CN107239725A - 一种信息展示方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种信息展示方法、装置及系统，该方法包括：接收终端实时采集并发送的图像，确定所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，所述AR图形实时跟随所述用户图像。通过本方法，用户无需做出任何操作，便可以查看到其他用户的用户信息，有效提升了在用户交互的场景下查看用户信息的便捷性，且建立了虚拟的用户信息与实际的用户个人之间实质性的关联。

Description

一种信息展示方法、装置及系统
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息展示方法、装置及系统。
背景技术
在互联网络和智能技术的支持下，在线系统(如：网站)从传统的面向用户提供单一服务的方式，转变为综合性的网络平台，用户通过在线系统，不仅可以与在线系统后台的服务器进行交互，还可以与同样使用该在线系统的其他用户实现业务交互、信息分享等操作。
现有技术中，在用户之间基于在线系统进行交互的场景下，使用在线系统的任一用户(以下简称为：第一用户)均可查看其他用户(以下简称为：第二用户)的用户信息，例如：账户名、不同用户对该第二用户的评价、自我介绍、用户标签等信息，从而，使得第一用户查找到所需的第二用户，以进行诸如信息分享、业务获取、关注等交互操作。
但是，对于现有技术中的方式而言，仍存在以下缺陷：
其一、若第一用户想要获知第二用户的用户信息，只能使用终端访问至相应的页面(如：第二用户的个人主页)中查看，显然，这样的方式较为繁琐。
其二，上述方式中所查看的第二用户的用户信息，也只是第二用户在在线系统中注册的信息，换言之，第一用户所查看到的用户信息是一种虚拟的网络信息，显然，通过这种虚拟的网络信息，并不能在实际环境中确定出实际的第二用户。考虑到目前线下业务网络化的趋势，若用户能够通过查看其他用户的用户信息与实际个人进行对应，则能够增加用户之间的交互性。但现有技术中的方式难以实现虚拟信息和实际个人的对应。
发明内容
本申请实施例提供一种信息展示方法、设备、装置及系统，用以解决在用户之间交互的场景下的问题。
本申请实施例提供的一种信息展示方法，包括：
接收终端实时采集并发送的图像；
确定所述图像中包含的用户图像；
确定所述用户图像对应的用户标识；
根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息；
根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
本申请实施例还提供的一种信息展示方法，包括：
实时采集图像并发送至服务器，其中，所述图像中包含用户图像；以使得所述服务器确定出所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的AR图形数据，并反馈给终端；
接收服务器反馈的所述用户信息对应的AR图形数据；
根据所述AR图像数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
本申请实施例还提供的一种信息展示装置，包括：
接收模块，用于接收终端实时采集并发送的图像；
用户图像模块，用于确定所述图像中包含的用户图像；
用户标识模块，用于确定所述用户图像对应的用户标识；
用户信息模块，用于根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息；
AR模块，用于根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
本申请实施例还提供的一种信息展示装置，包括：
采集模块，用于实时采集图像并发送至服务器，其中，所述图像中包含用户图像；以使得所述服务器确定出所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的AR图形数据，并反馈给终端；
接收模块，用于接收服务器反馈的所述用户信息对应的AR图形数据；
显示模块，用于根据所述AR图像数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
本申请实施例还提供的一种信息展示系统，包括：
终端，用于实时采集图像并发送至信息展示装置，根据接收到的所述信息展示装置反馈的与所述图像中包含的用户图像所对应的AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像；
信息展示装置，包括：
AR智能模块，用于接收终端实时采集的图像，以及，生成所述图像中所包含的用户信息所对应的AR图形数据；
识别校验模块，用于针对接收到的图像，确定出所述图像中包含的用户图像，并确定所述用户图像对应的用户标识；
标签管理模块，用于根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，
大数据风险控制模块，用于获取所述用户标识对应的历史数据，根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度，保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系；
互证模块，用于针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户，针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值，根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存。
本申请实施例提供一种信息展示方法、装置及系统，在该方法中，终端会将实时采集到的图像发送至服务器，这样一来，服务器将识别出该图像中所包含的人物图像(即，用户图像)，并进一步确定出用户的身份，以及该用户的用户信息，再生成用户信息所对应的AR图形数据，返回至终端，从而，终端便可以在图像中显示出与用户图像相对应的AR图形，而AR图形反映了该用户的用户信息。与现有技术不同的是，本申请实施例中的方式无需用户访问至相应的界面中以查看其他用户的用户信息，同时，使用AR图形的方式能够将虚拟的用户信息与实际的用户个人关联起来，整个过程中，用户无需做出任何操作，便可以查看到其他用户的用户信息，显然，这样的方式有效提升了在用户交互的场景下，查看用户信息的便捷性，并且，建立了虚拟的用户信息与实际的用户个人之间实质性的关联。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的信息展示过程；
图2a为本申请实施例提供的未显示AR图形的AR头盔屏幕界面的示意图；
图2b～2d为本申请实施例提供的显示有AR图形的AR头盔屏幕界面的示意图；
图3为本申请实施例提供的云端用户信息系统和终端的架构示意图；
