CN106886909A - 用于商品选购的方法和*** - Google Patents

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周晓凌
张云华
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Abstract

本发明公开了一种用于商品选购的方法和***，涉及智能控制领域。其中方法包括：接收视频信息；根据视频信息得到用户的表情识别结果和兴趣度；根据表情识别结果和兴趣度，向用户下发商品信息。本发明的用于商品选购的方法和***，通过对用户表情识别和兴趣度进行分析，根据得到的表情识别结果和兴趣度针对性地向用户下发商品信息，帮助用户快速定位满意商品或感兴趣商品，节省了顾客的购物时间，提升了购物体验。

Description

用于商品选购的方法和***
技术领域
本发明涉及智能控制领域，尤其涉及一种用于商品选购的方法和***。
背景技术
目前大型综合购物中心建筑面积大，品牌多，顾客的选购范围大、可选商品的种类繁多。顾客在选购商品时，往往要货比三家，逐一浏览各个店铺后进行再决定选购目标。这时常常出现以下几种情况：第一，顾客浏览完一层或几层店铺后，觉得对之前某个店铺的商品较为满意，这时又想不起来该店铺的具体方位；第二，相同类型的商品，虽然款式类似，但是记不清在之前店铺挑选时该商品的价格是多少；第三，觉得某两个店铺的衣服大致相似，但是由于记不清之前店铺的衣服细节，无法做出决定。
对于第一种情况，顾客只能进行逐一查找店铺，凭运气找到中意的店铺。对于第二和第三种情况，在顾客记住店铺位置的情况下需要返回之前店铺查找商品再进行比较，而如果客户记不清店铺位置，就只能逐一查找。上述三种情况，顾客为了比较商品均要走很多重复路线，影响了购物效率，降低了购物体验。
发明内容
本发明的发明人发现了上述现有技术中存在问题，并因此针对上述问题中的至少一个问题提出了一种新的技术方案。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于商品选购的方法，包括：
接收视频信息；
根据视频信息得到用户的表情识别结果和兴趣度；
根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发商品信息。
在一个实施例中，根据所述视频信息得到用户的表情识别结果的步骤包括：
采用帧间差分法，根据所述视频信息中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，所述用户表情特征包括眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离；
将暂态特征信息与所述用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果，所述表情识别结果包括满意和不满意。
在一个实施例中，将暂态特征信息与所述用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果的步骤包括：
根据暂态特征信息得到暂态特征值；
根据基准特征信息得到基准特征值；
统计所述视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量；
当所述数量超过预定数值时，判断用户满意，否则为不满意。
在一个实施例中，根据所述视频信息得到用户的兴趣度的步骤包括：
根据所述视频信息统计用户的停留时间；
当所述停留时间超过预定时间时，判断用户感兴趣，所述兴趣度包括感兴趣和不感兴趣。
在一个实施例中，根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发商品信息的步骤包括：
根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发满意的和/或感兴趣的商品信息。
在一个实施例中，上述任一实施例涉及的商品信息包括商品图像、位置和价格。
根据本发明的另一方面，提供了一种用于商品选购的***，包括：
视频单元，用于接收视频信息；
表情分析单元，用于根据所述视频信息得到用户的表情识别结果；
兴趣度分析单元，用于根据所述视频信息得到用户的兴趣度；
发送单元，用于根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发商品信息。
在一个实施例中，所述表情分析单元，具体用于采用帧间差分法，根据所述视频信息中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，所述用户表情特征包括眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离；将暂态特征信息与所述用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果，所述表情识别结果包括满意和不满意。
在一个实施例中，所述表情分析单元，还用于根据暂态特征信息得到暂态特征值；根据基准特征信息得到基准特征值；统计所述视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量；当所述数量超过预定数值时，判断用户满意，否则为不满意。
在一个实施例中，所述兴趣度分析单元具体用于根据所述视频信息统计用户的停留时间；当所述停留时间超过预定时间时，判断用户感兴趣，所述兴趣度包括感兴趣和不感兴趣。
在一个实施例中，所述发送单元，具体用于根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发满意的和/或感兴趣的商品信息。
在一个实施例中，上述任一实施例涉及的商品信息包括商品图像、位置和价格。
本发明的用于商品选购的方法和***，通过对用户表情识别和兴趣度进行分析，根据表情识别结果和兴趣度向用户下发商品信息，帮助用户快速定位满意商品，节省了购物时间，提升了购物体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的用于商品选购的方法的一个实施例的示意图。
图2为本发明的用于商品选购的方法中获得表情识别结果的方法的一个实施例的示意图。
图3为本发明的用于商品选购的方法的另一个实施例的示意图。
图4为本发明的用于商品选购的***的一个实施例的示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明的用于商品选购的方法一个实施例的示意图。优选的，本实施例的方法步骤由本发明的用于商品选购的***执行。如图1所示，本实施例的方法包括：
步骤101，接收视频信息。
在一个实施例中，视频信息可以从设置在各店铺的多个摄像头获取。
步骤102，根据视频信息得到用户的表情识别结果和兴趣度。例如，采用表情识别技术，对视频信息中用户的表情进行识别，获得用户的表情识别结果，表情识别结果包括用户对商品是否满意。还可以从视频信息中获得用户对商品的兴趣度。
在一个实施例中，通过对视频信息中用户在某个柜台或商品的停留时间进行统计，当停留时间超过了预定时间时(例如5分钟)，则判断用户对此商品感兴趣。
步骤103，根据表情识别结果和兴趣度，向用户下发商品信息。其中，商品信息可以包括但不限于商品图像、位置和价格。商品信息可以柜台、店铺的位置保存在数据库中，也可以基于视频信息得到用户所在的店铺或柜台的位置，然后进行商品识别，或者通过在视频信息中获取的商品二维码、条形码编号等代码进行查找。可以仅下发用户满意的商品信息，仅下发用户感兴趣的商品信息，或者用户既感兴趣又满意的商品信息。本领域技术人员可以根据具体的应用场景灵活配置相应的下发策略。
