CN104333566A - 一种信息的获得、推荐方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例提供了一种信息的获得、推荐方法、装置及系统，涉及互联网多媒体领域，能够针对不同类型的用户推荐不同的多媒体文件，增加所推荐的多媒体文件的成功率。该方法包括：获取人脸特征；获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；发送获取到的推荐信息至用户设备。

Description

一种信息的获得、推荐方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及互联网多媒体领域，尤其涉及一种信息的获得、推荐方法、装置及系统。

背景技术

随着互联网的普及，用户能够获取到更多的信息。一般地，不同的用户关注的信息往往不同。目前，如何准确的向用户反馈其所关注的信息成为了各个运营商关注的焦点。

现有的信息推荐方法，一般是根据终端对于信息的历史点击量，选取点击量较高的信息优先推荐给用户。然而，现有技术提供的该方案不适用于从未对信息进行点击的终端。具体而言，针对这样的终端，采用现有的信息推荐方法会存在由于无法获知其对于信息的历史点击量，从而导致信息推荐失败。

发明内容

本发明的实施例提供一种信息的获得、推荐方法、装置及系统，能够实现根据人脸特征针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

本发明实施例提供一种信息的推荐系统，包含服务器和用户设备，其中，

所述服务器用于获取人脸特征，获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息，发送获取到的推荐信息至用户设备；

所述用户设备用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，从获取到的所述图像中提取人脸特征，将提取到的所述人脸特征发送至服务器，获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

本发明实施例提供一种信息的推荐系统，包含服务器和用户设备，其中，

所述服务器用于获取人脸特征，获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息，发送获取到的推荐信息至用户设备；

所述用户设备用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至所述服务器，获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，包括：

用户设备获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

所述用户设备从所述图像中提取人脸特征，并将所述人脸特征发送至服务器；

所述服务器获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

所述服务器发送获取到的推荐信息至所述用户设备。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，包括：

用户设备获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

所述用户设备在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器；

所述服务器从所述图像中提取所述人脸特征；

所述服务器获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

所述服务器发送获取到的推荐信息至所述用户设备。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，应用于服务器，包括：

获取人脸特征；

获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

发送获取到的推荐信息至用户设备。

所述获取人脸特征，包括：

接收来自所述用户设备的图像，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

从所述图像中提取所述人脸特征。

所述获取人脸特征，包括：

接收来自所述用户设备的人脸特征，所述人脸特征为所述用户设备在获取到图像后，所述用户设备从获取到的图像中提取到的；其中，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，应用于用户设备，包括：

获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

从所述图像中提取人脸特征，并将所述人脸特征发送至服务器；

获取来自服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

本发明实施例提供一种信息的获得方法，应用于用户设备，包括：

获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器；

获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

本发明实施例提供一种服务器，包括：

获取单元，用于获取人脸特征，以及用于获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

发送单元，用于发送所述获取单元获取到的推荐信息至用户设备。

所述获取单元，具体用于来自所述用户设备的图像，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

所述服务器还包括处理单元，

所述处理单元，用于从所述获取单元获取到的所述图像中提取所述人脸特征。

所述获取单元，具体还用于接收来自所述用户设备的人脸特征，所述人脸特征为所述用户设备在获取到图像后，所述用户设备从获取到的图像中提取到的；其中，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的。

本发明实施例提供一种用户设备，包括：

获取单元，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，以及用于获取来自所述服务器的推荐信息；

处理单元，用于从所述获取单元获取到的所述图像中提取人脸特征；

发送单元，用于将所述处理单元提取到的所述人脸特征发送至服务器。

本发明实施例提供一种用户设备，包括：

获取单元，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，以及用于获取来自服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

确定单元，用于确定所述获取单元获取到的所述图像中包含有人脸特征；

发送单元，用于在所述确定单元判断出所述获取单元获取到的所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器。

本发明实施例提供一种信息的获得、推荐方法、装置及系统，通过服务器获取用户设备所获取到的图像中的人脸特征，服务器获取与人脸特征相匹配的推荐信息，并发送至用户设备，实现了根据用户的人脸特征进行信息的推荐，解决了目前由于无法获知信息的历史点击量而造成信息推荐失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为本发明实施例的信息的推荐方法的流程示意图一；

