准识别年龄段提供可靠的技术基础。 0057 本实施例中， 得到当前图像和/或视频对应的人脸年龄段的具体步骤如下： 0058 S301.将当前图像和/或视频中包含的人脸的区域进行切割得到图像区域； 0059 S302.提取图像区域中每种人脸特征的待判特征向量， 然后将每种待判特征向量 说明书 4/5 页 7 CN 110189179 A 7 分别与人脸年龄。

29、段识别模型的特征向量进行相似度匹配； 0060 S302.将图像区域中待判特征向量对应的特征向量所在的年龄段进行加权求平均 值， 得到当前图像区域对应的年龄段； 0061 S304.将当前图像区域对应的年龄段得到当前图像和/或视频中人脸对应的年龄 段； 0062 本实施例中， 当前图像和/或视频中包含的人脸为多个时， 则对当前图像和/或视 频中包含的人脸的每个区域进行切割得到多个图像区域， 然后对多个图像分别进行步骤 S302及S303。 0063 S4.加载并输出当前人脸年龄段对应的广告文件至人机界面。 0064 本实施例中， 加载当前年龄段对应的广告文件时， 具体步骤如下： 0065 S4。

30、01.判断当前图像和/或视频中的多个图像区域对应的年龄段是否一致， 如判断 结果为是， 则加载对应的年龄段的广告文件， 如判断结果为否， 则统计每个年龄段对应的图 像区域的数量形成待判集合； 0066 S402.判断当前待判集合中是否存在最大值， 如判断结果为是， 则加载最大值对应 的年龄段的广告文件， 如判断结果为否， 则根据当前人机界面所在的区域主消费群体对应 的年龄段的广告文件。 需要说明的是， 当前人机界面所在的区域主消费群体对应的年龄段 是广告投放商在系统中预设的。 0067 本实施例中， 输出当前广告文件至人机界面时， 同时输出当前广告文件对应的声 音文件至当前人机界面对应的语音播。

31、放终端， 然后获取当前人机界面所在位置的时钟时 间， 并根据当前时钟时间调整语音播放终端的输出音量， 由此可以根据不同的时间段设置 不同的音量， 防止扰民。 0068 S5.实时判断活体检测信息是否存在， 如判断结果为是， 则持续输出广告文件至人 机界面， 如判断结果为否， 则停止输出广告文件至人机界面， 并重复步骤S1。 由此可以有效 避免无人时间段广告播放造成的浪费 0069 本实施例中， 上述的精准化广告播放方法还包括以下步骤： 0070 S6.实时检测人机界面周围的环境亮度数据， 并根据环境亮度数据调节人机界面 的亮度参数； 由此使得用户观看广告的体验感更佳， 进一步提高广告的有效播放。

32、率。 0071 本实施例中， 上述的精准化广告播放方法还包括以下步骤： 0072 S7.实时获取来自人机界面的触发操作， 然后将当前图像和/或视频中的人脸特征 与数据库中的注册用户人脸特征进行比对， 如比对一致， 则推送当前人机界面播放的广告 文件至当前注册用户对应的账户， 如比对不一致， 则输出提示注册信息至人机界面。 0073 本发明不局限于上述可选的实施方式， 任何人在本发明的启示下都可得出其他各 种形式的产品。 上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制， 本发明的保护 范围应当以权利要求书中界定的为准， 并且说明书可以用于解释权利要求书。 说明书 5/5 页 8 CN 110189179 A 8 图1 说明书附图 1/1 页 9 CN 110189179 A 9 。