CN107786896A - 信息的推送方法、装置、终端设备和存储介质 - Google Patents

信息的推送方法、装置、终端设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种信息的推送方法、装置、终端设备和存储介质。该方法包括：在直播过程中获取观众的人脸图像；将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。本申请实施例提供的信息的推送方法，根据人脸图像获取观众对直播内容的主观态度，根据主观态度推送目标信息，可以提高直播过程中信息推送的便捷性。

Description

信息的推送方法、装置、终端设备和存储介质
技术领域
本申请实施例涉及互联网技术，尤其涉及一种信息的推送方法、装置、终端设备和存储介质。
背景技术
随着网络技术的快速发展，移动直播技术已经成为时下的社会热点之一。用户可以通过终端设备中的直播软件做直播，通过直播的方式介绍一款产品、分享当前所处的旅游景点或者一种料理的制作过程等。
相关技术中，用户利用终端设备做直播时，需要观看评论区的评论内容获知观众对直播内容的主观态度，用户查看评论内容时，影响用户专心的做直播，操作极不方便。
发明内容
本申请实施例提供一种信息的推送方法、装置、终端设备和存储介质，可以提高直播过程中信息推送的便捷性。
第一方面，本申请实施例提供了一种信息的推送方法，该方法包括：
在直播过程中获取观众的人脸图像；
将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。
第二方面，本申请实施例还提供了一种信息的推送装置，该装置包括：
人脸图像获取模块，用于在直播过程中获取观众的人脸图像；
主观态度获取模块，用于将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
目标信息推送模块，用于获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。
第三方面，本申请实施例还提供了一种终端设备，包括：处理器、存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的推送方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的推送方法。
本申请实施例，在直播过程中获取观众的人脸图像，然后将人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度，最后获取根据主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送目标信息。本申请实施例提供的信息的推送方法，根据人脸图像获取观众对直播内容的主观态度，根据主观态度推送目标信息，可以提高直播过程中信息推送的便捷性。
附图说明
图1是本申请实施例中的一种信息的推送方法的流程图；
图2是本申请实施例中的另一种信息的推送方法的流程图；
图3是本申请实施例中的又一种信息的推送方法的流程图；
图4是本申请实施例中的又一种信息的推送方法的流程图；
图5是本申请实施例中的一种信息的推送装置的结构示意图；
图6是本申请实施例中的一种终端设备的结构示意图；
图7是本申请实施例中的另一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
图1为本申请实施例提供的一种信息的推送方法的流程图，本实施例可适用于在直播过程中向观众推送信息的情况，该方法可以由信息的推送装置来执行，该装置可以集成于手机、平板电脑等终端设备中，或者集成于服务器中。如图1所示，该方法包括如下步骤。
步骤110，在直播过程中获取观众的人脸图像。
其中，直播可以是网络直播或电视直播。直播可以分为文字图片直播和视频直播，其中，电视直播以视频直播为主，网络直播以图文直播为主。本实施例中，主要针对网络直播进行说明。本应用场景下，直播可以是用户利用终端设备中安装的直播软件就某一主题内容进行的直播。主题内容可以是任意的符合法律规定、积极健康的内容，例如：一道美食的烹饪过程、衣服的搭配技巧、旅游景点的介绍或对历史的讲解等。观众可以是观看当前直播的所有观众。人脸图像可以是包含一帧图像的静态人脸图像，或者包含多帧连续图像的动态人脸图像。
可选的，在直播过程中获取观众的人脸图像的方式可以是，播放直播内容的终端设备启动图像采集装置，采集观众的人脸图像；或者，直播服务器向播放直播内容的终端设备发送采集人脸图像的指令，并接收终端设备发送的人脸图像。本实施例中，在获取到人脸图像后，需对人脸图像进行预处理，以使得人脸图像适于后续的操作。对人脸图像进行预处理的过程可以是，首先对每帧人脸图像进行人脸检测，确定人脸区域，然后检测人脸区域中的关键点特征点，基于检测到的关键特征点对人脸图像进行校准，最后将校准后的人脸图像按照预设模板进行编辑处理，以获得符合预设模板的人脸图像。其中，人脸检测可以采用现有的人脸检测算法对输入的人脸图像进行扫描，直至确定出人脸区域。人脸的关键特征点可以包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴及脸部外轮廓等。预设模板包含图像的尺寸、像素等信息。
步骤120，将人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度。
其中，主观态度可以是个体对特定事物所持有的心理倾向，并将这种心理倾向反映于面部中。主观态度可以包括个体的各种情绪，如喜欢、讨厌及冷漠等。本实施例中，主观态度确定模型可以根据观众观看直播时的人脸图像确定用户对当前直播内容的主观态度。主观态度确定模型可以是基于设定的机器学习语言，通过人脸图像样本集进行不断的训练获得的模型。
可选的，将人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度的过程可以是，首先将人脸图像输入主观态度确定模型，获取人脸图像对应的表情信息，然后根据表情信息获取观众对当前直播内容的主观态度。