图4a和4b分别为本申请实施例提供的在不同的交互场景下的AR眼镜界面的示意图；
图5为本申请实施例提供的另一种场景下的AR眼镜界面的示意图；
图6为本申请实施例提供的基于服务器侧的信息展示装置结构示意图；
图7为本申请实施例提供的基于终端侧的信息展示装置结构示意图；
图8为本申请实施例提供的基于信息展示系统结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
正如前述，在用户之间进行交互的场景中，若第一用户能够获知第二用户的用户信息(如：第二用户的用户标签、信用度、评价等信息)，则可以通过用户信息初步的了解第二用户，以便于后续进行用户之间的交互。但此时，第一用户只能通过终端访问至相应的界面中以查看第二用户的用户信息，并且，如果第一用户想要与第二用户进行线下的交互，由于用户信息只是一种虚拟信息，故第一用户并不能通过第二用户的用户信息，确定出第二用户个人。
这就需要一种能够便捷展示用户信息，且展示出的用户信息能够体现出与用户个人之间的对应关系的信息展示方法。基于此，本申请实施例提供一种信息展示方法，如图1所示。
图1为本申请实施例提供的信息展示过程，该过程具体包括以下步骤：
S101：接收终端实时采集并发送的图像。
在本申请实施例中，所述终端，包括AR设备(本申请中的AR设备均具有图像采集功能)，其中，AR设备包括但不限于：AR眼镜、AR头盔、具有AR功能的手机、具有AR功能的计算机、具有AR功能的机器人(在本申请中是指具有采集、显示功能的实体机器人)。
当然，在本申请的一些实施例中，针对于采集过程而言，终端可以是具有图像采集功能的设备，用于实时采集图像，诸如：手机、摄像机、摄影机、配备摄像头的计算机、机器人等。采集方式具体可以是拍摄。
由终端实时采集的图像，具体可以是实景图像(实景图像是指从自然世界中采集到的图像)。
S102：确定所述图像中包含的用户图像。
在本申请实施例中，所述的用户图像可以是用户的人物图像，也就是说，当终端实时采集实景图像的过程中，用户处于实景中，从而终端所采集到的图像中就包含用户图像。
例如：假设由终端所采集到的图像是办公室内的实景图像，那么，图像中包含的员工图像，就是用户图像。
确定图像中用户图像，也就是对图像进行人物识别处理，当然，在本申请实施例中，可采用不同的人物识别方法从图像中确定出包含的用户图像。这里并不构成对本申请的限定。
S103：确定所述用户图像对应的用户标识。
在确定出图像中的用户图像之后，便可以进一步确定出该用户图像所对应的用户。换言之，针对用户图像进行特征识别(如：面部识别、步态识别等生物特征识别)，以确定出用户图像所对应的用户的身份。
基于此，所述的用户标识，可以是一种用于标示用户身份的身份标识(如：用户的ID等)。在本申请实施例中的一种方式下，用户标识可存储于在线系统内，并且，用户会预先将自身的生物特征录入至在线系统中，这样一来，在线系统便可以针对每一用户，建立该用户生物特征与用户标识之间的对应关系。那么，当识别出用户的生物特征之后，便可以根据对应关系来确定用户的用户标识(即，确定出用户的身份)。
S104：根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息。
所述的用户信息，包括但不限于：用户的真实姓名、账户名、自我介绍、其他用户对该用户的评价、用户标签(用户标签可以是一种能够反映用户某些属性的标签，如：“电影达人”、“金牌会员”等)等。
在在线系统中，针对每一用户，均会建立用户标识与该用户的用户信息之间的对应关系，故一旦确定出用户图像所对应的用户标识，也就可以进一步地确定给出该用户标识所对应的用户信息。
S105：根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形。
其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
用户信息所对应的AR图形，可以是以二维或三维方式显示的文字、图标等图形，这里并不作具体限定。换言之，在本申请实施例中，用户信息将经过相应的图形处理，以形成用户信息的AR图形。这样一来，对于终端而言，除了显示所采集到的实景图像之外，还会在实景图像中的用户图像上显示出相应的用户信息的AR图形。
例如：假设终端是AR头盔，如图2a所示，是该AR头盔所采集到的实景图像，假设该实景图像中包含用户Y的人物图形(即，用户图像)。在使用了上述的方法后，相应的在线系统可确定出该用户图像所对应的用户是用户Y(该用户Y所具有的用户标签是“电影达人”)，那么，在线系统会针对用户标签“电影达人”生成AR图形数据，发送给AR头盔。从而，AR头盔便会在用户Y的人物图像上显示出用户标签“电影达人”的AR图形，即如图2b所示。
考虑到在实际应用场景下，实际环境下的人物会随时移动，或者，AR设备会随着使用AR设备的用户发生一定程度的移动(如：使用AR设备的用户扭头或走动，那么，AR设备的拍摄角度或位置就会发生相应的变化)，这些情况都有可能造成所采集的用户图像的位置也发生变化。基于此，本申请实施例中的AR图形将实时跟随用户图像，以便于能够明确地标示出与用户图像之间的关联。
延续上例，假设针对图2b，用户Y向画面的左侧移动，那么，该用户Y的用户标签“电影达人”的AR图形将跟随该用户Y的移动而移动，即如图2c所示。
上述示例中，仅以二维视图进行说明，在实际应用中，用户通过AR设备所观测到的实景图像均是三维的，用户之间的相对移动也更加复杂，如：持有AR设备的用户移动至被采集图像的用户的侧方，此时，AR图形将始终以观测者的视角进行显示。例如：延续上例，如图2d所示，在图2d中，使用AR头盔的用户移动至用户Y的左前方，那么，用户标签“电影达人”的AR图形就将以观测者的视角进行显示(即，用户标签的AR图形始终朝向使用AR头盔的用户)。当然，在本申请实施例中，AR图形所显示的位置、朝向等，具体可以由AR设备自身的设备参数(如：平移参数、偏转参数、焦距等)进行确定，这里并不构成对本申请的限定。
当然，作为本申请实施例中的一种方式，AR图形数据可以是由在线系统构建完成了AR图形后，将该AR图形转换成的便于传输的数据，在该方式下，终端接收到AR图形数据后，可直接显示出相应的AR图形。
作为本申请实施例中的另一种方式，AR图形数据可以是由在线系统生成的、构建AR图形所需的数据，也就是说，在该方式下，终端接收到该AR图形数据后，将在终端本地根据AR图形数据构建AR图形，再进行显示。
上述的两种方式并不构成对本申请的限定。
此外，终端在显示AR图形时，可根据设备的不同进行不同方式的显示，如：当AR设备为AR眼镜或AR头盔的穿戴设备时，将直接在眼镜片或头盔内屏上显示AR图形；而当AR设备为具有AR功能的计算机或机器人时，可以在相应的屏幕上显示、或者投影显示(包括平面投影和全息投影)。这里不作具体限定。
需要说明的是，针对以上内容，可以由在线系统后台的服务器(或服务器集群)实现上述图像接收、识别、生成AR图形数据等操作，应用时，服务器与终端保持网络连接。