图2为本发明实施例的信息的获得方法的流程示意图一；

图3为本发明实施例的信息的获得方法的流程示意图二；

图4为本发明实施例的信息的推荐方法的流程示意图二；

图5为本发明实施例的信息的推荐方法的流程示意图三；

图6为本发明实施例的服务器的结构示意图一；

图7为本发明实施例的服务器的结构示意图二；

图8为本发明实施例的用户设备的结构示意图一；

图9为本发明实施例的用户设备的结构示意图二；

图10为本发明实施例的信息的推荐系统结构示意图一；

图11为本发明实施例的信息的推荐系统结构示意图二。

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做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。

用户设备，可以是无线终端也可以是有线终端，无线终端可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备。无线终端可以经无线接入网（例如，RAN，Radio Access Network）与一个或多个核心网进行通信，无线终端可以是移动终端，如移动电话（或称为“蜂窝”电话）和具有移动终端的计算机。

实施例一

本发明实施例提供了一种信息的推荐方法，应用于服务器，如图1所示，该方法包括：

101、服务器获取人脸特征。

现有的信息推荐方法一般是根据用户对信息的历史点击量进行信息推荐的，而在无法获知信息的历史点击量时，就会导致信息推荐失败。为了能够增加所推荐的信息的成功率，本发明实施例提供一种信息的推荐方法，服务器通过获取人脸特征，获取与人脸特征相匹配的推荐信息，并将该推荐信息发送至用户设备，实现了根据用户的人脸图像来获得推荐信息的功能，增加了推荐信息的成功率。

具体的，为了使得推荐信息能够符合用户的需求，提高推荐信息的成功率，服务器首先获取人脸特征，服务器获取到人脸特征以便根据该人脸特征获取与人脸特征相匹配的推荐信息。

其中，人脸特征包括用户的性别、年龄、种族等有关信息，服务器获取到的人脸特征可以为用户设备在获取到图像后，从该图像中提取出人脸特征，并将提取出的人脸特征发送至服务器的，也可以为服务器从接收到用户设备发送的图像中提取出的人脸特征，本发明实施例不做限定。

示例性的，本发明实施例中的用户设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，且能够读取用户指纹信息的电子设备，如个人电脑、IPAD以及智能手机等电子设备。

102、服务器获取与人脸特征相匹配的推荐信息。

具体的，服务器在获取到人脸特征后，根据获取到的人脸特征，在预设数据库中确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而使得用户设备获取并显示该推荐信息。

其中，推荐信息可以是多媒体文件信息，可以是其他类型文件信息。以推荐信息为多媒体文件，预设数据库为预设多媒体文件数据库为例，服务器在获取到人脸特征后，根据人脸特征在预设多媒体文件数据库中查找与人脸特征相匹配的多媒体文件信息，其中预设多媒体文件数据库是由服务器中的所有多媒体文件数据构成的，该预设多媒体文件数据库中的多媒体文件的信息，包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

需要说明的是，人脸特征和推荐信息的匹配是预先设置的，本发明并不作限定。例如，当人脸特征为年轻男性，则与人脸特征第一信息匹配的多推荐信息的类型可以为美女、体育；当人脸特征为中年女性，则与人脸特征匹配的推荐信息的类型可以为育儿、教子。

示例性的，服务器获取到的人脸特征为年轻女性，则服务器根据年轻女性这一特征，在预设多媒体文件数据库中查找与年轻女性匹配的多媒体文件信息，如关于时装、帅哥类型的多媒体文件信息。

103、服务器发送获取到的推荐信息至用户设备。

服务器获取到与人脸特征相匹配的推荐信息后，将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示该推荐信息。

示例性的，本发明实施例中的用户设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，且能够读取用户指纹信息的电子设备，如个人电脑、IPAD以及智能手机等电子设备。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，服务器获取人脸特征，以及与人脸特征相匹配的推荐信息，然后将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示推荐信息。通过该方案，服务器只需获取到人脸特征，即可快速确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而完成信息的推荐，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例二