图1所示的实施例中，用户能够获得下发的商品信息，从而获得心仪商品的商品图像、位置和价格等信息，避免了在购物中心往复查找商品的不便，从而提高了顾客的购物体验。
图2为本发明的用于商品选购的方法中获得用户表情识别结果的方法的一个实施例的示意图。如图2所示，包括：
步骤201，采用帧间差分法，根据视频信息中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，用户表情特征包括眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离。
人脸面部表情是由面部肌肉的收缩运动引起的，基于面部的眉毛、眼睛、嘴等面部特征发生基于彼此之间距离长度的形变，这种引起人脸暂时形变的特征叫做暂态特征，而处于中性表情状态下的眉毛、眼睛、嘴相互之间几何距离长度结构成为永久特征，即基准特征。采用帧间差分法，可以根据视频信息中相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，包括但不限于用户眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离。
步骤202，将暂态特征信息与用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果，表情识别结果包括满意和不满意。
可以采用多种方式获取用户表情的基准特征信息。例如，可以在购物中心设置注册查询终端，该终端设置有摄像头。用户通过手机应用扫描二维码或者输入用户名和密码的方式登入本发明的***。摄像头采集用户的面部特征信息，从而获得基准特征信息。在另一种实现方式中，可以从遍布在购物中心柜台的摄像头获取用户的实时表情信息，通过计算平均值来获取用户表情的基准特征信息。
在一个实施例中，根据获得的暂态特征信息，可以得到用户的暂态特征值，例如眉毛到眼睛的距离。根据基准特征信息得到基准特征值。然后，统计在视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量。经过大量统计和实验发现，当人满意或愉悦时，眉毛、眼睛和嘴之间的相对距离会增加，反之则会减小或不变。这里可以通过设置于柜台的摄像头获取视频信息，统计用户在该柜台的停留时间段内的暂态特征值大于基准特征值的数量；也可以是固定时间段(例如2分钟)内的暂态特征值大于基准特征值的数量，此时当用户停留时间小于固定时间时，则不进行统计，减小了运算量。在一个具体实施例中，例如在接收的100帧视频信息中，用户暂态特征值大于基准特征值的数量超过了70帧，则认为用户满意，否则为不满意。
在图2所示的获取表情识别的方法中，基于视频信息中的暂态特征值，与用户的基准特征值进行比较并统计，更为精准的判断用户的满意度。
图3为本发明的用于商品选购的另一个实施例的示意图。如图3所示，包括：
步骤301，接收视频信息。其中视频信息可以从设置于各个店铺或柜台的摄像头中获取。对于用户表情的识别进入步骤302，对于用户兴趣度的判断进入步骤307。
步骤302，根据视频中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息。例如，可以采用帧间差分法获取用户的暂态特征信息。
步骤303，根据暂态特征信息得到暂态特征值。
步骤304，根据基准特征信息得到基准特征值。这里，基准特征信息可以通过用户在注册查询终端中注册时，视频采集，可以是统计暂态特征信息，得到统计平均值获得。
步骤305，统计视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量。
步骤306，当暂态特征值大于基准特征值的数量超过预定数值时，则判断用户满意，否则判断用户不满意，然后进入步骤309。
步骤307，根据视频信息统计用户的停留时间。例如，可以统计用户在某个店面或某个柜台的停留时间。
步骤308，当停留时间超过预定时间时，判断用户感兴趣。其中用户的兴趣度包括感兴趣和不感兴趣。预定时间可以根据实际情况进行设定，例如5分钟。
步骤309，根据表情识别结果和兴趣度，向用户下发商品信息。例如，可以仅下发用户满意的商品信息，仅下发用户感兴趣的商品信息，或者用户既感兴趣又满意的商品信息。本领域技术人员可以根据具体的应用场景灵活配置相应的下发策略。可以在购物中心设置本发明***中的下发单元，例如注册查询终端，用户在购物时，可以登录注册查询终端进行查询。
图3所示的实施例中，通过对用户表情识别和兴趣度进行分析，根据表情识别结果和兴趣度向用户下发商品信息，顾客在需要查找自己心仪商品时，仅需在注册查询终端等下发单元处登录***，就可以帮助用户快速定位满意商品，节省了购物时间，提升了购物体验。
图4为本发明的用于商品选购的***的一个实施例的示意图。如图4所示，包括：视频单元401、表情分析单元402、兴趣度分析单元403和发送单元404，其中：
视频单元401用于接收视频信息。
表情分析单元402用于根据视频信息得到用户的表情识别结果。
在一个实施例中，表情分析单元402具体用于采用帧间差分法，根据视频信息中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，用户表情特征包括眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离；将暂态特征信息与用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果，表情识别结果包括满意和不满意。还用于根据暂态特征信息得到暂态特征值；根据基准特征信息得到基准特征值；统计视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量；当数量超过预定数值时，判断用户满意，否则为不满意。
兴趣度分析单元403用于根据视频信息得到用户的兴趣度。
在一个实施例中，兴趣度分析单元403具体用于根据视频信息统计用户的停留时间；当停留时间超过预定时间时，判断用户感兴趣，兴趣度包括感兴趣和不感兴趣。
发送单元404用于根据表情识别结果和兴趣度，向用户下发商品信息。
在一个实施例中，发送单元404可以是设置在购物中心的注册查询终端，可以仅下发用户满意的商品图像、位置和价格等商品信息，也可以仅下发用户感兴趣的商品信息，或者用户既感兴趣又满意的商品信息。本领域技术人员可以根据具体的应用场景灵活配置相应的下发策略。
下面对本发明用于商品选购的***的一个具体实施例进行说明。购物中心在各层设置有多个注册查询终端，该终端可作为下发单元。顾客A在进入购物中心后，通过手机应用扫描二维码或者输入用户名密码登陆***，摄像头将顾客A的视频信息发送给视频单元。表情分析单元根据视频信息获得顾客A的基准特征信息，从而得到基准特征值。顾客A在登陆***注册后，开始购物。与此同时，各柜台、店铺设置的摄像头将顾客A的视频信息发送给视频单元。表情分析单元采用表情识别技术，对视频信息中用户的表情进行识别，获得顾客A的暂态特征信息，进而得到暂态特征信息值，通过与基准特征信息值对比，得到顾客A的满意度分析结果。兴趣度分析单元根据视频信息统计顾客A在某柜台或店铺的停留时间，当停留时间超过预定时间时，则判断顾客A对该柜台的商品感兴趣。可以针对实际应用场景指定下发策略，顾客A在购物中心的注册查询终端再次登录即可查询其感兴趣的商品信息。进一步的，顾客A还可以采用手机应用的形式登录***查看自己感兴趣或满意的商品信息。从而避免了提高了购物体验，减少由于查找商品带来的疲劳。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (12)

