CN105938603A - 一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***及方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***及方法 Download PDF

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CN105938603A CN201610250120.6A CN201610250120A CN105938603A CN 105938603 A CN105938603 A CN 105938603A CN 201610250120 A CN201610250120 A CN 201610250120A CN 105938603 A CN105938603 A CN 105938603A
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Abstract

本发明提出了一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，包括：信号采集单元，用于采集目标区域内人员的信号信息；信号处理单元，与所述信号采集单元连接，用于处理所述信号采集单元采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类。这样，通过信号采集单元采集目标区域内人员的信号信息，经过信号处理单元进行处理后，将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类，通过检测出人员对不同信息的感兴趣程度后，可以根据人员对不同信息的感兴趣程度进行有针对性的投放相应信息。本发明还提出了一种基于机器视觉的人员感兴趣程度方法。

Description

一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***及方法
技术领域
本发明涉及信息投放领域，特别涉及一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***及方法。
背景技术
广告在日常生活中具有至关重要的作用，它不仅能为投放者树立形象、传送信息，还能够引导广告受众购买并合理使用商品。广告是投放者与广告受众之间联系的纽带。广告只有提高目标受众和潜在受众的数量，才能够实现有效受众的增多。
无论是集中式投放、连续式投放，还是间歇式投放，广告都不能保证在播放时段内有效受众的增加，因为这种投放方式不属于有针对性的精准投放，目标受众和潜在受众的数量难以保证。投放对象发生错误，还会引发广告受众的反感情绪和抵制思想，这与广告投放的目的相悖。这样的广告不仅没有起到积极的作用，反而在浪费较大经济成本和时间成本的同时，损害了投放者自身的利益。
目前，随着网络信息化的迅猛发展，广告的投放方式也日趋呈现出多元化、多样化发展，手机、网络多媒体、高清互动平台的出现，日益受到广告运营商的青睐，而传统的广告投放方式由于受到投放频段，播放、阅读时段或时间和播放、阅读终端空间位置，甚至行政手段的制约，远达不到智能广告精准投放的要求，传统的电视、广播、报纸、杂志的广告投放方式不能反馈客户的意见和需求，户外、户内的广告牌等非智能平台不能收集或反馈人群对广告的实际需求的动态信息，从而无法实现精准投放广告业务，严重制约着广告精准投放业务的发展需求，而在广告业务投放方式中，如何检测人员对不同信息的感兴趣程度是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***和方法，其能检测人员对不同信息的感兴趣程度。
本发明的解决方案是这样实现的：一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，包括：
信号采集单元，用于采集目标区域内人员的信号信息；
信号处理单元，与所述信号采集单元连接，用于处理所述信号采集单元采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类；
所述信号处理单元包括：
人员人数统计单元，利用所述信号采集单元采集的人员信息，统计经过智能投放***的人员人数；
人脸识别单元，用于识别所述人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息；
人员注意力判断单元，利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。
这样，本发明所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，通过信号采集单元采集目标区域内人员的信号信息，经过信号处理单元进行处理后，将人员按对不同信息的感兴趣程度进行分类，通过对人员人数进行统计，通过人脸识别单元，识别出人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息，再利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。通过检测出人员对不同信息的感兴趣程度后，可以根据人员对不同信息的感兴趣程度进行有针对性的投放相应信息。从而彻底改变了现有广告或产品介绍等信息投放***中无视人员兴趣反馈的粗暴式投放方法，提高了广告或商品宣传等信息的效果，也改善了人员的体验度。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述信号采集单元包括图像采集装置，用于采集目标区域内人员的图像信号，所述图像采集装置安装在所示信息投放单元上。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述图像采集装置为照相仪 器、可见光摄像仪器、红外摄像仪器和热成像摄像仪器中的至少一种。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述信号采集单元还包括音频信号采集装置，用于采集目标区域内人员的音频信号，所述音频信号采集装置安装在所示信息投放单元上。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述人员注意力判断单元具体包括：
根据人员的人眼和鼻子信息，构建由人员的人眼和鼻子相互连线，组成的倒三角形，假定人员位于智能投放***的正面，当人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所述倒三角形为等腰三角形，则判断人员正视智能投放***，注意力集中，对信息的感兴趣程度高；