本发明实施例提供了一种信息的获得方法，应用于用户设备，如图2所示，该方法包括：

201、用户设备获取图像，其中图像是安装在用户设备上的摄像头拍摄的，或者是用户设备所外接的摄像头拍摄的。

由于现有的信息获得、推荐方法一般是根据用户对信息的历史点击量进行信息推荐的，而如果无法获知信息的历史点击量时，就会导致信息推荐失败。为了能够增加所推荐的信息的成功率，本发明实施例提供一种信息的获得方法，用户设备通过获取图像，从该图像中提取出人脸特征并将提取出的人脸特征发送至服务器，最后电子设备能够获取到来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，实现了根据用户的人脸图像来获得推荐信息的功能，而且用户设备分析采集人脸特征，也无需特殊的采集设备，成本较低。

具体的，用户在使用用户设备时，用户设备通过安装在用户设备上的摄像头或者通过用户设备所外接的摄像头拍摄获得图像，以实现根据用户的人脸特征来获取推荐信息。

其中，由于安装在用户设备上的摄像头或者用户设备所外接的摄像头的位置与用户所在位置之间会存在一定角度，因此用户设备的摄像头拍摄到的图像中包含的内容可以包含人脸图像，也可以不包含人脸图像，本发明实施例不作限定。

202、用户设备从图像中提取人脸特征，并将人脸特征发送至服务器。

用户设备在获得图像后，从该图像中提取人脸特征，并将该人脸特征发送至服务器，以使得服务器根据人脸特征获取与该人脸特征相匹配的推信息。

具体的，用户设备在获得图像后，检测图像中是否包含人脸特征，即用户设备对图像进行面貌检测，若用户设备确定图像中包含有人脸特征，则从该图像中提取人脸特征。

其中，面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。具体的，本发明实施例中用户设备进行面貌检测采用参考模板方法、人脸模型方法、样品学习方法和肤色模型方法中的至少一种方法。

参考模板方法为首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸模型方法为由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸模型方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习方法为采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；肤色模型方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

需要说明的是，本发明实施例中用户设备检测图像中是否包含人脸特征所采用的方法可以是上述方法中的其中一个，也可以是综合采用上述方法，本发明不作限定。

进一步地，用户设备从图像中提取的人脸特征包括整体特征和/或局部特征。整体特征反映人脸的整体属性，如脸部轮廓、肤色及脸部器官的分布等，局部特征主要描述人脸的细节特征，如脸部器官的特点、脸部纹理信息等。

其中，人脸特征中的整体特征和局部特征对获取人脸特征都是必要的，且能相互补充在获取人脸特征过程中共同起作用。

示例性的，用户设备根据从人脸图像中提取人脸特征，获取人脸图像的性别信息的过程中，用户设备根据整体特征进行粗略的识别，局部特征在细节上提供补充。当有独特的局部特征（如光头、络腮胡等）出现，则被首先用来确定性别。

203、用户设备获取来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息。

用户设备获取到图像，从图像中提取出人脸特征并将提取出的人脸特征发送至服务器后，服务器根据该人脸特征在预设数据库中查找并获取与人脸特征匹配的推荐信息。

相应的，用户设备即可获取到来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，进而，可以将该推荐信息显示，从而实现了根据人脸特征推荐信息给用户，增加了推荐信息的成功率。

其中，推荐信息可以是多媒体文件信息，可以是其他类型文件信息。以推荐信息为多媒体文件，预设数据库为预设多媒体文件数据库为例，服务器在接收到用户设备发送的人脸特征后，根据人脸特征在预设多媒体文件数据库中查找与人脸特征相匹配的多媒体文件信息，其中预设多媒体文件数据库是由服务器中的所有多媒体文件数据构成的，该预设多媒体文件数据库中的多媒体文件的信息，包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

需要说明的是，人脸特征和推荐信息的匹配是预先设置的，本发明并不作限定。例如，当人脸特征为年轻男性，则与人脸特征第一信息匹配的多推荐信息的类型可以为美女、体育；当人脸特征为中年女性，则与人脸特征匹配的推荐信息的类型可以为育儿、教子。

示例性的，用户设备获取到图像中人脸特征为年轻女性，则用户设备根据年轻女性这一特征，获取来自从服务器的与年轻女性匹配的多媒体文件信息，如关于时装、帅哥类型的多媒体文件信息。

本发明实施例提供一种信息的获得方法，用户设备通过获取在该用户设备上的摄像头拍摄的，或者是该用户设备所外接的摄像头拍摄的图像，从图像中提取人脸特征，并将该人脸特征发送至服务器，能够获取来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，实现了根据用户的人脸特征来推荐信息的功能，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例三

