CN107481067B - 一种智能广告系统及其交互方法 - Google Patents

一种智能广告系统及其交互方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能广告系统，包括摄像头，用于拍摄监控区域的图像；去噪模块，用于对摄像头拍摄的图像进行去噪处理；人脸识别模块，用于对图像中的人脸区域进行识别定位；控制模块，用于根据人脸识别模块的识别结果对广告图像进行播放；显示模块，在控制模块的控制下播放广告图像。本发明能够改进现有技术的不足，无需用户操作，可以实现广告播放与用户之间的智能互动。

Description

一种智能广告系统及其交互方法
技术领域
本发明涉及智能广告展示技术领域，尤其是一种智能广告系统及其交互方法。
背景技术
传统的广告大屏，内容投放主要是通过图片、视频等方式。由于缺少与大屏前观众的互动，所以很难快速吸引到人们的眼球。随着人们生活水平的不断提高，以及传媒手段的不断进化，各式各样的广告屏早已融入普通人的生活。为了让投放的广告更有效，就必须想办法把客流吸引到广告屏前。而为了能快速就吸引住人们的眼球，就必须在第一时间让广告屏和行人之间建立互动。以往建立互动的方式有触摸、扫码、蓝牙连接等，都需要触摸屏或是用户使用手机才能互动。操作步骤较多，愿意参与进来的用户就更少。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种智能广告系统及其交互方法，能够解决现有技术的不足，无需用户操作，可以实现广告播放与用户之间的智能互动。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种智能广告系统，其特征在于：包括，
摄像头，用于拍摄监控区域的图像；
去噪模块，用于对摄像头拍摄的图像进行去噪处理；
人脸识别模块，用于对图像中的人脸区域进行识别定位；
控制模块，用于根据人脸识别模块的识别结果对广告图像进行播放；
显示模块，在控制模块的控制下播放广告图像。
一种上述的智能广告系统的交互方法，包括以下步骤：
A、摄像头对监控区进行拍摄，获得监控图像；
B、去噪模块对监控图像进行去噪处理；
C、人脸识别模块对监控图像中的人脸区域进行识别，然后获取人脸区域的实时位置；
D、控制模块根据人脸识别模块获取的人脸区域实时位置，向显示模块发送控制信息，使显示模块显示的广告图像跟随人脸区域位置的变化进行同步变化；
E、人脸识别模块对已识别出的人脸区域中的眼部特征进行分析，获取眼部的观看方向；
F、控制模块根据人脸区域的位置和其眼部的观看方向，确定显示模块显示的广告图像的重点区域，使显示模块对重点区域进行突出显示。
作为优选，步骤C中，人脸识别模块对监控图像中的人脸区域进行识别包括以下步骤，
C1、将监控图像进行第一次遍历，获得第一特征集合
Figure 761980DEST_PATH_IMAGE001
;
C2、使用数据库中预设的人脸特征与第一特征集合
Figure 695913DEST_PATH_IMAGE002
进行对比，将第一特征集合中与任一人脸特征相似度大于阈值的特征划归为同一类；
C3、对于同时与多个人脸特征相似度大于阈值的特征，依次计算各特征与第一特征集合中关联度最高的特征的第一关联映射，然后计算人脸特征中与此特征的相似度大于阈值的各特征与人脸特征集合中关联度最高的人脸特征的第二关联映射，将与第一关联映射相似度最高的第二关联映射中的人脸特征与此特征划归为同一类；
C4、将同一类的特征进行同化训练，得到同化特征；
C5、将监控图像进行第二次遍历，获得第二特征集合
Figure 855631DEST_PATH_IMAGE003
，第一次遍历与第二遍历的路径方向相互垂直，使用数据库中预设的人脸特征与第二特征集合
Figure 409103DEST_PATH_IMAGE003
进行对比，剔除与人脸特征相似度低于阈值的特征，然后将步骤C4中得到的同化特征与第二特征集合
Figure 781309DEST_PATH_IMAGE004