通过上述步骤，终端会将实时采集到的图像发送至服务器，这样一来，服务器将识别出该图像中所包含的人物图像(即，用户图像)，并进一步确定出用户的身份，以及该用户的用户信息，再生成用户信息所对应的AR图形数据，返回至终端，从而，终端便可以在图像中显示出与用户图像相对应的AR图形，而AR图形反映了该用户的用户信息。与现有技术不同的是，本申请实施例中的方式无需用户访问至相应的界面中以查看其他用户的用户信息，同时，使用AR图形的方式能够将虚拟的用户信息与实际的用户个人关联起来，整个过程中，用户无需做出任何操作，便可以查看到其他用户的用户信息，显然，这样的方式有效提升了在用户交互的场景下，查看用户信息的便捷性，并且，建立了虚拟的用户信息与实际的用户个人之间实质性的关联。
需要说明的是，本申请实施例中所描述的内容(包括上述如图1所示的方法和后续内容)，可基于如图3所示的架构，具体而言，在图3中，包含云端用户信息系统和AR设备，云端用户信息系统用于识别AR设备的所发送的图像中的用户图像、及用户身份，并生成AR图形数据。AR设备用于采集图像，并显示图像、及AR图形数据所对应的AR图形。
用户身份的确定，将影响后续对用户信息确定的准确性，如果不能够准确地确定出用户的身份，那么，后续所生成的AR图形就不能够反映出该用户真实的用户信息，故在本申请实施例中，提供了不同的用户身份的识别方式。
具体来说，在实际应用场景下，服务器中会存储不同用户的生物特征，基于此，便可以确定出用户图像所对应的用户标识。具体而言，确定所述用户图像对应的用户标识，具体包括：根据确定出的所述用户图像，提取图像特征，在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，将确定出的用户特征对应的用户标识作为所述用户图像对应的用户标识。
所述的图像特征，是针对图像中的用户图像所提取出来的。在本申请实施例中，图像特征可以如：从用户图像中所提取的面部特征、虹膜特征、形体特征等。
预先存储的各用户特征包括：生物特征。在本申请实施例中，生物特征包括但不限于：面部特征、指纹特征、掌纹特征、视网膜特征、人体轮廓特征、步态特征、声纹特征等等。
考虑到实际应用中，终端采集的图像可以是一帧图像、也可以是连续的多帧图像(形成视频)，在这两种情况下，所提取出的图像特征各有不同，相应地，就需要使用不同的识别方式对图像特征进行识别。
具体而言：
一、当终端所采集的图像为单帧图像的情况
单帧图像可认为是一张静态的画面，在这样的情况下，针对该画面中的人物所提取出的图像特征，可以是一些静态的特征，诸如：面部特征、人体轮廓特征、指纹特征、掌纹特征、虹膜特征等等。
在不同的应用场景中，可以从用户图像中提取出不同的图像特征，例如：若终端所采集的用户图像的面部较为清晰，则可以提取面部特征；又例如：若终端的摄像头与指纹采集器或掌纹采集器相关联，那么，则可以提取用户的指纹或掌纹特征。作为本申请实施例中的一种方式，在实际应用中，可以提取出多种图像特征，从而可以增加后续识别过程的准确性。当然，这里并不构成对本申请的限定。
此外，提取图像特征的过程可以采用相应的特征提取算法，诸如：人物特征点识别算法(Feature-based recognition algorithms)、模板识别算法(Template-based recognition algorithms)等等，这里不作具体限定。在提取出了人物的图像特征后，便可以根据预先保存的生物特征对图像特征进行识别。
二、当终端所采集的图像为连续的多帧图像的情况
连续的多帧图像可认为是连贯且动态的视频，在这样的情况下，针对该画面中的人物所提取出的图像特征，除了可以是人物的外部特征(诸如：人体轮廓特征、面部特征)之外，还可以提取出一些动态的特征，如：步态特征。
作为本申请实施例中的一种方式，在终端所采集的图像足够清晰的前提下，从多帧图像中可以确定出人物不同角度的面部特征，从而构建出人物的面部模型。
具体而言，当所述生物特征包括面部特征时，接收终端实时采集并发送的图像，具体包括：接收终端实时采集并发送的多帧图像。
基于此，在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，具体包括：从各帧图像的用户图像中分别提取出面部特征，根据提取出的各面部特征，构建三维面部模型，在预先存储的各用户标识分别对应的三维面部模型中，确定与构建的三维面部模型相匹配的三维面部模型。
需要说明的是，针对每一用户，服务器都预先构建了该用户的三维面部模型，也即，服务器可针对用户的面部进行正脸、侧脸等脸部的多角度扫描，再根据脸部的多角度扫描图，构建出三维面部模型。当然，这里并不构成对本申请的限定。
这样的方式能够较为准确地确定出用户的身份，即，准确地确定出用户的用户标识。
作为本申请实施例中的另一种方式，考虑到不同的用户行走的姿势、发力习惯各不相同，那么，便可以通过用户的步态特征来识别用户的身份，也即，可以从连续的多帧图像中，确定出用户的步态特征。具体而言：
当所述生物特征包括步态特征时，接收终端实时采集并发送的图像，具体包括：接收终端实时采集并发送的多帧图像。
基于此，在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，具体包括：根据各帧图像中的用户图像，提取出步态特征，在预先存储的各用户标识分别对应的步态特征中，确定与提取出的步态特征相匹配的步态特征。
作为本申请实施例中的还一种方式，某些终端具有音频采集功能，如果用户说话或交谈，那么，用户的声音将会被该终端所采集，在此基础上，终端还会向相应的服务器发送所采集到的用户的声音数据。
因此，服务器还可以针对终端所发送的声音数据，进行滤波、降噪等声学处理，进而从中提取出属于用户的声纹特征，并与预先保存的声纹特征进行匹配，以便确定出该声纹所对应的用户标识，即，识别出用户的身份。
当然，在实际识别用户身份的过程中，可以结合使用上述的各种方式，以便准确地确定出用户的身份。
以上内容是识别用户身份的过程，也即，确定出用户图像所对应的用户标识。在确定了用户标识之后，便可以获取相应的用户信息，以便后续生成该AR图形数据。
本申请实施例中的用户信息，可以是用户自己编辑的，也可以是其他用户针对该用户所编辑的。
所以，预先保存各用户标识与用户信息的对应关系，具体包括：接收用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，根据该用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，建立该用户标识与用户信息之间的对应关系并保存；
或，接收第一用户对第二用户所编辑的用户信息，根据该第一用户对第二用户所编辑的用户信息，建立第二用户的用户标识与该用户信息之间的对应关系并保存。
例如：用户信息可以是用户标签，用户X针对自身的账号userX编辑的用户标签为“美食达人”。又例如：用户X针对用户Y的账号userY，编辑的用户标签为“电影达人”。
