CN102263999B - 基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统 - Google Patents
基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统,其方法包括:A、建立节目分类表;B、采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;C、记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;D、将用户组合分列表与观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表。本发明通过建立节目分类表和用户组合分类表;记录用户在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取观看习惯统计信息;将用户组合分列表与观看习惯统计信息关联建立观看习惯分类表,在看电视节目时,可根据相应的观看习惯推送其喜好的节目,并且还能推荐后续该用户喜好的节目,省去了用户的繁琐搜台过程。
Description
技术领域
本发明涉及电视机技术领域,特别涉及一种基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统。
背景技术
电视是传播文化和信息的重要工具,电视节目富于教育性和娱乐性,也是知识的源泉。坐在家里看电视就可知道国家和世界大事,增长知识面,放松紧张的学习,可以更好的为学习准备,学习标准的普通话。看电视还可以开拓视野,愉悦身心。
电视作为大众文化的一部分,人们不由自主的把业余时间锁定在电视机屏幕前。随着数字电视的普及,使得电视节目非常多(一般非授权的电视节目就有六十多个),其节目内容非常丰富,但正因为电视节目类型非常多,用户需要打开自己喜欢的电视节目时,需要不停的换台来判断是否正在播放用户喜欢的节目。然而,在目前电视节目较为丰富的情况下,用户难以找到自己的电视节目,即使找到了自己喜欢的电视节目,也只能通过繁琐的换台过程,给用户带来了不便。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处,本发明的目的在于提供一种基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统,能够解决现有技术中繁琐换台搜索电视节目的问题。
为了达到上述目的,本发明采取了以下技术方案:
一种基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,包括:
A、建立节目分类表;
B、采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;
C、记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;
D、将所述用户组合分列表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表;其中:
所述个人信息为用户的面部信息,节目分类表包括不同时间段的节目分类信息;节目分类表为根据不同节目类型对电视节目及其播放时间进行分类的表格,从节目分类表中直接找出,某种类型的电视节目在哪一时段由哪些电视频道播放,用户可在该时间段内,选择自己喜欢的电视节目类型和插放该类节目的电视频道。
所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,所述步骤C具体包括:
C1、获取用户的个人信息;
C2、记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息;
C3、根据所述节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息。
所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,所述的方法还包括:
当用户组合观看电视节目时,识别用户组合的面部信息,根据该用户组合的观看习惯分类表将当前所有正在播放的电视节目进行重排序,并将该用户组合最喜欢看的电视节目排在最前面。
所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,所述的方法还包括:在选台时显示重排序的电视节目。
所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,所述的方法还包括:以字幕的方式,将重排序的电视节目在电视机屏幕的下方显示。
所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,在用户组合观看电视节目时,以字幕的方式,预告用户组合最喜欢看的后续电视节目。
所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其中,所述步骤B还包括:
在有新的用户加入时,采集该用户的个人信息,并将该个人信息加入用户组合分类表中。
一种基于人脸识别对电视节目自动分类的系统,包括电视机,其中,所述电视机包括:
节目分类表创建模块,用于建立节目分类表;所述节目分类表包括不同时间段的节目分类信息;节目分类表为根据不同节目类型对电视节目及其播放时间进行分类的表格,从节目分类表中直接找出,某种类型的电视节目在哪一时段由哪些电视频道播放;