中剩余的特征进行对比，若发现与所有同化特征均线性不相关的特征时，对此特征与同化特征进行归一化处理，然后使用此特征与同化特征进行加权融合，此特征的加权系数与此特征与对应同化特征的线性度成反比；
C6、使用C5中得到的同化特征判断图像中是否存在人脸图像。
作为优选，步骤C4中，对同一类的特征进行同化训练包括以下步骤，
C41、依次使用同一类特征中的各特征作为同化目标，计算其它特征与同化特征的转化函数；
C42、剔除每组转化函数中的非收敛函数，然后选取线性度最高的一组转化函数，使用其中的转化函数进行合并，得到同化函数；
C43、使用同化函数对同一类的特征进行同化训练。
作为优选，步骤E中，获取眼部的观看方向包括以下步骤，
E1、在眼部区域中选取若干个特征点，建立各特征点与观测点的第三映射关系，以及各特征点之间的第四映射关系；
E2、当特征点的位置发生变化时，首先判断特征点之间的第四映射关系是否发生变化，若第四映射关系未发生变化，则眼部观测点的位置变化与特征点的位置变化相同；若第四映射关系发生变化，转至步骤E3；
E3、若第三映射关系未发生变化，则根据新的第四映射关系确定眼部观测点的位置；若第三映射关系发生变化，转至步骤E4；
E4、建立变化后的第三映射关系和变化后的第四映射关系之间的变换矩阵，使用变换矩阵对原眼部观测点位置进行变换，得到新的眼部观测点位置。
作为优选，特征点选取在眼睑、眼眉和眼球上。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明可以对广告显示屏覆盖区域的用户脸部特征进行捕捉，实现用户在广告前驻足或者经过时，广告进行对应的播放，从而建立智能互动，提高广告的投放效果。本发明对于用户脸部的过程通过特征聚类的方式，对脸部特征进行筛选和识别。在筛选过程中，本发明通过建立同化特征，克服了现有聚类算法处理过程复杂，计算量大的问题，缩小了交互过程的延时。本发明通过进行两次特征遍历，有效的克服了在特征同化过程中带来的特征信息丢失问题，保证了脸部识别的准确性。本发明在对用户眼部观测点的捕捉过程中，摒弃了现有技术中对眼部特征进行实时采集并通过循环计算对眼部观测点进行定位的方法，利用第一映射关系和第二映射关系实现了利用特征点和眼部观测点的历史位置对眼部观测点的位置变化进行计算的功能，从而大大简化了眼部观测点位置确定的计算量，提高了眼部观测点确定的速度。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
图中：1、摄像头；2、去噪模块；3、人脸识别模块；4、控制模块；5、显示模块。
具体实施方式
本发明中使用到的标准零件均可以从市场上购买，异形件根据说明书的和附图的记载均可以进行订制，各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊接、粘贴等常规手段，在此不再详述。
参照图1，本发明一个具体实施方式包括，
摄像头1，用于拍摄监控区域的图像；
去噪模块2，用于对摄像头1拍摄的图像进行去噪处理；
人脸识别模块3，用于对图像中的人脸区域进行识别定位；
控制模块4，用于根据人脸识别模块3的识别结果对广告图像进行播放；
显示模块5，在控制模块4的控制下播放广告图像。
一种上述的智能广告系统的交互方法，包括以下步骤：
A、摄像头1对监控区进行拍摄，获得监控图像；
B、去噪模块2对监控图像进行去噪处理；
C、人脸识别模块3对监控图像中的人脸区域进行识别，然后获取人脸区域的实时位置；
D、控制模块4根据人脸识别模块3获取的人脸区域实时位置，向显示模块5发送控制信息，使显示模块5显示的广告图像跟随人脸区域位置的变化进行同步变化；
E、人脸识别模块3对已识别出的人脸区域中的眼部特征进行分析，获取眼部的观看方向；
F、控制模块根据人脸区域的位置和其眼部的观看方向，确定显示模块5显示的广告图像的重点区域，使显示模块5对重点区域进行突出显示。
步骤C中，人脸识别模块3对监控图像中的人脸区域进行识别包括以下步骤，
C1、将监控图像进行第一次遍历，获得第一特征集合