本发明实施例提供了一种信息的获得方法，应用于用户设备，如图3所示，该方法包括：

301、用户设备获取图像，其中，图像是安装在用户设备上的摄像头拍摄的，或者是用户设备所外接的摄像头拍摄的。

由于现有的信息获得、推荐方法一般是根据用户对信息的历史点击量进行信息推荐的，而如果无法获知信息的历史点击量时，就会导致信息推荐失败。为了能够增加所推荐的信息的成功率，本发明实施例提供一种信息的获得方法，用户设备通过获取图像，从该图像中提取出人脸特征并将提取出的人脸特征发送至服务器，最后电子设备能够获取到来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，实现了根据用户的人脸图像来获得推荐信息的功能，而且用户设备分析采集人脸特征，也无需特殊的采集设备，成本较低。

具体的，用户在使用用户设备时，用户设备通过安装在用户设备上的摄像头或者通过用户设备所外接的摄像头拍摄获得图像，以实现根据用户的人脸特征来获取推荐信息。

其中，由于安装在用户设备上的摄像头或者用户设备所外接的摄像头的位置与用户所在位置之间会存在一定角度，因此用户设备的摄像头拍摄到的图像中包含的内容可以包含人脸图像，也可以不包含人脸图像，本发明实施例不作限定。

302、用户设备在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器。

具体的，用户设备在获得图像后，检测图像中是否包含人脸特征，即用户设备对图像进行面貌检测，若用户设备确定图像中包含有人脸特征，则将该图像发送至服务器，以使得服务器根据图像中的人脸特征获取与人脸特征相匹配的推荐信息，进而，用户设备可以获取到该推荐信息。

其中，面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。具体的，本发明实施例中用户设备进行面貌检测采用参考模板方法、人脸模型方法、样品学习方法和肤色模型方法中的至少一种方法。

参考模板方法为首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸模型方法为由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸模型方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习方法为采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；肤色模型方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

需要说明的是，本发明实施例中用户设备检测图像中是否包含人脸特征所采用的方法可以是上述方法中的其中一个，也可以是综合采用上述方法，本发明不作限定。

303、用户设备获取来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息。

用户设备获取到图像，在判断出图像中包含有人脸特征后，用户设备将图像发送至服务器，此时，服务器在接收到图像后，从图像中提取出人脸特征，并从预设数据库中获取与该人脸特征相匹配的推荐信息。

相应的，用户设备即可获取到来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，进而，可以将该推荐信息显示，从而实现了根据人脸特征推荐信息给用户，增加了推荐信息的成功率。

其中，推荐信息可以是多媒体文件信息，可以是其他类型文件信息。以推荐信息为多媒体文件，预设数据库为预设多媒体文件数据库为例，服务器在接收到用户设备发送的人脸特征后，根据人脸特征在预设多媒体文件数据库中查找与人脸特征相匹配的多媒体文件信息，其中预设多媒体文件数据库是由服务器中的所有多媒体文件数据构成的，该预设多媒体文件数据库中的多媒体文件的信息，包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

需要说明的是，人脸特征和推荐信息的匹配是预先设置的，本发明并不作限定。例如，当人脸特征为年轻男性，则与人脸特征第一信息匹配的多推荐信息的类型可以为美女、体育；当人脸特征为中年女性，则与人脸特征匹配的推荐信息的类型可以为育儿、教子。

示例性的，用户设备获取到图像中人脸特征为年轻女性，则用户设备根据年轻女性这一特征，获取来自从服务器的与年轻女性匹配的多媒体文件信息，如关于时装、帅哥类型的多媒体文件信息。

本发明实施例提供一种信息的获得方法，用户设备通过获取在该用户设备上的摄像头拍摄的，或者是该用户设备所外接的摄像头拍摄的图像，在判断出该图像中包含有人脸特征时，将图像发送至服务器，能够获取来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，实现了根据用户的人脸特征来推荐信息的功能，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例四

