[发明专利]一种广告展示方法、装置、广告机器人及存储介质

说明书

本发明公开了一种广告展示方法、装置、广告机器人及存储介质，方法包括以下步骤：拍摄获取区域图像；对获取的区域图像进行人脸识别，获取待识别人脸图像；从待识别人脸图像中提取待识别人脸特征信息；将待识别人脸特征信息与储存的至少一个预设人脸特征信息进行比对，查找得到与待识别人脸特征信息相匹配的预设人脸特征信息；其中，每个预设人脸特征信息分别对应一预设用户身份信息；获取查找得到的预设人脸特征信息所对应的预设用户身份信息；根据获取的预设用户身份信息获取并播放广告。本发明提供的广告展示方法，通过人脸识别，进行个性化的广告投放，提高了用户体验和广告投放的针对性。

技术领域

本发明涉及信息服务领域，尤其涉及一种广告展示方法、装置、广告机器人及存储介质。

背景技术

广场、电梯等场所一般会设置广告屏，现在的广告展示一般是循环播放预定的广告，针对性差，使消费者难以投入兴趣。如何提升广告投放的针对性，从而提升广告投放效率，是本领域需要解决的一个问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种广告展示方法、装置、广告机器人及存储介质，来解决广告针对性差的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种广告展示方法，包括以下步骤：

拍摄获取区域图像；

对获取的区域图像进行人脸识别，获取待识别人脸图像；

从待识别人脸图像中提取待识别人脸特征信息；

将待识别人脸特征信息与储存的至少一个预设人脸特征信息进行比对，查找得到与待识别人脸特征信息相匹配的预设人脸特征信息；其中，每个预设人脸特征信息分别对应一预设用户身份信息；

获取查找得到的预设人脸特征信息所对应的预设用户身份信息；

根据获取的预设用户身份信息获取并播放广告。

可选的，所述步骤：拍摄获取区域图像，之前还包括：

获取多个用于深度学习的人脸图像，利用Deep CNN(深层卷积神经网络)对获取的多个人脸图像进行深度学习，获得预设人脸特征信息并储存，形成人脸特征数据库；其中，每个预设人脸特征信息分别对应一预设用户身份信息；

所述步骤：将待识别人脸特征信息与储存的至少一个预设人脸特征信息进行比对，查找得到与待识别人脸特征信息相匹配的预设人脸特征信息，具体包括：

利用KNN(K最近邻)算法将待识别人脸特征信息与人脸特征数据库中储存的各预设人脸特征信息进行比对，查找得到与待识别人脸特征信息相匹配的预设人脸特征信息。

可选的，所述步骤：拍摄获取区域图像之前，还包括：

获取多个用于深度学习的人脸图像，利用Deep CNN对获取的多个人脸图像进行深度学习，获得Deep CNN人脸模型；

获取至少一个预设人脸图像，利用Deep CNN人脸模型对预设人脸图像进行计算识别，获得至少一个预设人脸特征信息并储存，形成人脸特征数据库；其中，每个预设人脸特征信息分别对应一预设用户身份信息；

所述步骤：从待识别人脸图像中提取待识别人脸特征信息，具体包括：

利用Deep CNN人脸模型对待识别人脸图像进行计算识别，获得待识别人脸特征信息；

所述步骤：将待识别人脸特征信息与储存的至少一个预设人脸特征信息进行比对，查找得到与待识别人脸特征信息相匹配的预设人脸特征信息，具体包括：