其中，表情信息可以包括高兴、难过、惊讶、害怕及愤怒等。本实施例中，主观态度确定模型经过被标记的人脸样本集的训练可以确定观众对当前直播内容的主观态度。示例性的，人脸图像对应的表情信息为兴奋，则表示观众对直播内容的主观态度为喜欢。本实施例中的主观态度确定模型具有确定观众对直播内容的主观态度的能力，将人脸图像输入主观态度确定模型进行表情识别后获得的表情信息为兴奋，主观态度确定模型根据兴奋的表情获得用户喜欢当前的直播内容。再例如，假设当前主播正通过直播介绍一款化妆品，主播介绍说该产品对美白及抗皱具有明显的效果，其中一些观众正存在这样的皮肤问题，当听到主播的介绍后，就会表现出极大的兴趣，获取到这些观众的人脸图像，将这些人脸图像输入主观态度确定模型获得的表情信息为惊喜，主观态度确定模型根据惊喜的表情判断出观众喜欢当前的直播内容。
步骤130，获取根据主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送目标信息。
其中，目标信息可以是与直播内容相关的信息，例如可以是主播所介绍产品的购买链接、优惠信息等。向观众推送目标信息的方式可以是，将目标信息推送至观众的终端设备中。
本实施例中，获取根据主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送目标信息的过程可以是，首先获取与直播内容相关的目标信息，然后向主观态度为喜欢的观众推送目标信息。可选的，不向主观态度为不喜欢或冷漠的观众推送目标信息。
可选的，若本实施例的推送方法由终端设备执行，推送过程可以是，播放直播内容的终端设备启动图像采集装置，采集到观众的人脸图像后，将该人脸图像输入主观态度确定模型，以获得观众对当前直播内容的主观态度，若观众对直播内容的主观态度为喜欢，则该终端设备向直播服务器发送请求目标信息的指令，终端设备接收到目标信息后，将目标信息推送至当前直播界面，使观众看到该目标信息。可选的，若本实施例的推送方法由服务器执行，则推送过程可以是，直播服务器向播放直播内容的终端设备发送采集人脸图像的指令，然后接收所有播放直播内容的终端设备发送的人脸图像，将接收的人脸图像一一输入主观态度确定模型，获取每个观众对当前直播内容的主观态度，然后获取与直播内容相关的目标信息，将目标信息推送至主观态度为喜欢的观众的终端设备。
可选的，在获取与直播内容相关的目标信息之前，还包括：接收主播发送的目标信息标识码，并将目标信息标识码存储至预设位置。
其中，目标信息标识码的形式可以是二维码或条形码。预设位置可以是直播服务器中的存储器。本应用场景下，主播在直播开始前，将目标信息标识码上传至直播服务器中，服务器将该目标信息标识码存储至预设位置中。
相应的，获取与直播内容相关的目标信息可通过下述方式实施：对目标信息标识码进行解析，获取与直播内容相关的目标信息。
对目标信息标识码进行解析的过程可以是，首先扫描目标信息标识码，然后将扫描到的目标信息标识码进行解析。
本实施例的技术方案，在直播过程中获取观众的人脸图像，然后将人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度，最后获取根据主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送目标信息。本申请实施例提供的信息的推送方法，根据人脸图像获取观众对直播内容的主观态度，根据主观态度推送目标信息，可以提高直播过程中信息推送的便捷性。
可选的，在直播过程中获取观众的人脸图像还可通过下述方式实施：在直播过程中，每隔预设时间获取观众的至少一帧人脸图像。
其中，预设时间可以设置为具体的时间值，例如，可以设置为5-10分钟之间的任意值。示例性的，假设预设时间设置为8分钟，则主播在直播过程中，每隔8分钟获取当前观众的至少一帧人脸图像。这样做的好处是，不需要一直获取观众的人脸图像，在降低数据处理量的同时，还可以减小数据传输难度。
可选的，在直播过程中获取观众的人脸图像还可通过下述方式实施还可通过下述方式实施：在直播过程中对直播内容进行语义识别，当直播内容中出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。
其中，预设关键词可以是涉及到主观态度的词语，如感兴趣、喜欢等。对直播内容进行语义识别的方式可以是，采用现有的语义识别技术对主播所说的内容进行语义识别。本实施例中，当识别到主播所说的内容出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。示例性的，当主播通过直播平台做直播时，直播的内容出现“如果大家对这款产品感兴趣的话，……”，该句话中出现了“感兴趣”的预设关键词，则控制终端设备获取观众的人脸图像。
本实施例的技术方案，当直播内容中出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。不需要一直获取观众的人脸图像，在降低数据处理量的同时，还可以减小数据传输难度。
图2为本申请实施例提供的另一种信息的推送方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤。
步骤210，获取观众观看直播时的第一人脸图像集。
本实施例中，获取观众观看直播时的第一人脸图像集的过程可以是，选择某个直播平台中人气排在前10的主播的直播作为直播样本，在这些主播做直播的过程中，采集大量的观众的人脸图像，形成第一人脸图像集。
步骤220，根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记，获得第一人脸图像样本集。
本实施例中，根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记的方式可以是，观看直播的每个观众根据自身对直播内容的主观态度对采集的人脸图像进行标记，示例性的，收集了10000个观众在观看直播时的人脸图像，让这10000个观众分别对自己的人脸图像根据其对直播内容的主观态度进行标记；或者，对获取的第一人脸图像集进行人工分析，结合人脸图像的表情，分析获得人脸图像对应的观众对直播内容的主观态度，然后对人脸图像进行标记；或者对于喜欢度超过第一阈值的直播样本，将观看该直播的观众的人脸图像都标记为“喜欢”，对于喜欢度小于第二阈值的直播样本，将观看该直播的观众的人脸图像都标记为“不喜欢”。其中，第一阈值可以是90％-100％之间的任意值，第二阈值可以是0-10％之间的任意值。
步骤230，根据第一人脸样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