无论是用户自己编辑的用户信息，还是其他用户针对该用户所编辑的用户信息，均有可能带有一定的主观性(可能与实际情况不符)，那么，在用户之间进行交互的场景下，这会对其他用户造成一定程度的误导。
延续上例：假设用户X自身的账号userX所对应的历史数据(如：微博、博客等网络分享数据、浏览记录数据等等)中，并未有与食品相关的信息，也就是说，用户X针对自身账号userX所编辑的用户标签“美食达人”的可信度较低，那么，在与其他用户进行交互的场景下，该用户标签就会使得其他用户认为该用户X了解食品相关的信息，这就有可能对其他用户造成误导。
基于此，在本申请实施例中，将针对用户信息确定其可信度，具体而言，建立用户标识与用户信息之间的对应关系并保存，具体包括：
获取所述用户标识对应的历史数据，根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度，保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系。
可见，无论是用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，还是其他用户针对该用户的用户标识所编辑的用户信息，服务器均会确定用户所编辑的用户信息与历史数据的匹配度(即，第一可信度)。
所述的历史数据，可以如前述的网络分享数据、浏览记录数据等，还可以是历史消费数据、聊天数据等等，这里不作具体限定。
此外，用户信息与历史数据的匹配度，可以由多种不同的计算方法，这里仅以一种较为简易的匹配度计算方法进行说明，并不构成对本申请的限定：统计用户信息在历史数据中的占比，根据该频率确定与历史数据的匹配度。例如：针对上例中的用户Y，其他用户为该用户Y的账号userY所编辑的用户标签(属于一种用户信息)为“电影达人”，并假设该账号userY属于微博账号，因此，该账户userY的历史数据可以是历史上所分享的微博数据，并假设，该账号userY的历史微博数据中涉及电影类型的占比为95％，那么，可以将账号userY的用户标签“电影达人”与历史数据的匹配度确定为0.95。
采用相似的方式，针对任一用户标识，均可以确定出不同的用户信息与历史数据之间的匹配度(即，第一可信度)。服务器在建立用户标识与用户信息之间的对应关系的过程，就会保存用户信息的第一可信度。
例如：如下表1所示，为服务器所保存的账号userY所对应的各用户标签，以及各用户标签各自的第一可信度。
用户标签 第一可信度
电影达人 0.95
美食家 0.17
表1
在服务器保存了用户信息的第一可信度之后，在后续生成AR图形数据的过程中，便可以决定AR图形的显示方式和状态。
上述内容是服务器根据其中存储的各用户标识所对应的历史数据的方式，来确定出用户信息对应的第一可信度，该过程可看作是一种大数据的校验过程。
但在实际应用中，用户的某些特征并不能够从历史数据中充分的反映出来，例如：前述示例中，虽然用户X针对自身的账号userX所编辑的用户标签为“美食达人”与历史数据不匹配，但并不能表示该用户X不了解食品相关知识，换言之，历史数据只是用户在网络环境中进行了相应的网络操作而产生的数据，并不绝对表示用户的特点或属性。
正是基于此考虑，故在本申请实施例中除了上述基于历史数据所确定出的第一可信度之外，还可以基于用户之间的某些指定操作(如：点赞、评价等)，确定用户信息的另一种可信度。
具体而言，所述方法还包括：针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户，针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值，根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存。
其中，所述指定操作，包括但不限于：关注操作、评论操作、点赞操作。
所述等级，包括但不限于：账户等级、信用等级、关注度等级(关注度等级可以是根据被其他用户所关注的数量来确定，换言之，进行关注的其他用户的数量越多，则关注度等级越高)。
通过上述内容可知，针对某用户信息而言，若该用户信息受到了等级较高的用户进行了诸如点赞、评论等操作，由于等级较高的用户自身的可信度较高，那么，就表明该用户信息较为可信。在实际应用中，第二可信度的具体取值，可以根据发出指定操作的用户的等级与相应的可信系数(一种方式下，可信系数与用户的等级正相关)的乘积确定，这里并不构成对本申请的限定。
当然，作为本申请实施例中的一种方式，针对某一用户信息，还可以根据对该用户信息发出指定操作的其他用户的数量，来确定该用户信息是否可信。例如：前述示例中，账号userY的用户标签“电影达人”，接受了1000名其他用户的点赞操作，那么，可以认为，这1000名其他用户认可该用户标签。显然，这样的方式也会增加用户标签的可信度。
通过以上内容，可以确定出的用户信息的第一可信度和第二可信度，在实际应用中，便可以根据确定出的两种可信度，从与用户标识所对应的所有用户信息中，获取相应的用户信息。具体而言，获取确定的用户标识对应的用户信息，具体包括：根据保存的、用户信息的第一可信度与第二可信度，确定该用户信息的总可信度，根据所述总可信度，获取总可信度不低于预设可信度阈值的用户信息。
在本申请实施例中，可以采用权重的方式确定用户信息的总可信度。也即：
R＝w1r1+w2r2
其中，R是用户信息的总可信度；
r1是用户信息的第一可信度；
w1是第一可信度的权重；
r2是用户信息的第二可信度；
w2是第二可信度的权重。
当然，w1和w2可以根据实际应用的需要进行调整设置，这里并不构成对本申请的限定。
需要说明的是，在实际应用中，用户标识可能具有较多的用户信息(如：用户的账号对应较多的用户标签，十几～几十个用户标签)，如果将这些用户信息都获取，那么，在后续生成了AR图形数据后，这些用户信息都会显示在相应的AR设备中，这样一来，显示的效果势必将较为密集而庞杂，影响用户观察相应的AR图形，也就是说，并不适合将用户标识所对应的全部用户信息进行获取。
故作为本申请实施例中的一种方式，可在确定出上述的总可信度的基础上，可以根据总可信度，来筛选各用户信息。例如：假设预设的可信度阈值为8，那么，针对用户Y的账号userY的所有用户标签，就会将总可信度不低于8的用户标签获取出来，这样，在后续AR设备显示AR图形时，显示在用户Y上的用户标签，均是总可信度不小于8的用户标签。
作为本申请实施例中的另一种方式下，用户标识所对应的各用户信息，可能是不同类型的用户信息，以用于标签为例：“爱喝拿铁”、“理财达人”这两个用户标签，反映了用户在不同场景下的两种特点。实际应用中，用户标识所对应的用户信息通常与相应的业务场景相关联，如上例：用户标签“爱喝拿铁”，更适合在饮品相关的场景中显示(如：用户处于咖啡店时)；而用户标签“理财达人”更适合在金融相关的场景中显示(如：用户处于银行时)。也就是说，在获取用户信息的过程中，还可以根据相应的业务场景对用户标识所对应的多个用户信息进行筛选。