1.一种用于商品选购的方法，其特征在于，包括：
接收视频信息；
根据所述视频信息得到用户的表情识别结果和兴趣度；
根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发商品信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述视频信息得到用户的表情识别结果的步骤包括：
采用帧间差分法，根据所述视频信息中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，所述用户表情特征包括眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离；
将暂态特征信息与所述用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果，所述表情识别结果包括满意和不满意。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将暂态特征信息与所述用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果的步骤包括：
根据暂态特征信息得到暂态特征值；
根据基准特征信息得到基准特征值；
统计所述视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量；
当所述数量超过预定数值时，判断用户满意，否则为不满意。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述视频信息得到用户的兴趣度的步骤包括：
根据所述视频信息统计用户的停留时间；
当所述停留时间超过预定时间时，判断用户感兴趣，所述兴趣度包括感兴趣和不感兴趣。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发商品信息的步骤包括：
根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发满意的和/或感兴趣的商品信息。
6.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述商品信息包括商品图像、位置和价格。
7.一种用于商品选购的***，其特征在于，包括：
视频单元，用于接收视频信息；
表情分析单元，用于根据所述视频信息得到用户的表情识别结果；
兴趣度分析单元，用于根据所述视频信息得到用户的兴趣度；
发送单元，用于根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发商品信息。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述表情分析单元，具体用于采用帧间差分法，根据所述视频信息中的相邻两帧获得用户表情特征的暂态特征信息，所述用户表情特征包括眉毛到眼睛的距离、眉毛到嘴的距离以及嘴到眼睛的距离；将暂态特征信息与所述用户表情的基准特征信息进行比较，获得用户的表情识别结果，所述表情识别结果包括满意和不满意。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述表情分析单元，还用于根据暂态特征信息得到暂态特征值；根据基准特征信息得到基准特征值；统计所述视频各帧中暂态特征值大于基准特征值的数量；当所述数量超过预定数值时，判断用户满意，否则为不满意。
10.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述兴趣度分析单元具体用于根据所述视频信息统计用户的停留时间；当所述停留时间超过预定时间时，判断用户感兴趣，所述兴趣度包括感兴趣和不感兴趣。
11.根据权利要求10所述的***，其特征在于，所述发送单元，具体用于根据所述表情识别结果和所述兴趣度，向用户下发满意的和/或感兴趣的商品信息。
12.根据权利要求7至11任意一项所述的***，其特征在于，所述商品信息包括商品图像、位置和价格。
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