CN105354334B - 一种基于智能镜子的信息发布方法和智能镜子 - Google Patents

一种基于智能镜子的信息发布方法和智能镜子 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于智能镜子的信息发布方法,用于解决现有技术依赖通发技术向用户推送信息,信息投放效率低的问题。本发明实施例方法包括:采集用户的图像数据;对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据;根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息;将所述信息展示在智能镜子上。本发明实施例还提供一种智能镜子。

Description

一种基于智能镜子的信息发布方法和智能镜子
技术领域
本发明涉及智能识别领域,尤其涉及一种基于智能镜子的信息发布方法和智能镜子。
背景技术
通常的信息发布是通过企业或政府消息发布,这些消息常常是盲目性的对所有的人进行发布,但是常常情况是,真正需要这些信息的人并不多,所以不能带来良好的受众体验。
现有的品牌信息的推送是通过抓取用户在网络上的活动行为来综合分析得到用户感兴趣的东西然后发放对应的内容,需要用户在网上录入相关信息,不方便对客户的私人订制。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于智能镜子的信息发布方法和智能镜子,能够解决现有技术依赖通发技术向用户推送信息,信息投放效率低的问题。
本发明实施例提供的一种基于智能镜子的信息发布方法,包括:
采集用户的图像数据;
对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据;
根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息;
将所述信息展示在智能镜子上。
可选地,所述对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据包括:
对所述图像数据进行人脸识别,生成人脸数据;
对所述图像数据进行行为识别,生成行为数据;
对所述图像数据进行商标识别,生成商标数据。
可选地,所述根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息包括:
将所述特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与所述特征数据匹配,若是,则获取匹配的所述特征参数对应的信息。
可选地,所述预设的特征参数由以下步骤预先计算得到:
根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成所述特征参数。
可选地,根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成所述特征参数具体包括:
根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距,并生成对应的人脸特征参数;
根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定,并生成对应的穿着特征参数。
可选地,当不存在预设的特征参数与所述特征数据匹配时,从排行列表中获取优选展示的信息;
所述排行列表由以下步骤预先得到:
统计每条所述信息的展示次数,根据展示次数对所有的所述信息进行排序,并生成所述排行列表。
本发明实施例提供的一种智能镜子,包括:
图像数据采集模块,用于采集用户的图像数据;
特征数据生成模块,用于对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据;
信息获取模块,用于根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息;
展示模块,用于将所述信息展示在智能镜子上。
可选地,所述特征数据生成模块包括:
人脸单元,用于对所述图像数据进行人脸识别,生成人脸数据;
行为单元,用于对所述图像数据进行行为识别,生成行为数据;
商标单元,用于对所述图像数据进行商标识别,生成商标数据。
可选地,所述信息获取模块包括:
匹配单元,用于将所述特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与所述特征数据匹配;
第一获取单元,用于当所述匹配单元的判断结果为是时,获取匹配的所述特征参数对应的信息;
第二获取单元,用于当所述匹配单元的判断结果为否时,从排行列表中获取优选展示的信息;
所述智能镜子还包括:
展示统计模块,用于统计每条所述信息的展示次数;
排行列表生成模块,用于根据展示次数对所有的所述信息进行排序,并生成所述排行列表。
可选地,所述预设的特征参数由以下模块预先计算得到:
特征参数生成模块,用于根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成所述特征参数;
所述特征参数生成模块具体包括:
人脸特征参数生成单元,用于根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距,并生成对应的人脸特征参数;
穿着特征参数生成单元,用于根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定,并生成对应的穿着特征参数。
从以上技术方案可以看出,本发明实施例具有以下优点:
本发明实施例中,首先,采集用户的图像数据;然后,对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据;接着,根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息;最后,将所述信息展示在智能镜子上。在本发明实施例中,可以根据用户的图像数据进行特征识别,并根据这些特征将匹配的信息展示在智能镜子上,使得智能镜子可以针对用户的需求发布相应的信息,信息投放更具效率并迎合用户需求。