具体而言，获取确定的用户标识对应的用户信息，还包括：获取环境信息，根据所述环境信息，确定业务场景，根据所述业务场景，获取与所述业务场景相匹配的用户信息。
其中，上述的环境信息，包括但不限于：网络信息、位置信息、地理标识信息等。
这里的网络信息，具体可以是AR设备所接入的网络所对应的IP地址、网络名称等信息；位置信息可以是AR设备所处的位置的信息；地理位置标识信息，可以是诸如指示牌、具有射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)功能的标识芯片等所提供的标识实际场所的信息。这里的实际场所，可以包括：酒店、企业、购物商场、机场等。
通过上述的环境信息，就可以确定出使用AR设备的用户当前所处的环境，进一步地，也就可以确定出AR设备所采集到的用户所处的环境，从而，可以据此来获取相应的用户信息。
具体例如：在某咖啡店中，员工M使用AR眼镜，该AR眼镜实时采集咖啡店内的实景图像。假设AR眼镜与相应的服务器之间通过无线网络连接，并且，服务器根据该咖啡店内的一种具有RFID功能的地理标识芯片，确定出该AR眼镜所处的实际场所为：咖啡店。
此时，用户X走入咖啡店，AR眼镜采集到该用户X的用户图像并发送给服务器，使得服务器确定出该用户X所有的用户标签，由于服务器已知该AR设备所处的实际场所为咖啡店，所以，服务器将从用户X所有的用户标签中，筛选出与咖啡店相关的业务场景的用户标签，假设，用户X的其中一个用户标签为：“爱喝拿铁”。所以，服务器就会获取该用户标签“爱喝拿铁”，并基于该用户标签生成相应的AR图形数据，并发送至AR眼镜中。此时，如图4a所示，在AR眼镜中，显示出用户X以及用户标签“爱喝拿铁”的AR图形。从而，员工M便可以直观地获知该用户X针对咖啡的喜好。
此外，处于该咖啡店中的其他用户，如果也使用AR设备，那么，在这些用户所使用的AR设备中，也会显示出与图4a相似的AR图形。
类似地，假设在银行中，员工N使用AR眼镜，该银行中也具有相类似的RFID地理标识，那么，服务器便可通过RFID地理标识，确定出该AR眼镜所在的实际场所为：银行。那么，假设用户X走入该银行，员工N所使用的AR眼镜将采集到用户X的用户图像，并从用户X所对应的所有用户标签中，确定出与银行相关的金融类业务场景的用户标签，假设用户X的其中一个用户标签为“理财达人”，那么，服务器便会获取该用户标签，并基于该用户标签生成相应的AR图形数据。此时，如图4b所示，在AR眼镜中，显示出用户X以及用户标签“理财达人”的AR图形。从而，员工N便可以直观地获知该用户X针对金融业务的特点，后续可为该用户X推荐相应的理财产品。
从上述两个示例中可见，服务器可根据AR设备所在位置或实际场所的不同(即，环境信息的不同)，确定不同的业务场景，以便从该AR设备所采集到的用户图像所对应的用户信息中，获取符合该业务场景的用户信息。显然，这样的方式能够有效提升AR设备在显示用户信息AR图形时的智能化。
在实际应用中，上述两种获取用户标识对应的用户信息的方式(一种通过用户信息的总可信度，另一种通过环境信息确定出相应的业务场景)，既可以单独使用，也可以结合使用，对于结合使用的情况而言，在实际应用时可以获取到与环境信息相匹配、且总可信度不低于预设的可信度阈值的用户信息。显然，这样能够获取到更加准确地用户信息。当然，这里并不构成对本申请的限定。
另外，对于任一用户而言，均可以针对其他用户编辑相应的用户信息，也可以接受其他用户对该用户编辑的用户信息。也就是说，第一用户针对第二用户编辑相应的用户信息，那么，在该场景下，所述方法还包括：确定所述第一用户对应的用户标识，记录由所述第一用户所编辑的用户信息与第一用户的用户标识之间的编辑关系，并保存。
换言之，在用户之间互相编辑用户信息的情况下，服务器会记录某个用户信息是“谁”编辑的。基于此，若所述的图像由第一用户的终端实时采集并发送，此时，获取确定的用户标识对应的用户信息，具体包括：确定第二用户的用户标识所对应的各用户信息，在所述第二用户的用户标识所对应的各用户信息中，获取与第一用户的用户标识具有编辑关系的用户信息。
具体例如：对于某咖啡店而言，根据不同顾客的消费习惯，对不同的顾客编辑了相应的用户标签。假设，针对用户Y所编辑的用户标签为“爱喝拿铁”和“咖啡不加热”，该编辑关系将保存在服务器中。
假设某时刻，该用户Y走入该咖啡店，咖啡店员工M正在使用AR眼镜。此时，AR眼镜采集到该用户Y的用户图像，通过与服务器之间的网络连接将采集到的图像发送给服务器，服务器确定出该用户图像就是用户Y，并且，根据已经保存的上述编辑关系，获取用户标签：“爱喝拿铁”和“咖啡不加热”。
换言之，即使用户Y拥有多个用户标签，其中的某些用户标签可能由其他的咖啡店的员工所编辑，服务器仍只会获取员工M所在的咖啡店所编辑的上述两个用户标签。
所以，如图5所示，员工M所使用的AR眼镜中，将显示出用户Y的两个用户标签“爱喝拿铁”和“咖啡不加热”。进而员工M可以根据这两个用户标签为用户Y提供相应的服务。
作为本申请实施例中的一种额外方式，服务器可以根据用户信息的总可信度，对AR图形的显示效果进行调节，如：用户信息的可信度高，那么，就可以将该用户信息的文字尺寸设置较大，类似地，也可以设置用户信息的亮度、或色彩等。基于此，生成所述用户信息对应的AR图形数据，具体包括：根据所述用户标识对应的用户信息的总可信度，确定用户信息的显示状态参数，根据所述显示状态参数，生成包含所述用户信息及其显示状态参数的AR图形数据。
其中，所述显示状态参数包括：颜色参数、亮度参数、尺寸参数中的至少一种。
以上为本申请实施例提供的服务器侧的信息展示方法，在本申请实施例中，针对于终端侧，还提供一种信息展示方法，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：实时采集图像并发送至服务器。
其中，所述图像中包含用户图像；以使得所述服务器确定出所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的AR图形数据，并反馈给终端。
在本申请实施例中，终端可以是具有图像采集功能的设备，如前所述，这里不再具体赘述。
步骤二：接收服务器反馈的所述用户信息对应的AR图形数据。
步骤三：根据所述AR图像数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
以上为本申请实施例提供的信息展示方法，基于同样的思路，本申请实施例还提供一种信息展示装置，如图6所示。
图6中的信息展示装置包括：
接收模块601，用于接收终端实时采集并发送的图像；
用户图像模块602，用于确定所述图像中包含的用户图像；
用户标识模块603，用于确定所述用户图像对应的用户标识；
用户信息模块604，用于根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息；
