[发明专利]一种基于人脸识别的广告转化率确定方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于人脸识别的广告转化率确定方法及系统，通过本发明实施例所提供过的方法，可以通过训练以及推断的方式得到用户针对某一广告视频的转化请求，从而可以极大简化广告投放效果的前期调研工作，且针对用户群体的预测更有针对性，除此之外，预测模型中感知机的训练也可以有效避免人为判断或者干预的误区，通过特征与最终转化结果的直接训练可以让算法自动寻找到更为有效的关联。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的广告转换率确定方法及系统。

背景技术

伴随着机器学习和深度学习逐渐走进人们的日常生活，人机交互也成为各大机构研究的一个重要方向，而其中，机器人对于人脸特征的识别与分析显得尤为突出。人脸识别以及分析技术是当前的一个前沿技术，人与人的交流中，可以较为容易地根据对方的表情判断出对方的心情，甚至对当前谈论话题的态度。

广告视频作为日常生活中常见到的事物，为人们购买或挑选商品提供了较为重要的导向作用。从广告制作者的角度出发，广告的转化率是评价这条广告是否成功的重要指标。

但是，目前还没有一个较为准确的方法来预测出广告视频的转化率，所以导致广告视频的投放效率较低。

发明内容

本发明提供了一种基于人脸识别的广告转化率确定方法及系统，用以解决现有技术中还没有一个较为准确的方法来预测出广告视频的转化率，所以导致广告视频的投放效率较低的问题。

其具体的技术方案如下：

一种基于人脸识别的广告转化率确定方法，所述方法包括：

基于用户观看广告时采集到的用户的视频图像，在所述视频图像中确定出所有人脸图像，确定所有人脸图像对应的人脸特征；

将视频图像解码为图片序列，得到每个人脸图像对应的人脸特征向量，根据所述人脸特征向量，得到人脸序列特征；

基于所有人脸特征得到的平均人脸图像特征，并将所述平均人脸图像特征与所述人脸序列特征拼接，得到综合人脸特征；

将所述综合人脸特征送入感知机和回归器得到广告转化率。

可选的，确定所有的人脸图像对应的人脸特征，包括：

将确定出的人脸图像送入到卷积神经网络，得到每张人脸图像对应的人脸特征。

可选的，将视频图像解码为图片序列，得到每个人脸图像对应的人脸特征向量，根据所述人脸特征向量，得到人脸序列特征，包括：

将视频图像解码为连续帧的图片序列；

将每帧图片中人脸部分图像传入到人脸图像特征模型，得到每个人脸图像对应的人脸特征向量；

将得到的人脸特征向量送入循环神经网络，得到所述人脸序列特征。

可选的，基于所有人脸特征得到的平均人脸图像特征，并将所述平均人脸图像特征与所述人脸序列特征拼接，得到综合人脸特征，包括：

将视频图像中的人脸图像特征取平均得到平均人脸图像特征；

将得到的平均人脸图像特征与人脸序列特征进行特征提取，并进行特征拼接，得到综合人脸特征。

一种基于人脸识别的广告转化率确定系统，所述系统包括：

特征提取模块，用于基于用户观看广告时采集到的用户的视频图像，在所述视频图像中确定出所有人脸图像，确定所有的人脸图像对应的人脸特征；同时根据人脸特征将视频图像解码为图片序列，得到每个人脸图像对应的人脸特征向量，根据所述人脸特征向量，得到人脸序列特征；根据所有人脸特征的平均人脸图像特征，并将所述平均人脸图像特征与所述人脸序列特征拼接，得到综合人脸特征；