本实施例中，在获得第一人脸样本集后，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练，在训练过程中，不断调整算法中的参数，使得主观态度确定模型具有准确识别主观态度的能力，即输入人脸图像后，输出结果中的主观态度与标记的信息一致。在主观态度确定模型被成功训练后，就可以用来识别观众对直播内容的主观态度。
步骤240，在直播过程中获取观众的人脸图像。
步骤250，将人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度。
步骤260，获取根据主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送目标信息。
本实施例的技术方案，获取观众观看直播时的第一人脸图像集，根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记，获得第一人脸图像样本集，根据第一人脸样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。通过采集图像集对主观态度确定进行训练，可以提高主观态度确定模型确定主观态度的准确性。
图3为本申请实施例提供的又一种信息的推送方法的流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤。
步骤310，获取观众观看直播时的第二人脸图像集。
本实施中，获取第二人脸图像集的方式与上述实施例中获取第一人脸图像集的方式类似，此处不再赘述。
步骤320，根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对第二人脸图像集进行标记，获得第二人脸图像样本集。
其中，根据表情信息对第二人脸图像集进行标记的方式可以是，将第二人脸图像集中的人脸图像分别输入现有的表情识别模型中，从而获得每个人脸图像对应的表情信息，然后将获得的表情信息分别标记于对应的人脸图像中。本实施例中根据观众对直播内容的主观态度对第二人脸图像集进行标记方式和上述实施例中根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记的方式类似，此处不再赘述。根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对第二人脸图像集进行标记的形式可以是“表情-主观态度”。
步骤330，根据第二人脸图像样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
本实施例中，在获得第二人脸样本集后，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练，在训练过程中，不断调整算法中的参数，使得主观态度确定模型具有准确确定观众主观态度的能力，即输入人脸图像后，输出结果中的主观态度与标记的信息一致。在主观态度确定模型被成功训练后，就可以用来确定观众对直播内容的主观态度。
步骤340，将人脸图像输入主观态度确定模型，获取人脸图像对应的表情信息。
步骤350，根据表情信息获取观众对当前直播内容的主观态度。
本实施例的技术方案，获取观众观看直播时的第二人脸图像集，根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对第二人脸图像集进行标记，获得第二人脸图像样本集，根据第二人脸图像样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。通过采集图像集对主观态度确定模型进行训练，可以提高主观态度确定模型确定主观态度的准确性。
图4为本申请实施例提供的又一种信息的推送方法的流程图，作为对上述实施例的进一步解释，如图4所示，该方法包括如下步骤。
步骤410，获取观众观看直播时的第二人脸图像集。
步骤420，根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对第二人脸图像集进行标记，获得第二人脸图像样本集。
步骤430，根据第二人脸图像样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
步骤440，在直播过程中对直播内容进行语义识别，当直播内容中出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。
步骤450，将人脸图像输入主观态度确定模型，获取人脸图像对应的表情信息。
步骤460，根据表情信息获取观众对当前直播内容的主观态度。
步骤470，获取与直播内容相关的目标信息。
步骤480，向主观态度为喜欢的观众推送目标信息。
图5为本申请实施例提供的一种信息的推送装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：人脸图像获取模块510，主观态度获取模块520和目标信息推送模块530。
人脸图像获取模块510，用于在直播过程中获取观众的人脸图像；
主观态度获取模块520，用于将人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
目标信息推送模块530，用于获取根据主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送目标信息。
可选的，人脸图像获取模块510，还用于：
播放直播内容的终端设备启动图像采集装置，采集观众的人脸图像；
或者，
直播服务器向播放直播内容的终端设备发送采集人脸图像的指令，并接收终端设备发送的人脸图像。
可选的，人脸图像获取模块510，还用于：
在直播过程中，每隔预设时间获取观众的至少一帧人脸图像；
或者；
在直播过程中对直播内容进行语义识别，当直播内容中出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。
可选的，还包括：
第一人脸图像集获取模块，用于获取观众观看直播时的第一人脸图像集；
第一人脸图像样本集获取模块，用于根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记，获得第一人脸图像样本集；
第一模型训练模块，用于根据第一人脸样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
可选的，主观态度获取模块520，还用于：
将人脸图像输入主观态度确定模型，获取人脸图像对应的表情信息；
根据表情信息获取观众对当前直播内容的主观态度。