信息采集装置,用于采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;所述个人信息为用户的面部信息;
分析模块,用于记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;
节目关联模块,用于将所述用户组合分列表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表。
本发明提供的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统,通过建立节目分类表;采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;将所述用户组合分列表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表,实现了在用户组合观看电视节目时,可根据相应的观看习惯推送其喜好的节目,并且还能在用户组合观看电视节日时,推荐后续该用户喜好的节目,省去了用户的繁琐搜台过程,使之更人性化。
附图说明
图1为本发明基于人脸识别对电视节目自动分类的方法较佳实施例的流程图。
具体实施方式
本发明提供一种基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
请参阅图1,其为本发明基于人脸识别对电视节目自动分类的方法流程图。如图所示,本发明实施例提供的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法包括:
S110、建立节目分类表。
虽然目前的电视节目都有各自的电子节目菜单(EPG)下发,但是很多时候这些节目的名称并不能准确的描述出节目类型,所以本发明实施例需要预先对电视节目的类型进行分类。在对电视节目进行分类时,可以在一个服务器上实现,它可根据电视节目的内容对节目分类并形成相应的数据库,电视机可以通过网络连接服务器,自动下载这些跟EPG相关的节目分类表。
节目分类表包括不同时间段的节目分类信息,本发明实施例中,节目分类表为根据不同节目类型对电视节目及其播放时间进行分类的表格,譬如,可将节目分类表划分为:电影、电视剧、体育、新闻、谈话、音乐、娱乐、其它等多种类型,如下表所示,其为本发明实施例的节目分类表中的部分内容。
从上表我们可以直接找出,某种类型的电视节目在哪一时段由哪些电视频道播放,用户可在该时间段内,选择自己喜欢的电视节目类型和插放该类节目的电视频道。例如:在时段2播放娱乐节目的有凤凰卫视和山东卫视;在时段3播放体育节目的有山东卫视和四川卫视。
S120、采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表。
在建立用户组合分类表时,需先采用多个用户的个人信息,其中,所述个人信息优选为用户的面部信息,本实施例通过信息采集装置(如摄像头)对家庭中的成员逐个进行人脸图像采集,该操作由摄像头和软件协同完成。例如,家中共有A和B两个人,可以通过电视机的菜单进入图像采集模式,启动摄像头分别对A和B两个人的人脸图像进行采集,采集完成后可以形成四种观看组合分类:①、只有A观看,②、只有B观看,③、A与B同时观看,④、其它形式的组合(表明不同于前三种情况的观看,如没有人观看,或者有未统计用户参与)。
并且,在有新的用户加入时,采集该用户的个人信息,并将该个人信息加入用户组合分类表中。也即,在新增用户成员时,由程序再自动分配观看组合分类,形成新的用户组合分类表。
S130、记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息。
在电视的播放过程中,电视机定时(如10分钟,其数值可以在软件中设置合理间隔)自动对观看区域内的人员进行识别,然后记录不同用户组合在不同时间段观看电视节目分类信息和频次信息(本实施例中,所述频次信息为用户组合在一定时间内观看同一电视节目的次数),之后结合所述节目分类信息和频次信息进行分析,通过一定时间的记录,电视机便可以分析出不同用户组合的观看习惯。同时还可以根据不同节目的观看时间长短来确认用户组合对何种电视节目最感兴趣,以此可以作为一个排序。
S140、将所述用户组合分列表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表。
本实施例建立的观看习惯分类表,如下表所示:
同样以A和B两个用户为例,如果通过扫描检测之后确定B在观看,那么当前的用户组合就是②,之后,记录“用户组合②”的观看习惯,同时还记录观看的时间长度和频次信息,确定用户最喜欢的电视节目,存储在数据库中。也即,在不同时段内,记录该用户组合②的所观看的节目信息及其分类信息,以及观看的频次信息,并统计为观看习惯分类表。譬如:记录用户组合②在时段1观看频次最多的娱乐节目为江苏卫视所播放的娱乐节目,观看频次最多的体育节目为深圳卫视所播放的体育节目,观看频次最多的新闻节目为凤凰卫视所播放的新闻节目;而用户组合②在时段2观看频次最多的娱乐节目为山东卫视所播放的娱乐节目;观看频次最多的体育节目为河南卫视所播放的体育节目,观看频次最多的新闻节目为上海卫视播放的新闻节目。
在完成上述步骤之后,当用户组合观看电视节目时,电视机自动识别观看区域内的用户的面部信息,查找该用户组合的观看习惯分类表,并根据该用户组合的观看习惯将当前时段所有正在播放的电视节目进行重排序,并将用户组合最喜欢看的电视节目排在最前面,使用户能够方便地观看其最喜欢的电视节目。并且,在用户选台时显示重排序的电视节目,将该用户组合最喜欢观看的电视节目排在最前面,将用户组合第二喜欢的电视节目放在第二位,以此类推。例如:用户组合③在时段3观看时,电视机提供一表单,其中列举了在时段3中用户组合③喜欢的娱乐节目有哪些、所喜欢的新闻节目有哪些以及所喜欢的体育节目有哪些,同时,同一节目分类的顺序按照用户观看习惯的频次由高到低排列,观看频次多的节目排在前面。