AR模块605，用于根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
具体地，所述终端包括AR设备。在本申请实施例的一种方式中，所述AR设备至少包括：AR眼镜、AR头盔、具有AR功能的手机、具有AR功能的计算机、具有AR功能的机器人。
具体地，用户图像模块602，具体用于对所述图像进行人物识别，提取出该图像中包含的用户图像。
所述用户标识模块603，具体用于根据确定出的所述用户图像，提取图像特征，在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，将确定出的用户特征对应的用户标识作为所述用户图像对应的用户标识。
预先存储的各用户特征包括：生物特征，所述生物特征包括：面部特征、指纹特征、掌纹特征、视网膜特征、人体轮廓特征、步态特征、声纹特征中的至少一种。
当所述生物特征包括面部特征时，接收模块601，具体用于接收终端实时采集并发送的多帧图像；
用户标识模块603，具体用于从各帧图像的用户图像中分别提取出面部特征，根据提取出的各面部特征，构建三维面部模型，在预先存储的各用户标识分别对应的三维面部模型中，确定与构建的三维面部模型相匹配的三维面部模型。
当所述生物特征包括步态特征时，所述接收模块601，具体用于接收终端实时采集并发送的多帧图像；
用户标识模块603，具体用于根据各帧图像中的用户图像，提取出步态特征，在预先存储的各用户标识分别对应的步态特征中，确定与提取出的步态特征相匹配的步态特征。
所述用户信息模块604，具体用于接收用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，根据该用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，建立该用户标识与用户信息之间的对应关系并保存；或
接收第一用户对第二用户所编辑的用户信息，根据该第一用户对第二用户所编辑的用户信息，建立第二用户的用户标识与该用户信息之间的对应关系并保存。
所述用户信息模块604，具体用于获取所述用户标识对应的历史数据，根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度，保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系。
所述装置还包括：互证模块606，用于针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户，针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值，根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存；
其中，所述指定操作包括：关注操作、评论操作、点赞操作中的至少一种；
所述等级包括：账户等级、信用等级、关注度等级中的至少一种。
所述用户信息模块604，具体用于根据保存的、用户信息的第一可信度与第二可信度，确定该用户信息的总可信度，根据所述总可信度，获取总可信度不低于预设可信度阈值的用户信息。
所述用户信息模块604，还用于获取环境信息，根据所述环境信息，确定业务场景，根据所述业务场景，获取与所述业务场景相匹配的用户信息；
其中，所述环境信息包括：网络信息、位置信息、地理标识信息中的至少一种。
所述装置还包括：编辑关系记录模块607，用于确定所述第一用户对应的用户标识，记录由所述第一用户所编辑的用户信息与第一用户的用户标识之间的编辑关系，并保存。
当所述图像由第一用户的终端实时采集并发送时，所述用户信息模块604，具体用于确定第二用户的用户标识所对应的各用户信息，在所述第二用户的用户标识所对应的各用户信息中，获取与第一用户的用户标识具有编辑关系的用户信息。
所述AR模块605，具体用于根据所述用户标识对应的用户信息的总可信度，确定用户信息的显示状态参数，根据所述显示状态参数，生成包含所述用户信息及其显示状态参数的AR图形数据，其中，所述显示状态参数包括：颜色参数、亮度参数、尺寸参数中的至少一种。
基于同样的思路，本申请实施例还提供一种信息展示装置，如图7所示。所述装置包括：
采集模块701，用于实时采集图像并发送至服务器，其中，所述图像中包含用户图像；以使得所述服务器确定出所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的AR图形数据，并反馈给终端；
接收模块702，用于接收服务器反馈的所述用户信息对应的AR图形数据；
显示模块703，用于根据所述AR图像数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
结合上述内容，在本申请实施例中，还提供一种信息展示系统，如图8所示。该系统包括：信息展示装置80和终端81，其中，
终端81，用于实时采集图像并发送至信息展示装置80，根据接收到的所述信息展示装置80反馈的与所述图像中包含的用户图像所对应的AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
信息展示装置80，包括：
AR智能模块801，用于接收终端实时采集的图像，以及，生成所述图像中所包含的用户信息所对应的AR图形数据。
识别校验模块802，用于针对接收到的图像，确定出所述图像中包含的用户图像，并确定所述用户图像对应的用户标识。
标签管理模块803，用于根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息。
大数据风险控制模块804，用于获取所述用户标识对应的历史数据，根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度，保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系。
互证模块805，用于针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户，针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值，根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (33)

1.一种信息展示方法，其特征在于，包括：
接收终端实时采集并发送的图像；
确定所述图像中包含的用户图像；
确定所述用户图像对应的用户标识；
根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息；
根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端包括AR设备；
其中，所述AR设备至少包括：AR眼镜、AR头盔、具有AR功能的手机、具有AR功能的计算机、具有AR功能的机器人。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定所述图像中包含的用户图像，具体包括：