附图说明
图1为本发明实施例中一种基于智能镜子的信息发布方法一个实施例流程图;
图2为本发明实施例中一种基于智能镜子的信息发布方法另一个实施例流程图;
图3为本发明实施例中一种智能镜子一个实施例结构图;
图4为本发明实施例中一种智能镜子另一个实施例结构图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于智能镜子的信息发布方法和智能镜子,用于解决现有技术依赖通发技术向用户推送信息,信息投放效率低的问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明实施例中一种基于智能镜子的信息发布方法一个实施例包括:
101、采集用户的图像数据;
首先,可以采集用户的图像数据。
102、对该图像数据进行特征识别,生成特征数据;
在采集用户的图像数据之后,可以对该图像数据进行特征识别,生成特征数据。
103、根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息;
在对该图像数据进行特征识别,生成特征数据之后,可以根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息。
104、将该信息展示在智能镜子上。
在根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息之后,可以将该信息展示在智能镜子上。
本实施例中,首先,采集用户的图像数据;然后,对该图像数据进行特征识别,生成特征数据;接着,根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息;最后,将该信息展示在智能镜子上。在本实施例中,可以根据用户的图像数据进行特征识别,并根据这些特征将匹配的信息展示在智能镜子上,使得智能镜子可以针对用户的需求发布相应的信息,信息投放更具效率并迎合用户需求。
为便于理解,下面对本发明实施例中的一种基于智能镜子的信息发布方法进行详细描述,请参阅图2,本发明实施例中一种基于智能镜子的信息发布方法另一个实施例包括:
201、采集用户的图像数据;
首先,可以采集用户的图像数据。可以通过安装在智能镜子上的摄像头拍摄下用户图像,然后从用户图像中提取用户的面部特征、行为特征及服饰的商标特征等信息,从而得到相关的图像数据。
202、对该图像数据进行特征识别,生成特征数据;
在采集用户的图像数据之后,可以对该图像数据进行特征识别,生成特征数据。具体地,可以对该图像数据进行人脸识别,生成人脸数据;或者,对该图像数据进行行为识别,生成行为数据;或者,对该图像数据进行商标识别,生成商标数据。可以理解的是,该图像数据可以包含用户的面部特征,根据用户的面部特征进行用户的人脸识别;或者,该图像数据可以包含用户的行为特征,然后根据行为特征进行用户的行为识别;或者,该图像数据可以包含用户所穿服饰的商标特征,然后根据该商标特征进行商标识别。
需要说明的是,对该图像数据进行人脸识别,生成得到的人脸数据,可以包括表征该用户特征的身份信息,包括虹膜数据、人脸模型数据。从而可以用于对用户进行身份识别,进而建立用户库,在该用户库中记录该用户***台包括淘宝、唯品会、京东等建立连接,从而进行后续的网上支付。
该人脸数据还可以包括用户生理信息,如获取用户眼镜干涩、有红血丝,表明用户处于疲劳状态。***在本地或者网上获取缓解疲劳的信息,包括恢复体力的药剂或滴眼液等信息。
需要说明的是,对该图像数据进行行为识别,生成得到的行为数据,可以包括用户的动作,例如识别女性用户梳头发、化妆、或者男性用户剃胡须等动作,***可以将该动作与本地若干动作模型进行匹配,找到相应的动作模型,确定行为信息进而生成行为数据。进而,***可以根据前述行为数据,诸如梳头、刮胡子、化妆等动作,***在网上获取相应的信息。例如对应刮胡子动作,在网上获取剃须刀有关的信息。
需要说明的是,对该图像数据进行商标识别,生成得到的商标数据,例如可以是,用户穿着一件李宁运动服,***首先将李宁的商标类似物在本地或联网进行匹配,找到李宁这一商标时,确定该商标信息,生成商标数据。然后,***根据商标数据,如李宁这一商标,在本地或网上获取李宁品牌的其他产品的信息,如最新款的李宁运动服的信息。
203、将该特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与该特征数据匹配,若是,则执行步骤204,若否,则执行步骤205;
在对该图像数据进行特征识别,生成特征数据之后,可以将该特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与该特征数据匹配,若是,则执行步骤204,若否,则执行步骤205。
其中,该预设的特征参数由以下步骤预先计算得到:根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成该特征参数。具体地,可以包括:
1、根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距,并生成对应的人脸特征参数;
2、根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定,并生成对应的穿着特征参数。
204、获取匹配的该特征参数对应的信息;
当判断得知存在预设的特征参数与该特征数据匹配时,可以获取匹配的该特征参数对应的信息。例如上述的当特征数据为“李宁”商标时,获取“李宁”品牌的产品信息。
205、从排行列表中获取优选展示的信息;
当判断得知不存在预设的特征参数与该特征数据匹配时,可以从排行列表中获取优选展示的信息。
其中,该排行列表由以下步骤预先得到:
统计每条该信息的展示次数,根据展示次数对所有的该信息进行排序,并生成该排行列表。例如,若“李宁”商标对应的产品信息在历史数据中被展示的次数最多,则其处于排行列表的最优位置。当判断得知不存在预设的特征参数与该特征数据匹配时,直接将“李宁”商标的产品信息作为优选展示信息。