Figure 593187DEST_PATH_IMAGE001
;
C2、使用数据库中预设的人脸特征与第一特征集合
Figure 392647DEST_PATH_IMAGE002
进行对比，将第一特征集合中与任一人脸特征相似度大于阈值的特征划归为同一类；
C3、对于同时与多个人脸特征相似度大于阈值的特征，依次计算各特征与第一特征集合中关联度最高的特征的第一关联映射，然后计算人脸特征中与此特征的相似度大于阈值的各特征与人脸特征集合中关联度最高的人脸特征的第二关联映射，将与第一关联映射相似度最高的第二关联映射中的人脸特征与此特征划归为同一类；
C4、将同一类的特征进行同化训练，得到同化特征；
C5、将监控图像进行第二次遍历，获得第二特征集合
Figure 167836DEST_PATH_IMAGE003
，第一次遍历与第二遍历的路径方向相互垂直，使用数据库中预设的人脸特征与第二特征集合
Figure 343733DEST_PATH_IMAGE003
进行对比，剔除与人脸特征相似度低于阈值的特征，然后将步骤C4中得到的同化特征与第二特征集合
Figure 517838DEST_PATH_IMAGE004
中剩余的特征进行对比，若发现与所有同化特征均线性不相关的特征时，对此特征与同化特征进行归一化处理，然后使用此特征与同化特征进行加权融合，此特征的加权系数与此特征与对应同化特征的线性度成反比；
C6、使用C5中得到的同化特征判断图像中是否存在人脸图像。
步骤C4中，对同一类的特征进行同化训练包括以下步骤，
C41、依次使用同一类特征中的各特征作为同化目标，计算其它特征与同化特征的转化函数；
C42、剔除每组转化函数中的非收敛函数，然后选取线性度最高的一组转化函数，使用其中的转化函数进行合并，得到同化函数；
C43、使用同化函数对同一类的特征进行同化训练。
步骤E中，获取眼部的观看方向包括以下步骤，
E1、在眼部区域中选取若干个特征点，建立各特征点与观测点的第三映射关系，以及各特征点之间的第四映射关系；
E2、当特征点的位置发生变化时，首先判断特征点之间的第四映射关系是否发生变化，若第四映射关系未发生变化，则眼部观测点的位置变化与特征点的位置变化相同；若第四映射关系发生变化，转至步骤E3；
E3、若第三映射关系未发生变化，则根据新的第四映射关系确定眼部观测点的位置；若第三映射关系发生变化，转至步骤E4；
E4、建立变化后的第三映射关系和变化后的第四映射关系之间的变换矩阵，使用变换矩阵对原眼部观测点位置进行变换，得到新的眼部观测点位置。
特征点选取在眼睑、眼眉和眼球上。
另外，在步骤C42中，在将转化函数进行合并时，对于不同转化函数中的线性相关部分，其合并权重值为1.2～1.5，其余部分的合并权重值为1。
显示模块5中互动内容的加载方法为：
1. 定义变量渲染器（renderer），场景（scene），相机（camera），光源（light），射线（raycaster），模型（mesh1）等。
2. 使用THREE.WebGLRenderer生成渲染器对象， antialias: true；开启抗锯齿等效果。
3. 设置渲染器（renderer）的颜色(0xffffff)，大小(window.innerWidth,window.innerHeight)以及其他一些相关设置。
4. 使用THREE.Scene设置场景，方便之后创建的模型和物体加入到场景展示。
5.设置webgl中的相机（camera），使用THREE.PerspectiveCamera初始化相机，并且设置一些相关的视角角度，视角范围等。
6.设置camera的朝向x:0,y:0,z:0，设置相机的位置z方向-100值，其他都为0。
7.设置光源light，使用THREE.AmbientLight（环境光）初始化light，设置颜色值为0xffffff，并且把它加载到场景scene中。
8.设置平行光，使用THREE.DirectionalLight初始化平行光，颜色为白色，并且加入到场景。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种智能广告系统的交互方法，所述智能广告系统，包括，