当人两眼分别到鼻子的距离相差较大时，则判断人员侧视智能投放***，注意力不集中，对信息的感兴趣程度低。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述人员注意力判断单元包括人员视线范围计算单元：
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线无偏转角度时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员与智能投放***有相对的侧移Δx，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
其中，人员距离智能投放***太近或太远，视线范围都无效，即以d为区界，d∈(dmin,dmax)时有效。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述人员注意力判断单元还包括人员感兴趣程度计算单元；人员感兴趣程度即视线范围在智能投放***长 度中所占比例进行n次采样，则感兴趣程度P表示为：
当P大于或等于预设阈值时，则判定人员感兴趣；当P小于预设阈值时，则判定人员不感兴趣。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述信号处理单元还包括：
人员性别识别单元，用于采集目标区域内人员的性别；和/或
人员年龄识别单元，用于采集目标区域内人员的年龄；和/或
人员身份类别识别单元，用于采集目标区域内人员的身份类别；和/或
人员肤色识别单元，用于采集目标区域内人员的肤色。
一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测方法，包括以下步骤：
采集目标区域内人员的信号信息；
处理采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类；
处理采集的人员信息具体包括：
统计经过智能投放***的人员人数；
识别所述人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息；
判断人员注意力，利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述判断人员注意力步骤具体包括：
根据人员的人眼和鼻子信息，构建由人员的人眼和鼻子相互连线，组成的倒三角形，假定人员位于智能投放***的正面，当人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所述倒三角形为等腰三角形，则判断人员正视智能投放***，注意力集中，对信息的感兴趣程度高；
当人两眼分别到鼻子的距离相差较大时，则判断人员侧视智能投放***，注意力不集中，对信息的感兴趣程度低。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述判断人员注意力步骤具体包括：计算人员视线范围，假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线无偏转角度时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投 放***的距离d，则视线范围
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员与智能投放***有相对的侧移Δx，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
其中，人员距离智能投放***太近或太远，视线范围都无效，即以d为区界，d∈(dmin,dmax)时有效。
再计算人员感兴趣程度，即视线范围在智能投放***长度中所占比例进行n次采样，则感兴趣程度P表示为：
当P大于或等于预设阈值时，则判定人员感兴趣；当P小于预设阈值时，则判定人员不感兴趣。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为表示本实施方式所涉及的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***的结构框图；
图2至图5为几种实施方式中视线范围的计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本发明的保护范围有任何的限制作用。此外，本领域技术人员根据本文件的描述，可以对本文件中实施例中以及不同实施例中的特征进行相应组合。
本发明实施例如下，请参见图1，一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检 测***，包括：
信号采集单元1，用于采集目标区域内人员的信号信息；
信号处理单元2，与所述信号采集单元连接，用于处理所述信号采集单元采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类；
所述信号处理单元包括：
人员人数统计单元，利用所述信号采集单元采集的人员信息，统计经过智能投放***的人员人数；
人脸识别单元，用于识别所述人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息；
人员注意力判断单元，利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。
这样，本发明所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，通过信号采集单元采集目标区域内人员的信号信息，经过信号处理单元进行处理后，将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类，通过对人员人数进行统计，通过人脸识别单元，识别出人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息，再利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。通过检测出人员对不同信息的感兴趣程度后，可以根据人员对不同信息的感兴趣程度进行有针对性的投放相应信息。从而彻底改变了现有广告或产品介绍等信息投放***中无视人员兴趣反馈的粗暴式投放方法，提高了广告或商品宣传等信息的效果，也改善了人员的体验度。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述信号采集单元包括图像采集装置，用于采集目标区域内人员的图像信号，所述图像采集装置安装在所示信息投放单元上。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述图像采集装置为照相仪器、可见光摄像仪器、红外摄像仪器和热成像摄像仪器中的至少一种。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述信号采集单元还包括音频信号采集装置，用于采集目标区域内人员的音频信号，所述音频信号采集装置安装在所示信息投放单元上。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述人员注意力判断单元具体包括：