本发明实施例提供了一种信息的推荐方法，如图4所示，该方法包括：

401、用户设备获取图像，其中，图像是安装在用户设备上的摄像头拍摄的，或者是用户设备所外接的摄像头拍摄的。

由于现有的信息推荐方法一般是根据用户对信息的历史点击量进行信息推荐的，而如果无法获知信息的历史点击量时，就会导致信息推荐失败。为了能够增加所推荐的信息的成功率，本发明实施例提供一种信息的推荐方法，用户设备通过获取图像，从该图像中提取出人脸特征并将提取出的人脸特征发送至服务器，服务器根据人脸特征获取与人脸特征相匹配的推荐信息，并将推荐信息发送至用户设备，实现了根据用户的人脸图像来获得推荐信息的功能，而且用户设备分析采集人脸特征，也无需特殊的采集设备，成本较低。

具体的，用户在使用用户设备时，用户设备通过安装在用户设备上的摄像头或者通过用户设备所外接的摄像头拍摄获得图像，以实现根据用户的人脸特征来获取推荐信息。

其中，由于安装在用户设备上的摄像头或者用户设备所外接的摄像头的位置与用户所在位置之间会存在一定角度，因此用户设备的摄像头拍摄到的图像中包含的内容可以包含人脸图像，也可以不包含人脸图像，本发明实施例不作限定。

402、用户设备从图像中提取人脸特征，并将人脸特征发送至服务器。

用户设备在获得图像后，从该图像中提取人脸特征，并将该人脸特征发送至服务器，以使得服务器根据人脸特征获取与该人脸特征相匹配的推信息。

具体的，由于安装在用户设备上的摄像头或者用户设备所外接的摄像头的位置与用户所在位置之间会存在一定角度，因此用户设备获取到的图像中可以包含人脸图像，也可以不包含人脸图像，因此，用户设备在获得图像后，检测图像中是否包含人脸特征，即用户设备对图像进行面貌检测，若用户设备确定图像中包含有人脸特征，则从该图像中提取人脸特征。

其中，面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。具体的，本发明实施例中用户设备进行面貌检测采用参考模板方法、人脸模型方法、样品学习方法和肤色模型方法中的至少一种方法。

参考模板方法为首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸模型方法为由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸模型方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习方法为采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；肤色模型方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

需要说明的是，本发明实施例中用户设备检测图像中是否包含人脸特征所采用的方法可以是上述方法中的其中一个，也可以是综合采用上述方法，本发明不作限定。

进一步地，用户设备从图像中提取的人脸特征包括整体特征和/或局部特征。整体特征反映人脸的整体属性，如脸部轮廓、肤色及脸部器官的分布等，局部特征主要描述人脸的细节特征，如脸部器官的特点、脸部纹理信息等。

其中，人脸特征中的整体特征和局部特征对获取人脸特征都是必要的，且能相互补充在获取人脸特征过程中共同起作用。

示例性的，用户设备根据从人脸图像中提取人脸特征，获取人脸图像的性别信息的过程中，用户设备根据整体特征进行粗略的识别，局部特征在细节上提供补充。当有独特的局部特征（如光头、络腮胡等）出现，则被首先用来确定性别。

另外，若用户设备确定图像中不包含有人脸特征，则用户设备获取预设时间段内记录的当前用户的访问日志，根据当前用户的访问日志中的访问信息获取与访问信息相匹配的推荐信息，并将该信息显示。

403、服务器根据人脸特征，获取与人脸特征相匹配的推荐信息。

具体的，服务器在获取到人脸特征后，根据获取到的人脸特征，在预设数据库中确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而使得用户设备获取并显示该推荐信息。

其中，推荐信息可以是多媒体文件信息，可以是其他类型文件信息。以推荐信息为多媒体文件，预设数据库为预设多媒体文件数据库为例，服务器在获取到人脸特征后，根据人脸特征在预设多媒体文件数据库中查找与人脸特征相匹配的多媒体文件信息，其中预设多媒体文件数据库是由服务器中的所有多媒体文件数据构成的，该预设多媒体文件数据库中的多媒体文件的信息，包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

需要说明的是，人脸特征和推荐信息的匹配是预先设置的，本发明并不作限定。例如，当人脸特征为年轻男性，则与人脸特征第一信息匹配的多推荐信息的类型可以为美女、体育；当人脸特征为中年女性，则与人脸特征匹配的推荐信息的类型可以为育儿、教子。