可选的，还包括：
第二人脸图像集获取模块，用于获取观众观看直播时的第二人脸图像集；
第二人脸图像样本集获取模块，用于根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对第二人脸图像集进行标记，获得第二人脸图像样本集；
第二模型训练模块，用于根据第二人脸图像样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
可选的，目标信息推送模块530，还用于：
获取与直播内容相关的目标信息；
向主观态度为喜欢的观众推送目标信息。
可选的，还包括：
目标信息标识码接收模块，用于接收主播发送的目标信息标识码，并将目标信息标识码存储至预设位置；
相应的，目标信息推送模块530，还用于：
对目标信息标识码进行解析，获取与直播内容相关的目标信息。
图6为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。如图6所示，终端设备600包括存储器601和处理器602，其中处理器602用于执行如下步骤：
在直播过程中获取观众的人脸图像；
将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。
图7是本申请实施例提供的另一种终端设备的结构示意图。如图7所示，该终端可以包括：壳体(图中未示出)、存储器601、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)602(又称处理器，以下简称CPU)、存储在存储器601上并可在处理器602上运行的计算机程序、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述CPU602和所述存储器601设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述终端的各个电路或器件供电；所述存储器601，用于存储可执行程序代码；所述CPU602通过读取所述存储器601中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序。
所述终端还包括：外设接口603、RF(Radio Frequency，射频)电路605、音频电路606、扬声器611、电源管理芯片608、输入/输出(I/O)子***609、触摸屏612、其他输入/控制设备610以及外部端口604，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线607来通信。
应该理解的是，图示终端设备600仅仅是终端的一个范例，并且终端设备600可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
下面就本实施例提供的用于信息的推送的终端设备进行详细的描述，该终端设备以智能手机为例。
存储器601，所述存储器601可以被CPU602、外设接口603等访问，所述存储器601可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
外设接口603，所述外设接口603可以将设备的输入和输出外设连接到CPU602和存储器601。
I/O子***609，所述I/O子***609可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏612和其他输入/控制设备610，连接到外设接口603。I/O子***609可以包括显示控制器6091和用于控制其他输入/控制设备610的一个或多个输入控制器6092。其中，一个或多个输入控制器6092从其他输入/控制设备610接收电信号或者向其他输入/控制设备610发送电信号，其他输入/控制设备610可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器6092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。
其中，按照触摸屏的工作原理和传输信息的介质分类，触摸屏612可以为电阻式、电容感应式、红外线式或表面声波式。按照安装方式分类，触摸屏612可以为：外挂式、内置式或整体式。按照技术原理分类，触摸屏612可以为：矢量压力传感技术触摸屏、电阻技术触摸屏、电容技术触摸屏、红外线技术触摸屏或表面声波技术触摸屏。
触摸屏612，所述触摸屏612是用户终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。可选的，触摸屏612将用户在触屏幕上触发的电信号(如接触面的电信号)，发送给处理器602。
I/O子***609中的显示控制器6091从触摸屏612接收电信号或者向触摸屏612发送电信号。触摸屏612检测触摸屏上的接触，显示控制器6091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏612上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏612上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。
RF电路605，主要用于建立智能音箱与无线网络(即网络侧)的通信，实现智能音箱与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。
音频电路606，主要用于从外设接口603接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器611。
扬声器611，用于将智能音箱通过RF电路605从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。
电源管理芯片608，用于为CPU602、I/O子***及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。
在本实施例中，中央处理器602用于：
在直播过程中获取观众的人脸图像；
将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。
进一步地，所述在直播过程中获取观众的人脸图像，包括：
播放直播内容的终端设备启动图像采集装置，采集观众的人脸图像；
或者，