根据人员的人眼和鼻子信息，构建由人员的人眼和鼻子相互连线，组成的倒三角形，假定人员位于智能投放***的正面，当人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所述倒三角形为等腰三角形，则判断人员正视智能投放***，注意力集中，对信息的感兴趣程度高；
当人两眼分别到鼻子的距离相差较大时，则判断人员侧视智能投放***，注意力不集中，对信息的感兴趣程度低。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述人员注意力判断单元包括人员视线范围计算单元：
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线无偏转角度时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围如图2所示。
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围如图3所示。
假设人员与智能投放***有相对的侧移Δx，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围如图4和图5所示。
其中，人员距离智能投放***太近或太远，视线范围都无效，即以d为区界，d∈(dmin,dmax)时有效。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述人员注意力判断单元还包括人员感兴趣程度计算单元；人员感兴趣程度即视线范围在智能投放***长度中所占比例进行n次采样，则感兴趣程度P表示为：
当P大于或等于预设阈值时，则判定人员感兴趣；当P小于预设阈值时，则判定人员不感兴趣。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述信号处理单元还包括：
人员性别识别单元，用于采集目标区域内人员的性别；和/或
人员年龄识别单元，用于采集目标区域内人员的年龄；和/或
人员身份类别识别单元，用于采集目标区域内人员的身份类别；和/或
人员肤色识别单元，用于采集目标区域内人员的肤色。
例如，根据人员对不同类型广告的感兴趣程度分析，结合人员性别、年龄、身份类别和肤色等的分类信息，可以推测分析出不同性别、不同年龄、不同身份类别和不同肤色的人员对不同类型广告的兴趣和需求不同，根据其统计信息，合理规划广告类型、时间、地点的精准投放，例如在某小区每天下午16:30至18:00之间的这一时段，所经过广告显示终端前的人员较为集中、固定，通过统计分析在这一时段的人员中，发现女士对广告的有效观看、阅览量比较高，而男士则稍低，进一步的分析发现年轻的女士对化妆品类的广告的感兴趣程度较高，而在众多化妆品广告中，护肤品的广告受到更多的女士青睐，那么通过统计分析的结果是，在本小区或在本小区的某一时段，可以集中投放化妆品中的护肤品的广告，从而根据了解和掌握的不同人群的情况，进行定点、定时、定向的精准智能投放广告。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测方法，包括以下步骤：
采集目标区域内人员的信号信息；
处理采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类；
处理采集的人员信息具体包括：
统计经过智能投放***的人员人数；
识别所述人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息；
判断人员注意力，利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述判断人员注意力步骤具体包括：
根据人员的人眼和鼻子信息，构建由人员的人眼和鼻子相互连线，组成的 倒三角形，假定人员位于智能投放***的正面，当人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所述倒三角形为等腰三角形，则判断人员正视智能投放***，注意力集中，对信息的感兴趣程度高；
当人两眼分别到鼻子的距离相差较大时，则判断人员侧视智能投放***，注意力不集中，对信息的感兴趣程度低。
本发明的另一技术方案在于在上述基础之上，所述判断人员注意力步骤具体包括：计算人员视线范围，假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线无偏转角度时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员与智能投放***有相对的侧移Δx，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
其中，人员距离智能投放***太近或太远，视线范围都无效，即以d为区界，d∈(dmin,dmax)时有效。
再计算人员感兴趣程度，即视线范围在智能投放***长度中所占比例进行n次采样，则感兴趣程度P表示为：
当P大于或等于预设阈值时，则判定人员感兴趣；当P小于预设阈值时，则判定人员不感兴趣。
具体地，所述基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***及方法，首先利用运动检测算法，通过人体体形轮廓对智能投放***前的人员流动量进行统计，例如VIBE算法、光流算法、帧差法，其中首先提取出图像中运动目标感兴趣区域，通过与背景做差得到所加载图像中的前景目标，并利用行人体形轮廓特征， 例如：宽高比、图像中的所占面积，初步筛选出目标中的行人；然后提取出HOG行人检测特征，并使用支持向量机SVM行人分类器对目标进行分类，进一步精确识别。