示例性的，服务器获取到的人脸特征为年轻女性，则服务器根据年轻女性这一特征，在预设多媒体文件数据库中查找与年轻女性匹配的多媒体文件信息，如关于时装、帅哥类型的多媒体文件信息。

404、服务器发送获取到的推荐信息至用户设备。

服务器获取到与人脸特征相匹配的推荐信息后，将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示该推荐信息。

示例性的，本发明实施例中的用户设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，且能够读取用户指纹信息的电子设备，如个人电脑、IPAD以及智能手机等电子设备。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，用户设备获取图像以及从图像中提取出人脸特征，服务器获取用户设备提取出的人脸特征，以及与人脸特征相匹配的推荐信息，然后将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示推荐信息。通过该方案，服务器只需获取到人脸特征，即可快速确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而完成信息的推荐，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例五

本发明实施例提供了一种信息的推荐方法，如图5所示，该方法包括：

501、用户设备获取图像，其中，图像是安装在用户设备上的摄像头拍摄的，或者是用户设备所外接的摄像头拍摄的。

由于现有的信息推荐方法一般是根据用户对信息的历史点击量进行信息推荐的，而如果无法获知信息的历史点击量时，就会导致信息推荐失败。为了能够增加所推荐的信息的成功率，本发明实施例提供一种信息的推荐方法，用户设备通过获取图像，从该图像中提取出人脸特征并将提取出的人脸特征发送至服务器，服务器根据人脸特征获取与人脸特征相匹配的推荐信息，并将推荐信息发送至用户设备，实现了根据用户的人脸图像来获得推荐信息的功能，而且用户设备分析采集人脸特征，也无需特殊的采集设备，成本较低。

具体的，用户在使用用户设备时，用户设备通过安装在用户设备上的摄像头或者通过用户设备所外接的摄像头拍摄获得图像，以实现根据用户的人脸特征来获取推荐信息。

其中，由于安装在用户设备上的摄像头或者用户设备所外接的摄像头的位置与用户所在位置之间会存在一定角度，因此用户设备的摄像头拍摄到的图像中包含的内容可以包含人脸图像，也可以不包含人脸图像，本发明实施例不作限定。

502、用户设备在判断出图像中包含有人脸特征时，将图像发送至服务器。

具体的，用户设备在获得图像后，检测图像中是否包含人脸特征，即用户设备对图像进行面貌检测，若用户设备确定图像中包含有人脸特征，则将该图像发送至服务器，以使得服务器根据图像中的人脸特征获取与人脸特征相匹配的推荐信息，进而，用户设备可以获取到该推荐信息。

其中，面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。具体的，本发明实施例中用户设备进行面貌检测采用参考模板方法、人脸模型方法、样品学习方法和肤色模型方法中的至少一种方法。

参考模板方法为首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸模型方法为由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸模型方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习方法为采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；肤色模型方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

需要说明的是，本发明实施例中用户设备检测图像中是否包含人脸特征所采用的方法可以是上述方法中的其中一个，也可以是综合采用上述方法，本发明不作限定。

另外，若用户设备确定图像中不包含有人脸特征，则用户设备获取预设时间段内记录的当前用户的访问日志，根据当前用户的访问日志中的访问信息获取与访问信息相匹配的推荐信息，并将该信息显示。

503、服务器从图像中提取人脸特征。

服务器接收到用户设备发送的包含有人脸特征的图像后，从图像中提取出人脸特征。

其中，服务器从图像中提取的人脸特征包括整体特征和/或局部特征。整体特征反映人脸的整体属性，如脸部轮廓、肤色及脸部器官的分布等，局部特征主要描述人脸的细节特征，如脸部器官的特点、脸部纹理信息等。

504、服务器根据获取与人脸特征相匹配的推荐信息。

具体的，服务器在获取到人脸特征后，根据获取到的人脸特征，在预设数据库中确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而使得用户设备获取并显示该推荐信息。

其中，推荐信息可以是多媒体文件信息，可以是其他类型文件信息。以推荐信息为多媒体文件，预设数据库为预设多媒体文件数据库为例，服务器在获取到人脸特征后，根据人脸特征在预设多媒体文件数据库中查找与人脸特征相匹配的多媒体文件信息，其中预设多媒体文件数据库是由服务器中的所有多媒体文件数据构成的，该预设多媒体文件数据库中的多媒体文件的信息，包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