对所述图像进行人物识别，提取出该图像中包含的用户图像。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定所述用户图像对应的用户标识，具体包括：
根据确定出的所述用户图像，提取图像特征；
在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征；
将确定出的用户特征对应的用户标识作为所述用户图像对应的用户标识。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，预先存储的各用户特征包括：生物特征；
所述生物特征包括：面部特征、指纹特征、掌纹特征、视网膜特征、人体轮廓特征、步态特征、声纹特征中的至少一种。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述生物特征包括面部特征时，接收终端实时采集并发送的图像，具体包括：
接收终端实时采集并发送的多帧图像；
在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，具体包括：
从各帧图像的用户图像中分别提取出面部特征；
根据提取出的各面部特征，构建三维面部模型；
在预先存储的各用户标识分别对应的三维面部模型中，确定与构建的三维面部模型相匹配的三维面部模型。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述生物特征包括步态特征时，接收终端实时采集并发送的图像，具体包括：
接收终端实时采集并发送的多帧图像；
在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，具体包括：
根据各帧图像中的用户图像，提取出步态特征；
在预先存储的各用户标识分别对应的步态特征中，确定与提取出的步态特征相匹配的步态特征。
8.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，预先保存各用户标识与用户信息的对应关系，具体包括：
接收用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，根据该用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，建立该用户标识与用户信息之间的对应关系并保存；或
接收第一用户对第二用户所编辑的用户信息，根据该第一用户对第二用户所编辑的用户信息，建立第二用户的用户标识与该用户信息之间的对应关系并保存。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，建立用户标识与用户信息之间的对应关系并保存，具体包括：
获取所述用户标识对应的历史数据；
根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度；
保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户；
针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值；
根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存；
其中，所述指定操作包括：关注操作、评论操作、点赞操作中的至少一种；
所述等级包括：账户等级、信用等级、关注度等级中的至少一种。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，获取确定的用户标识对应的用户信息，具体包括：
根据保存的、用户信息的第一可信度与第二可信度，确定该用户信息的总可信度；
根据所述总可信度，获取总可信度不低于预设可信度阈值的用户信息。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，获取确定的用户标识对应的用户信息，还包括：
获取环境信息；
根据所述环境信息，确定业务场景；
根据所述业务场景，获取与所述业务场景相匹配的用户信息；
其中，所述环境信息包括：网络信息、位置信息、地理标识信息中的至少一种。
13.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述第一用户对应的用户标识；
记录由所述第一用户所编辑的用户信息与第一用户的用户标识之间的编辑关系，并保存。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述图像由第一用户的终端实时采集并发送；
获取确定的用户标识对应的用户信息，具体包括：
确定第二用户的用户标识所对应的各用户信息；
在所述第二用户的用户标识所对应的各用户信息中，获取与第一用户的用户标识具有编辑关系的用户信息。
15.如权利要求11所述的方法，其特征在于，生成所述用户信息对应的AR图形数据，具体包括：
根据所述用户标识对应的用户信息的总可信度，确定用户信息的显示状态参数；
根据所述显示状态参数，生成包含所述用户信息及其显示状态参数的AR图形数据；
其中，所述显示状态参数包括：颜色参数、亮度参数、尺寸参数中的至少一种。
16.一种信息展示方法，其特征在于，包括：
实时采集图像并发送至服务器，其中，所述图像中包含用户图像；以使得所述服务器确定出所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的AR图形数据，并反馈给终端；
接收服务器反馈的所述用户信息对应的AR图形数据；
根据所述AR图像数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
17.一种信息展示装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收终端实时采集并发送的图像；
用户图像模块，用于确定所述图像中包含的用户图像；
用户标识模块，用于确定所述用户图像对应的用户标识；
用户信息模块，用于根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息；
AR模块，用于根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的增强现实AR图形数据，并反馈给终端，以使得所述终端根据接收到的所述AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述终端包括AR设备；
其中，所述AR设备至少包括：AR眼镜、AR头盔、具有AR功能的手机、具有AR功能的计算机、具有AR功能的机器人。
19.如权利要求17或18所述的装置，其特征在于，所述用户图像模块，具体用于对所述图像进行人物识别，提取出该图像中包含的用户图像。