再重点对其停留在智能投放***前的人员进行性别、年龄的识别，例如先将人脸图像进行高斯滤波，将预处理后的图像归一化用于训练BP神经网络,以得到性别识别分类器，对其进行性别识别；提取人脸的全局及局部特征后，例如人脸纹理特征，使用SVM回归训练取得年龄函数，获得年龄与人脸的对应关系，从而进行年龄估计，从而检测出人的性别、年龄的信息。进而对其有效观看或阅览广告的人数进行分性别、年龄的统计。利用人脸识别算法进行人脸识别，例如人工神经网络法、深度学习法、Eigenface法、Fisherface等方法，再提取出人脸区域图像；对其提取出的区域使用Haar特征提取算法和adaboost分类算法检测出人眼和鼻子。
再根据人员注意力判断算法结合观看、阅览广告时长，分析出人员对其广告的感兴趣程度信息。通过人脸的偏转角度与人员注意力的程度相关分析，即当人员对广告的内容感兴趣情况，会停留在广告显示终端前，而此时因人脸位置不同、朝向不同，导致与广告显示终端出现偏转角度不同，则表现出的注意力程度不同。利用人脸的偏转角度来判断人员注意力情况，可以分成如下三类判断，先将图像中的双眼与鼻子进行相互连线，则构成倒三角形形状的图形；当采集到的图像中人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所在图像中所构成三角形形状相似为等腰三角形，则判断为人脸的正脸，即表现为正视广告显示终端，注意力集中，程度较高；当采集到的图像中两眼分别到鼻子的距离相差较大或不等时，即三角形形状发生形变，可分两种情况判断，第一，当左眼到鼻子的距离与右眼到鼻子的相比，所构成的倒三角形左边边长的距离短于右边，判断为人脸的左脸，即表现朝广告显示终端左边看，注意力欠佳，程度较低；第二，当左眼到鼻子的距离与右眼到鼻子的相比，所构成的倒三角形左边边长的距离长于右边，判断为人脸的右脸，即表现朝广告显示终端右边看，注意力欠佳，程度较低；人员注意力判断除了人脸朝向的偏转角度的判断以外，还与人员与广告显示终端的相对位置有关，当人脸朝向左边或右边时，人处于广告显示终端的右边或左边，所表现出来的注意力情况也不相同，例如当人员处于广告显示终端的右侧，若人脸向左边看时，注意力程度较高，若人脸向右边看时，注 意力程度较低；反之，人员位置相反，人脸朝向相反，则人员注意力程度情况相对应相反。
最后综合分析出在不同时间、不同地点、不同类别的人员对其具体投放的某种类型的广告的有效观看、阅览的数据，并可以将数据进行上传，从而使广告商了解广告业务的实际需求；智能投放***通过一个或多个图像采集组件的图像信息，进行单独或协调分析，可用于人员性别、年龄及身份类别的识别算法、以及人员感兴趣程度判断、人机交互的算法；其中图像采集组件由于环境不同，光照强度不同，需要进行参数标定；信号处理单元可以对广告投放具体类型和数量、人员观看或阅览时间情况、根据不同人群类型投放不同广告的次数、广告播放的时长、频率次数等数据进行统计，例如统计各类人员在不同地区的有效观看、阅览量；统计某类人员在某一时间段有效观看、阅览量；统计某类人员在某个地区的有效观看、阅览量；统计某各类人员在某一时段的有效观看、阅览量；通过这些统计信息进行分析，从而对不同地区、不同时间及不同类别的人员进行有效的定点、定时、定向精准投放广告。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，包括
信号采集单元，用于采集目标区域内人员的信号信息；
信号处理单元，与所述信号采集单元连接，用于处理所述信号采集单元采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类；
所述信号处理单元包括：
人员人数统计单元，利用所述信号采集单元采集的人员信息，统计经过智能投放***的人员人数；
人脸识别单元，用于识别所述人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息；
人员注意力判断单元，利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述信号采集单元包括图像采集装置，用于采集目标区域内人员的图像信号，所述图像采集装置安装在所示信息投放单元上。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述图像采集装置为照相仪器、可见光摄像仪器、红外摄像仪器和热成像摄像仪器中的至少一种。
4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述信号采集单元还包括音频信号采集装置，用于采集目标区域内人员的音频信号，所述音频信号采集装置安装在所示信息投放单元上。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述人员注意力判断单元具体包括：
根据人员的人眼和鼻子信息，构建由人员的人眼和鼻子相互连线，组成的倒三角形，假定人员位于智能投放***的正面，当人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所述倒三角形为等腰三角形，则判断人员正视智能投放***，注意力集中，对信息的感兴趣程度高；
当人两眼分别到鼻子的距离相差较大时，则判断人员侧视智能投放***，注意力不集中，对信息的感兴趣程度低。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述人员注意力判断单元包括人员视线范围计算单元：
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线无偏转角度时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员位于智能投放***前，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
假设人员与智能投放***有相对的侧移Δx，人脸朝向为正视，视线偏转角度θ时，人固有的视线角度智能投放***长为L，人员与智能投放***的距离d，则视线范围
其中，人员距离智能投放***太近或太远，视线范围都无效，即以d为区界，d∈(dmin,dmax)时有效。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述人员注意力判断单元还包括人员感兴趣程度计算单元；人员感兴趣程度即视线范围在智能投放***长度中所占比例进行n次采样，则感兴趣程度P表示为：
当P大于或等于预设阈值时，则判定人员感兴趣；当P小于预设阈值时，则判定人员不感兴趣。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测***，其特征在于，所述信号处理单元还包括：
人员性别识别单元，用于采集目标区域内人员的性别；和/或
人员年龄识别单元，用于采集目标区域内人员的年龄；和/或
人员身份类别识别单元，用于采集目标区域内人员的身份类别；和/或