需要说明的是，人脸特征和推荐信息的匹配是预先设置的，本发明并不作限定。例如，当人脸特征为年轻男性，则与人脸特征第一信息匹配的多推荐信息的类型可以为美女、体育；当人脸特征为中年女性，则与人脸特征匹配的推荐信息的类型可以为育儿、教子。

示例性的，服务器获取到的人脸特征为年轻女性，则服务器根据年轻女性这一特征，在预设多媒体文件数据库中查找与年轻女性匹配的多媒体文件信息，如关于时装、帅哥类型的多媒体文件信息。

505、服务器发送获取到的推荐信息至用户设备。

服务器获取到与人脸特征相匹配的推荐信息后，将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示该推荐信息。

示例性的，本发明实施例中的用户设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，且能够读取用户指纹信息的电子设备，如个人电脑、IPAD以及智能手机等电子设备。

本发明实施例提供一种信息的推荐方法，用户设备获取图像以及在判断出图像中包含有人脸特征时将图像发送至服务器，服务器从用户设备发送的图像中提取出人脸特征，并获取到与人脸特征相匹配的推荐信息，然后将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示推荐信息。通过该方案，服务器只需获取到人脸特征，即可快速确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而完成信息的推荐，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例六

本发明实施例提供了一种服务器，如图6所示，包括：

获取单元10，用于获取人脸特征，以及用于获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

发送单元11，用于发送所述获取单元10获取到的推荐信息至用户设备。

进一步地，所述获取单元10，具体用于来自所述用户设备的图像，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

如图7所示，所述服务器还包括处理单元12，

所述处理单元12，用于从所述获取单元10获取到的所述图像中提取所述人脸特征。

进一步地，所述获取单元10，具体还用于接收来自所述用户设备的人脸特征，所述人脸特征为所述用户设备在获取到图像后，所述用户设备从获取到的图像中提取到的；其中，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的。

本发明实施例提供一种服务器，主要包括获取单元和发送单元。获取单元获取人脸特征，以及与人脸特征相匹配的推荐信息，然后发送单元将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示推荐信息。通过该方案，服务器只需获取到人脸特征，即可快速确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而完成信息的推荐，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例七

本发明实施例提供了一种用户设备2，如图8所示，包括：

获取单元20，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，以及用于获取来自所述服务器的推荐信息；

处理单元21，用于从所述获取单元20获取到的所述图像中提取人脸特征；

发送单元22，用于将所述处理单元21提取到的所述人脸特征发送至服务器。

本发明实施例提供一种用户设备，主要包括获取单元、处理单元和发送单元。获取单元获取在该用户设备上的摄像头拍摄的，或者是该用户设备所外接的摄像头拍摄的图像，处理单元从图像中提取人脸特征，发送单元将该人脸特征发送至服务器，能够获取来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，实现了根据用户的人脸特征来推荐信息的功能，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例八

本发明实施例提供了一种用户设备3，如图9所示，包括：

获取单元30，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，以及用于获取来自服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

确定单元31，用于确定所述获取单元30获取到的所述图像中包含有人脸特征；

发送单元32，用于在所述确定单元31判断出所述获取单元30获取到的所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器。

本发明实施例提供一种用户设备，主要包括获取单元、确定单元和发送单元。通过获取单元获取在该用户设备上的摄像头拍摄的，或者是该用户设备所外接的摄像头拍摄的图像，在确定单元判断出该图像中包含有人脸特征时，发送单元将图像发送至服务器，能够获取来自服务器的与人脸特征相匹配的推荐信息，实现了根据用户的人脸特征来推荐信息的功能，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例九

本发明实施例提供了一种信息的推荐系统，包含服务器1和用户设备2，如图10所示，包括：

服务器1，用于获取人脸特征，获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息，发送获取到的推荐信息至用户设备；

用户设备2，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，从获取到的所述图像中提取人脸特征，将提取到的所述人脸特征发送至服务器，获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

本发明实施例提供一种信息的推荐系统，用户设备获取图像以及从图像中提取出人脸特征，服务器获取用户设备提取出的人脸特征，以及与人脸特征相匹配的推荐信息，然后将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示推荐信息。通过该方案，服务器只需获取到人脸特征，即可快速确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而完成信息的推荐，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