20.如权利要求17或18所述的装置，其特征在于，所述用户标识模块，具体用于：根据确定出的所述用户图像，提取图像特征，在预先存储的各用户标识分别对应的用户特征中，确定出与提取出的图像特征相匹配的用户特征，将确定出的用户特征对应的用户标识作为所述用户图像对应的用户标识。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，预先存储的各用户特征包括：生物特征；
所述生物特征包括：面部特征、指纹特征、掌纹特征、视网膜特征、人体轮廓特征、步态特征、声纹特征中的至少一种。
22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，当所述生物特征包括面部特征时，所述接收模块，具体用于接收终端实时采集并发送的多帧图像；
所述用户标识模块，具体用于从各帧图像的用户图像中分别提取出面部特征，根据提取出的各面部特征，构建三维面部模型，在预先存储的各用户标识分别对应的三维面部模型中，确定与构建的三维面部模型相匹配的三维面部模型。
23.如权利要求21所述的装置，其特征在于，当所述生物特征包括步态特征时，所述接收模块，具体用于接收终端实时采集并发送的多帧图像；
所述用户标识模块，具体用于根据各帧图像中的用户图像，提取出步态特征，在预先存储的各用户标识分别对应的步态特征中，确定与提取出的步态特征相匹配的步态特征。
24.如权利要求17或18所述的装置，其特征在于，所述用户信息模块，具体用于：接收用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，根据该用户针对自身的用户标识所编辑的用户信息，建立该用户标识与用户信息之间的对应关系并保存；或
接收第一用户对第二用户所编辑的用户信息，根据该第一用户对第二用户所编辑的用户信息，建立第二用户的用户标识与该用户信息之间的对应关系并保存。
25.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述用户信息模块，具体用于获取所述用户标识对应的历史数据，根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度，保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系。
26.如权利要求25所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：互证模块，用于针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户，针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值，根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存；
其中，所述指定操作包括：关注操作、评论操作、点赞操作中的至少一种；
所述等级包括：账户等级、信用等级、关注度等级中的至少一种。
27.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述用户信息模块，具体用于根据保存的、用户信息的第一可信度与第二可信度，确定该用户信息的总可信度，根据所述总可信度，获取总可信度不低于预设可信度阈值的用户信息。
28.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述用户信息模块，还用于获取环境信息，根据所述环境信息，确定业务场景，根据所述业务场景，获取与所述业务场景相匹配的用户信息；
其中，所述环境信息包括：网络信息、位置信息、地理标识信息中的至少一种。
29.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：编辑关系记录模块，用于确定所述第一用户对应的用户标识，记录由所述第一用户所编辑的用户信息与第一用户的用户标识之间的编辑关系，并保存。
30.如权利要求29所述的装置，其特征在于，当所述图像由第一用户的终端实时采集并发送时，所述用户信息模块，具体用于确定第二用户的用户标识所对应的各用户信息，在所述第二用户的用户标识所对应的各用户信息中，获取与第一用户的用户标识具有编辑关系的用户信息。
31.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述AR模块，具体用于根据所述用户标识对应的用户信息的总可信度，确定用户信息的显示状态参数，根据所述显示状态参数，生成包含所述用户信息及其显示状态参数的AR图形数据，其中，所述显示状态参数包括：颜色参数、亮度参数、尺寸参数中的至少一种。
32.一种信息展示装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于实时采集图像并发送至服务器，其中，所述图像中包含用户图像；以使得所述服务器确定出所述图像中包含的用户图像，确定所述用户图像对应的用户标识，根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，根据获取的所述用户信息，生成所述用户信息对应的AR图形数据，并反馈给终端；
接收模块，用于接收服务器反馈的所述用户信息对应的AR图形数据；
显示模块，用于根据所述AR图像数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像。
33.一种信息展示系统，其特征在于，包括：
终端，用于实时采集图像并发送至信息展示装置，根据接收到的所述信息展示装置反馈的与所述图像中包含的用户图像所对应的AR图形数据，在实时采集的图像中显示相应的AR图形，其中，所述AR图形实时跟随所述用户图像；
信息展示装置，包括：
AR智能模块，用于接收终端实时采集的图像，以及，生成所述图像中所包含的用户信息所对应的AR图形数据；
识别校验模块，用于针对接收到的图像，确定出所述图像中包含的用户图像，并确定所述用户图像对应的用户标识；
标签管理模块，用于根据预先保存的各用户标识与用户信息的对应关系，获取确定的用户标识对应的用户信息，
大数据风险控制模块，用于获取所述用户标识对应的历史数据，根据所述历史数据，确定待建立对应关系的用户信息与历史数据的匹配度，作为待建立对应关系的用户信息的第一可信度，保存待建立对应关系的用户信息的第一可信度，并建立待建立对应关系的用户信息与待建立对应关系的用户标识的对应关系；
互证模块，用于针对保存的每个用户信息，确定对该用户信息执行指定操作的其他用户，针对每个其他用户，根据该其他用户的等级，确定该其他用户执行的指定操作对该用户信息产生的分值，根据针对每个其他用户确定出的分值，确定该用户信息的第二可信度，并保存。
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