摄像头（1），用于拍摄监控区域的图像；
去噪模块（2），用于对摄像头（1）拍摄的图像进行去噪处理；
人脸识别模块（3），用于对图像中的人脸区域进行识别定位；
控制模块（4），用于根据人脸识别模块（3）的识别结果对广告图像进行播放；
显示模块（5），在控制模块（4）的控制下播放广告图像；
其特征在于包括以下步骤：
A、摄像头（1）对监控区进行拍摄，获得监控图像；
B、去噪模块（2）对监控图像进行去噪处理；
C、人脸识别模块（3）对监控图像中的人脸区域进行识别，然后获取人脸区域的实时位置；
人脸识别模块（3）对监控图像中的人脸区域进行识别包括以下步骤，
C1、将监控图像进行第一次遍历，获得第一特征集合
Figure DEST_PATH_IMAGE002
;
C2、使用数据库中预设的人脸特征与第一特征集合
Figure DEST_PATH_IMAGE004
进行对比，将第一特征集合中与任一人脸特征相似度大于阈值的特征划归为同一类；
C3、对于同时与多个人脸特征相似度大于阈值的特征，依次计算各特征与第一特征集合中关联度最高的特征的第一关联映射，然后计算人脸特征中与此特征的相似度大于阈值的各特征与人脸特征集合中关联度最高的人脸特征的第二关联映射，将与第一关联映射相似度最高的第二关联映射中的人脸特征与此特征划归为同一类；
C4、将同一类的特征进行同化训练，得到同化特征；
对同一类的特征进行同化训练包括以下步骤，
C41、依次使用同一类特征中的各特征作为同化目标，计算其它特征与同化特征的转化函数；
C42、剔除每组转化函数中的非收敛函数，然后选取线性度最高的一组转化函数，使用其中的转化函数进行合并，得到同化函数；
C43、使用同化函数对同一类的特征进行同化训练；
C5、将监控图像进行第二次遍历，获得第二特征集合
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，第一次遍历与第二遍历的路径方向相互垂直，使用数据库中预设的人脸特征与第二特征集合
Figure 712918DEST_PATH_IMAGE006
进行对比，剔除与人脸特征相似度低于阈值的特征，然后将步骤C4中得到的同化特征与第二特征集合
Figure DEST_PATH_IMAGE008
中剩余的特征进行对比，若发现与所有同化特征均线性不相关的特征时，对此特征与同化特征进行归一化处理，然后使用此特征与同化特征进行加权融合，此特征的加权系数与此特征与对应同化特征的线性度成反比；
C6、使用C5中得到的同化特征判断图像中是否存在人脸图像；
D、控制模块（4）根据人脸识别模块（3）获取的人脸区域实时位置，向显示模块（5）发送控制信息，使显示模块（5）显示的广告图像跟随人脸区域位置的变化进行同步变化；
E、人脸识别模块（3）对已识别出的人脸区域中的眼部特征进行分析，获取眼部的观看方向；
F、控制模块根据人脸区域的位置和其眼部的观看方向，确定显示模块（5）显示的广告图像的重点区域，使显示模块（5）对重点区域进行突出显示。
2.根据权利要求1所述的智能广告系统的交互方法，其特征在于：步骤E中，获取眼部的观看方向包括以下步骤，
E1、在眼部区域中选取若干个特征点，建立各特征点与观测点的第三映射关系，以及各特征点之间的第四映射关系；
E2、当特征点的位置发生变化时，首先判断特征点之间的第四映射关系是否发生变化，若第四映射关系未发生变化，则眼部观测点的位置变化与特征点的位置变化相同；若第四映射关系发生变化，转至步骤E3；
E3、若第三映射关系未发生变化，则根据新的第四映射关系确定眼部观测点的位置；若第三映射关系发生变化，转至步骤E4；
E4、建立变化后的第三映射关系和变化后的第四映射关系之间的变换矩阵，使用变换矩阵对原眼部观测点位置进行变换，得到新的眼部观测点位置。
3.根据权利要求2所述的智能广告系统的交互方法，其特征在于：特征点选取在眼睑、眼眉和眼球上。
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