在进一步的实施例中,在用户组合观看电视节目时,以字幕的方式,将该用户组合喜欢看的电视节目在电视机屏幕的下方或者电视机屏幕的一侧显示。
在更进一步的实施例中,在用户组合观看电视节目时,以字幕的方式,预告用户组合最喜欢看的后续电视节目。
基于上述基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,本发明实施例还对应提供一种基于人脸识别对电视节目自动分类的系统,其包括:用于建立节目分类表的节目分类表创建模块,用于采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表的信息采集装置,用于记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息的分析模块,用于将所述用户组合分列表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表的节目关联模块。
其中,所述用户的个人信息为用户的面部信息,节目分类表包括不同时间段的节目分类信息。所述信息采集装置、分析模块和节目关联模块设置在电视机中,所述信息采集装置可为摄像头,其安装在电视机上,用于定时拍摄人的面部信息,所述的电视机还包括图像识别装置,用于识别用于的面部信息,确认用户组合。
本发明实施例中,节目分类表创建模块设置在服务器,电视机只需访问该服务器即可获取节目分类表。
综上所述,本发明提供的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统,通过建立节目分类表;采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;将所述用户组合分列表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表,实现了在用户组合观看电视节目时,可根据其相应的观看习惯推送其喜好的节目,并且还能在用户组合观看电视节日时,推荐后续用户喜好的节目,省去了用户的繁琐搜台过程,使之更人性化。
可以理解的是,对本领域普通技术人员来说,可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,包括:
A、建立节目分类表;所述节目分类表包括不同时间段的节目分类信息;节目分类表为根据不同节目类型对电视节目及其播放时间进行分类的表格,从节目分类表中直接找出,某种类型的电视节目在哪一时段由哪些电视频道播放;
B、采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;所述个人信息为用户的面部信息;
C、记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;
D、将所述用户组合分类表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,所述步骤C具体包括:
C1、获取用户的个人信息;
C2、记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息;
C3、根据所述节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,所述的方法还包括:
当用户组合观看电视节目时,识别用户组合的面部信息,根据该用户组合的观看习惯分类表将当前所有正在播放的电视节目进行重排序,并将该用户组合最喜欢看的电视节目排在最前面。
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,所述的方法还包括:在选台时显示重排序的电视节目。
5.根据权利要求3或4所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,所述的方法还包括:以字幕的方式,将重排序的电视节目在电视机屏幕的下方显示。
6.根据权利要求1所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,在用户组合观看电视节目时,以字幕的方式,预告用户组合最喜欢看的后续电视节目。
7.根据权利要求1所述的基于人脸识别对电视节目自动分类的方法,其特征在于,所述步骤B还包括:
在有新的用户加入时,采集该用户的个人信息,并将该个人信息加入用户组合分类表中。
8.一种基于人脸识别对电视节目自动分类的系统,其特征在于,其包括
节目分类表创建模块,用于建立节目分类表;所述节目分类表包括不同时间段的节目分类信息;节目分类表为根据不同节目类型对电视节目及其播放时间进行分类的表格,从节目分类表中直接找出,某种类型的电视节目在哪一时段由哪些电视频道播放;
信息采集装置,用于采集多个用户的个人信息,建立用户组合分类表;所述个人信息为用户的面部信息;
分析模块,用于记录不同用户组合在不同时间段观看电视的节目分类信息和频次信息,获取不同用户组合的观看习惯统计信息;
节目关联模块,用于将所述用户组合分类表与所述观看习惯统计信息进行关联建立观看习惯分类表。
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