206、将该信息展示在智能镜子上。
在获取到相应的信息之后,可以将该信息展示在智能镜子上,从而有针对性地将信息推送给站的用户。
需要说明的是,***可以将用户习惯推送信息储存在本地,也可以联网在网上获取与新识别到的特征信息相匹配的信息。
当没有识别到新的特征信息时,也可以对用户常用品牌或常使用东西的信息进行展示,诸如:市场上常见的大品牌,比如耐克、阿迪达斯、柒牌、古奇、香奈儿等。
为便于理解,根据图2所描述的实施例,下面以一个实际应用场景对本发明实施例中的一种基于智能镜子的信息发布方法进行描述:
比如在Android***的智能镜***中,首先将编好号的动作和品牌相关的信息存储在***中,编号1为剃胡须,那么1号存储剃须刀的相关信息,编号5为耐克,那么5号存储的是耐克相关的信息或广告。
***预览时会调用startPreview()函数,当摄像头预览发现有人脸时,在preview时会调用开始人脸识别函数startFaceDetection(),在startFaceDetection()函数中,有人脸识别线程mRunFaceDetection对人脸进行识别,那么,针对我们要识别的认为动作和品牌,添加mRunActionDetection线程对用户当前的动作进行识别,添加mRunBrandDetection线程对用户衣着品牌进行识别。
当mRunActionDetection识别到用户的常见动作时,比如我们识别到剃胡须的动作,同时剃胡须的动作编号为1,那么我们将编号为1相关联的在数据库中的信息,通过SQLite将其相关联的数据信息读出来,逐一进行播放。
当mRunBrandDetection识别到常见品牌时,比如识别到耐克图标,同时耐克图标编号为5,那么我们将编号为5相关联的在数据库中的信息,通过SQLite将其读取出来,逐一进行播放显示。其中,上述函数startFaceDetection(),这个函数用于开始真正的人脸识别过程。mRunFaceDetection是startFaceDetection()函数启动的一个的人脸识别线程。mRunFaceDetection线程会启动两个子线程,子线程mRunActionDetection用于用户的动作识别,子线程mRunBrandDetection用与对用户衣着品牌进行识别。上述函数调用方法为本领域技人员所知,在此不作赘述。
上面主要描述了一种基于智能镜子的信息发布方法,下面将对一种智能镜子进行详细的描述,请参阅图3,本发明实施例中一种智能镜子一个实施例包括:
图像数据采集模块301,用于采集用户的图像数据;
特征数据生成模块302,用于对该图像数据进行特征识别,生成特征数据;
信息获取模块303,用于根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息;
展示模块304,用于将该信息展示在智能镜子上。
本实施例中,首先,图像数据采集模块301采集用户的图像数据;然后,特征数据生成模块302对该图像数据进行特征识别,生成特征数据;接着,信息获取模块303根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息;最后,展示模块304将该信息展示在智能镜子上。在本实施例中,该智能镜子可以根据用户的图像数据进行特征识别,并根据这些特征将匹配的信息展示在智能镜子上,使得智能镜子可以针对用户的需求发布相应的信息,信息投放更具效率并迎合用户需求。
为便于理解,下面对本发明实施例中的一种智能镜子进行详细描述,请参阅图4,本发明实施例中一种智能镜子另一个实施例包括:
图像数据采集模块401,用于采集用户的图像数据;
特征数据生成模块402,用于对该图像数据进行特征识别,生成特征数据;
信息获取模块403,用于根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息;
展示模块404,用于将该信息展示在智能镜子上。
本实施例中该特征数据生成模块402可以包括:
人脸单元4021,用于对该图像数据进行人脸识别,生成人脸数据;
行为单元4022,用于对该图像数据进行行为识别,生成行为数据;
商标单元4023,用于对该图像数据进行商标识别,生成商标数据。
本实施例中该信息获取模块403可以包括:
匹配单元4031,用于将该特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与该特征数据匹配;
第一获取单元4032,用于当该匹配单元4031的判断结果为是时,获取匹配的该特征参数对应的信息;
第二获取单元4033,用于当该匹配单元4031的判断结果为否时,从排行列表中获取优选展示的信息;
该智能镜子还包括:
展示统计模块405,用于统计每条该信息的展示次数;
排行列表生成模块406,用于根据展示次数对所有的该信息进行排序,并生成该排行列表。
本实施例中该预设的特征参数可以由以下模块预先计算得到:
特征参数生成模块407,用于根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成该特征参数;
该特征参数生成模块407具体包括:
人脸特征参数生成单元4071,用于根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距,并生成对应的人脸特征参数;
穿着特征参数生成单元4072,用于根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定,并生成对应的穿着特征参数。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,该单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
该作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例该方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于智能镜子的信息发布方法,其特征在于,包括:
采集用户的图像数据;
对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据;
根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息;
将所述信息展示在智能镜子上;
其中,所述对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据包括:
对所述图像数据进行人脸识别,生成人脸数据;
对所述图像数据进行行为识别,生成行为数据;
对所述图像数据进行商标识别,生成商标数据;
其中,所述对所述图像数据进行人脸识别,包括:
调用stratPreview图像预览函数预览所述图像数据;
如果确定所述图像数据包含人脸图像数据,则调用startFaceDetection人脸识别函数进行人脸识别,其中,所述startFaceDetection人脸识别函数包括用于动作识别的mRunActionDetection人脸识别线程以及用于衣着品牌识别的mRunBrandDetection人脸识别线程;
其中,所述人脸数据至少包括下述一种数据:用户的身份信息数据或用户的生理信息数据;
其中,所述用户的身份信息至少包括下述一种数据:虹膜数据或人脸模型数据,所述用户的生理信息至少包括下述一种数据:用户眼睛是否干涩或用户眼睛是否有红血丝;
其中,所述虹膜数据和所述人脸模型数据用于建立用户库,所述用户库用于记录所述用户的***台相关联,以通过所述消费支付平台进行消费。
2.根据权利要求1所述的基于智能镜子的信息发布方法,其特征在于,所述根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息包括:
将所述特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与所述特征数据匹配,若是,则获取匹配的所述特征参数对应的信息。
3.根据权利要求2所述的基于智能镜子的信息发布方法,其特征在于,所述预设的特征参数由以下步骤预先计算得到:
根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成所述特征参数。
4.根据权利要求3所述的基于智能镜子的信息发布方法,其特征在于,根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成所述特征参数具体包括:
根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距,并生成对应的人脸特征参数;
根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定,并生成对应的穿着特征参数。
5.根据权利要求2所述的基于智能镜子的信息发布方法,其特征在于,当不存在预设的特征参数与所述特征数据匹配时,从排行列表中获取优选展示的信息;
所述排行列表由以下步骤预先得到:
统计每条所述信息的展示次数,根据展示次数对所有的所述信息进行排序,并生成所述排行列表。
6.一种智能镜子,其特征在于,包括:
图像数据采集模块,用于采集用户的图像数据;
特征数据生成模块,用于对所述图像数据进行特征识别,生成特征数据;
信息获取模块,用于根据所述特征数据获取与所述特征数据匹配的信息;
展示模块,用于将所述信息展示在智能镜子上;
其中,所述特征数据生成模块包括:
人脸单元,用于对所述图像数据进行人脸识别,生成人脸数据;
行为单元,用于对所述图像数据进行行为识别,生成行为数据;
商标单元,用于对所述图像数据进行商标识别,生成商标数据;
其中,所述对所述图像数据进行人脸识别,包括:
调用stratPreview图像预览函数预览所述图像数据;
如果确定所述图像数据包含人脸图像数据,则调用startFaceDetection人脸识别函数进行人脸识别,其中,所述startFaceDetection人脸识别函数包括用于动作识别的mRunActionDetection人脸识别线程以及用于衣着品牌识别的mRunBrandDetection人脸识别线程;
其中,所述人脸数据至少包括下述一种数据:用户的身份信息数据或用户的生理信息数据;
其中,所述用户的身份信息至少包括下述一种数据:虹膜数据或人脸模型数据,所述用户的生理信息至少包括下述一种数据:用户眼睛是否干涩或用户眼睛是否有红血丝;
其中,所述虹膜数据和所述人脸模型数据用于建立用户库,所述用户库用于记录所述用户的***台相关联,以通过所述消费支付平台进行消费。
7.根据权利要求6所述的智能镜子,其特征在于,所述信息获取模块包括:
匹配单元,用于将所述特征数据与预设的特征参数逐一对比,判断是否存在预设的特征参数与所述特征数据匹配;
第一获取单元,用于当所述匹配单元的判断结果为是时,获取匹配的所述特征参数对应的信息;
第二获取单元,用于当所述匹配单元的判断结果为否时,从排行列表中获取优选展示的信息;
所述智能镜子还包括:
展示统计模块,用于统计每条所述信息的展示次数;
排行列表生成模块,用于根据展示次数对所有的所述信息进行排序,并生成所述排行列表。
8.根据权利要求6所述的智能镜子,其特征在于,所述预设的特征参数由以下模块预先计算得到:
特征参数生成模块,用于根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算,生成所述特征参数;
所述特征参数生成模块具体包括:
人脸特征参数生成单元,用于根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距,并生成对应的人脸特征参数;
穿着特征参数生成单元,用于根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定,并生成对应的穿着特征参数。
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