人员肤色识别单元，用于采集目标区域内人员的肤色。
9.一种基于机器视觉的人员感兴趣程度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集目标区域内人员的信号信息；
处理采集的人员信息，并将人员信息按对不同广告的感兴趣程度进行分类；
处理采集的人员信息具体包括：
统计经过智能投放***的人员人数；
识别所述人员信息中的人脸信息，并检测出每个人员的人眼和鼻子信息；
判断人员注意力，利用人员的人眼和鼻子信息，判断人员人脸的偏转角度，进一步判断人员对不同信息的感兴趣程度。
10.根据权利要求9所述的基于机器视觉的人员感兴趣程度检测方法，其特征在于，所述判断人员注意力步骤具体包括：
根据人员的人眼和鼻子信息，构建由人员的人眼和鼻子相互连线，组成的倒三角形，假定人员位于智能投放***的正面，当人两眼分别到鼻子距离相等或相近，所述倒三角形为等腰三角形，则判断人员正视智能投放***，注意力集中，对信息的感兴趣程度高；
当人两眼分别到鼻子的距离相差较大时，则判断人员侧视智能投放***，注意力不集中，对信息的感兴趣程度低。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106778676A (zh) * 2016-12-31 2017-05-31 中南大学 一种基于人脸识别及图像处理的注意力评估方法
CN108875678A (zh) * 2018-06-29 2018-11-23 上海小蚁科技有限公司 标的物的关注人数确定方法及装置、存储介质、终端
CN108921829A (zh) * 2018-06-20 2018-11-30 广州晖恒广告策划有限公司 一种基于视觉注意机制的广告设计客观评价方法
CN109767273A (zh) * 2019-04-10 2019-05-17 深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司 一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质
CN111160945A (zh) * 2019-02-27 2020-05-15 浙江诸暨美数信息科技有限公司 基于视频技术的广告精准投放方法和***

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101335864A (zh) * 2007-06-28 2008-12-31 当代天启技术（北京）有限公司 统计户外视频收视人数的方法和***
CN102446270A (zh) * 2010-10-15 2012-05-09 汉王科技股份有限公司 基于人脸识别的监测装置及监测方法
CN102622596A (zh) * 2012-02-20 2012-08-01 哈尔滨工业大学 面向生物特征识别的交互式定位方法
CN202472689U (zh) * 2012-03-06 2012-10-03 上海骏聿数码科技有限公司 一种人脸姿态检测***
CN102881239A (zh) * 2011-07-15 2013-01-16 鼎亿数码科技(上海)有限公司 基于图像识别的广告投播***及方法
CN103300815A (zh) * 2012-03-15 2013-09-18 凹凸电子（武汉）有限公司 眼球关注点确定方法、装置和***
CN103996033A (zh) * 2014-05-29 2014-08-20 厦门瑞为信息技术有限公司 一种基于人脸五官坐标跟踪的真人识别方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101335864A (zh) * 2007-06-28 2008-12-31 当代天启技术（北京）有限公司 统计户外视频收视人数的方法和***
CN102446270A (zh) * 2010-10-15 2012-05-09 汉王科技股份有限公司 基于人脸识别的监测装置及监测方法
CN102881239A (zh) * 2011-07-15 2013-01-16 鼎亿数码科技(上海)有限公司 基于图像识别的广告投播***及方法
CN102622596A (zh) * 2012-02-20 2012-08-01 哈尔滨工业大学 面向生物特征识别的交互式定位方法
CN202472689U (zh) * 2012-03-06 2012-10-03 上海骏聿数码科技有限公司 一种人脸姿态检测***
CN103300815A (zh) * 2012-03-15 2013-09-18 凹凸电子（武汉）有限公司 眼球关注点确定方法、装置和***
CN103996033A (zh) * 2014-05-29 2014-08-20 厦门瑞为信息技术有限公司 一种基于人脸五官坐标跟踪的真人识别方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106778676A (zh) * 2016-12-31 2017-05-31 中南大学 一种基于人脸识别及图像处理的注意力评估方法
CN106778676B (zh) * 2016-12-31 2020-02-18 中南大学 一种基于人脸识别及图像处理的注意力评估方法
CN108921829A (zh) * 2018-06-20 2018-11-30 广州晖恒广告策划有限公司 一种基于视觉注意机制的广告设计客观评价方法
CN108875678A (zh) * 2018-06-29 2018-11-23 上海小蚁科技有限公司 标的物的关注人数确定方法及装置、存储介质、终端
CN111160945A (zh) * 2019-02-27 2020-05-15 浙江诸暨美数信息科技有限公司 基于视频技术的广告精准投放方法和***
CN109767273A (zh) * 2019-04-10 2019-05-17 深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司 一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质
CN109767273B (zh) * 2019-04-10 2019-07-16 深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司 一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质

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