直播服务器向播放直播内容的终端设备发送采集人脸图像的指令，并接收所述终端设备发送的人脸图像。
进一步地，所述在直播过程中获取观众的人脸图像，包括：
在直播过程中，每隔预设时间获取观众的至少一帧人脸图像；
或者；
在直播过程中对直播内容进行语义识别，当直播内容中出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。
进一步地，在将所述人脸图像输入主观态度确定模型之前，还包括：
获取观众观看直播时的第一人脸图像集；
根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记，获得第一人脸图像样本集；
根据所述第一人脸样本集，基于设定机器学习算法对所述主观态度确定模型进行训练。
进一步地，将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度，包括：
将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取所述人脸图像对应的表情信息；
根据所述表情信息获取观众对当前直播内容的主观态度。
进一步地，获取所述人脸图像对应的表情信息之前，还包括：
获取观众观看直播时的第二人脸图像集；
根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对所述第二人脸图像集进行标记，获得第二人脸图像样本集；
根据所述第二人脸图像样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
进一步地，所述获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息，包括：
获取与直播内容相关的目标信息；
向主观态度为喜欢的观众推送所述目标信息。
进一步地，在获取与直播内容相关的目标信息之前，还包括：
接收主播发送的目标信息标识码，并将所述目标信息标识码存储至预设位置；
相应的，获取与直播内容相关的目标信息包括：
对所述目标信息标识码进行解析，获取与直播内容相关的目标信息。
本申请实施例还提供一种包含终端设备可执行指令的存储介质，所述终端设备可执行指令在由终端设备处理器执行时用于执行一种信息的推送方法。
本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的信息推送操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的信息的推送方法中的相关操作。
上述装置可执行本申请前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请前述所有实施例所提供的方法。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种信息的推送方法，其特征在于，包括：
在直播过程中获取观众的人脸图像；
将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。
2.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，所述在直播过程中获取观众的人脸图像，包括：
播放直播内容的终端设备启动图像采集装置，采集观众的人脸图像；
或者，
直播服务器向播放直播内容的终端设备发送采集人脸图像的指令，并接收所述终端设备发送的人脸图像。
3.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，所述在直播过程中获取观众的人脸图像，包括：
在直播过程中，每隔预设时间获取观众的至少一帧人脸图像；
或者；
在直播过程中对直播内容进行语义识别，当直播内容中出现预设关键词时，获取观众的至少一帧人脸图像。
4.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，在将所述人脸图像输入主观态度确定模型之前，还包括：
获取观众观看直播时的第一人脸图像集；
根据观众对直播内容的主观态度对第一人脸图像集进行标记，获得第一人脸图像样本集；
根据所述第一人脸样本集，基于设定机器学习算法对所述主观态度确定模型进行训练。
5.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度，包括：
将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取所述人脸图像对应的表情信息；
根据所述表情信息获取观众对当前直播内容的主观态度。
6.根据权利要求5所述的推送方法，其特征在于，获取所述人脸图像对应的表情信息之前，还包括：
获取观众观看直播时的第二人脸图像集；
根据表情信息和观众对直播内容的主观态度对所述第二人脸图像集进行标记，获得第二人脸图像样本集；
根据所述第二人脸图像样本集，基于设定机器学习算法对主观态度确定模型进行训练。
7.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，所述获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息，包括：
获取与直播内容相关的目标信息；
向主观态度为喜欢的观众推送所述目标信息。
8.根据权利要求7所述的推送方法，其特征在于，在获取与直播内容相关的目标信息之前，还包括：
接收主播发送的目标信息标识码，并将所述目标信息标识码存储至预设位置；
相应的，获取与直播内容相关的目标信息包括：
对所述目标信息标识码进行解析，获取与直播内容相关的目标信息。
9.一种信息的推送装置，其特征在于，包括：
人脸图像获取模块，用于在直播过程中获取观众的人脸图像；
主观态度获取模块，用于将所述人脸图像输入主观态度确定模型，获取观众对当前直播内容的主观态度；
目标信息推送模块，用于获取根据所述主观态度和当前直播内容确定的目标信息，并向观众推送所述目标信息。
10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的推送方法。
11.一种存储介质，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如权利要求1-8中任一所述的推送方法。
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