实施例十

本发明实施例提供了一种信息的推荐系统，包含服务器3和用户设备4，如图11所示，包括：

服务器3，用于获取人脸特征，获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息，发送获取到的推荐信息至用户设备；

用户设备4，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至所述服务器，获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

本发明实施例提供一种信息的推荐系统，用户设备获取图像以及在判断出图像中包含有人脸特征时将图像发送至服务器，服务器从用户设备发送的图像中提取出人脸特征，并获取到与人脸特征相匹配的推荐信息，然后将获取到的推荐信息发送至用户设备，以使得用户设备显示推荐信息。通过该方案，服务器只需获取到人脸特征，即可快速确定与人脸特征相匹配的推荐信息，进而完成信息的推荐，解决了推荐信息失败的问题，能够针对不同类型的用户推荐不同的信息，增加所推荐的信息的成功率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（proceor）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Acce Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种信息的推荐系统，其特征在于，包含服务器和用户设备，其中，

所述服务器用于获取人脸特征，获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息，发送获取到的推荐信息至用户设备；

所述用户设备用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，从获取到的所述图像中提取人脸特征，将提取到的所述人脸特征发送至服务器，获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

2.一种信息的推荐系统，其特征在于，包含服务器和用户设备，其中，

所述服务器用于获取人脸特征，获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息，发送获取到的推荐信息至用户设备；

所述用户设备用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至所述服务器，获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

3.一种信息的推荐方法，其特征在于，包括：

用户设备获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

所述用户设备从所述图像中提取人脸特征，并将所述人脸特征发送至服务器；

所述服务器获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

所述服务器发送获取到的推荐信息至所述用户设备。

4.一种信息的推荐方法，其特征在于，包括：

用户设备获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

所述用户设备在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器；

所述服务器从所述图像中提取所述人脸特征；

所述服务器获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

所述服务器发送获取到的推荐信息至所述用户设备。

5.一种信息的推荐方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：

获取人脸特征；

获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

发送获取到的推荐信息至用户设备。

6.根据权利要求5所述的推荐方法，其特征在于，所述获取人脸特征，包括：

接收来自所述用户设备的图像，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

从所述图像中提取所述人脸特征。

7.根据权利要求5所述的推荐方法，其特征在于，所述获取人脸特征，包括：

接收来自所述用户设备的人脸特征，所述人脸特征为所述用户设备在获取到图像后，所述用户设备从获取到的图像中提取到的；其中，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的。

8.一种信息的获得方法，应用于用户设备，其特征在于，所述方法包括：

获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

从所述图像中提取人脸特征，并将所述人脸特征发送至服务器；

获取来自服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

9.一种信息的获得方法，应用于用户设备，其特征在于，所述方法包括：

获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

在判断出所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器；

获取来自所述服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息。

10.一种服务器，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取人脸特征，以及用于获取与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

发送单元，用于发送所述获取单元获取到的推荐信息至用户设备。

11.根据权利要求10所述的服务器，其特征在于，

所述获取单元，具体用于来自所述用户设备的图像，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的；

所述服务器还包括处理单元，

所述处理单元，用于从所述获取单元获取到的所述图像中提取所述人脸特征。

12.根据权利要求10所述的服务器，其特征在于，

所述获取单元，具体还用于接收来自所述用户设备的人脸特征，所述人脸特征为所述用户设备在获取到图像后，所述用户设备从获取到的图像中提取到的；其中，所述图像为安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的。

13.一种用户设备，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，以及用于获取来自所述服务器的推荐信息；

处理单元，用于从所述获取单元获取到的所述图像中提取人脸特征；

发送单元，用于将所述处理单元提取到的所述人脸特征发送至服务器。

14.一种用户设备，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取图像，所述图像是安装在所述用户设备上的摄像头拍摄的，或者是所述用户设备所外接的摄像头拍摄的，以及用于获取来自服务器的与所述人脸特征相匹配的推荐信息；

确定单元，用于确定所述获取单元获取到的所述图像中包含有人脸特征；

发送单元，用于在所述确定单元判断出所述获取单元获取到的所述图像中包含有人脸特征时，将所述图像发送至服务器。