CN107730372A - 一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置 - Google Patents

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段成德
于治楼
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Abstract

本发明公开了一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置，该方法步骤如下：1）使用摄像头采集视频信息，通过深度学习技术识别客户的身份信息；2）实时采集客户在银行大厅的行为信息；3）通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品；4）通过采集产品的相关信息判断客户对推荐产品的满意度。本发明和现有技术相比，具有设计合理、使用方便等特点，通过智慧银行大厅，为客户提供一个方便、快捷、科学、高效、人性化的互动平台，可以实现快捷、高效的超值服务，可以全方位把握用户的真是需求，增强用户的体验和满意度。

Description

一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体地说是一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能在农业也有很广阔的应用。
从1272年意大利佛罗伦萨诞生人类第一家银行至今，银行经历了数百年发展，步入到Bank3.0时代，即“银行不再是一个地方，而是一种行为。银行营业厅作为服务客户的第一线，是客户服务和产品销售的重要渠道。建设智慧营业厅以客户为中心，为客户提供一个方便、快捷、科学、高效、人性化的互动平台，可以实现快捷、高效的超值服务。
发明内容
本发明的技术任务是提供一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置。
本发明的技术任务是按以下方式实现的：
一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法，该方法步骤如下：
步骤1）使用摄像头采集视频信息，通过深度学习技术识别客户的身份信息；
步骤2）实时采集客户在银行大厅的行为信息；
步骤3）通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品；
步骤4）通过采集产品的相关信息判断客户对推荐产品的满意度。
所述的步骤1）中使用摄像头采集视频信息，包括，对客户的留存照片进行训练，实时识别摄像头视频流中的客户，并匹配客户的信息。
所述的对客户的留存照片进行训练，是通过dlib 和openCV人脸识别库实现的。
所述的实时采集客户在银行大厅的行为信息，包括，实时采集智能终端的用户行为的日志文件，分析客户在不同的智能售卖机之间移动，进行浏览和购买操作的行为信息。
所述的实时采集智能终端的用户行为的日志文件是通过flume实现的。
所述的采集产品的相关信息，包括，采集产品的点击关注信息和客户的微表情信息。
一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的装置，包括人脸识别模块、客户行为数据采集模块、推荐模块和客户反馈模块；
所述的人脸识别模块：使用摄像头采集视频信息，通过dlib 和openCV人脸识别库对客户的留存照片进行训练，使人脸识别模块实时识别摄像头视频流中的客户，并匹配客户的信息。
所述的客户行为数据采集模块：通过flume实时采集银行大厅智能终端的用户行为的日志文件，分析客户在不同的智能售卖机之间移动，进行浏览和购买操作的行为信息。
所述的推荐模块：通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品。
所述的客户反馈模块：通过采集产品的点击关注信息和客户的微表情信息判断客户对推荐产品的满意度。
本发明的一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置和现有技术相比，具有设计合理、使用方便等特点，通过智慧银行大厅，为客户提供一个方便、快捷、科学、高效、人性化的互动平台，可以实现快捷、高效的超值服务，可以全方位把握用户的真是需求，增强用户的体验和满意度。
附图说明
附图1为一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法的流程示意图。
具体实施方式
实施例1：
配置设备：
一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的装置，包括人脸识别模块、客户行为数据采集模块、推荐模块和客户反馈模块；
所述的人脸识别模块：使用摄像头采集视频信息，通过dlib 和openCV人脸识别库对客户的留存照片进行训练，使人脸识别模块实时识别摄像头视频流中的客户，并匹配客户的信息。
所述的客户行为数据采集模块：通过flume实时采集银行大厅智能终端的用户行为的日志文件，分析客户在不同的智能售卖机之间移动，进行浏览和购买操作的行为信息。
所述的推荐模块：通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品。
所述的客户反馈模块：通过采集产品的点击关注信息和客户的微表情信息判断客户对推荐产品的满意度。
操作步骤：
该方法步骤如下：
步骤1）使用摄像头采集视频信息，通过深度学习技术识别客户的身份信息；
步骤2）实时采集客户在银行大厅的行为信息；
步骤3）通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品；
步骤4）通过采集产品的相关信息判断客户对推荐产品的满意度。
所述的步骤1）中使用摄像头采集视频信息，包括，对客户的留存照片进行训练，实时识别摄像头视频流中的客户，并匹配客户的信息。
所述的对客户的留存照片进行训练，是通过dlib 和openCV人脸识别库实现的。
所述的实时采集客户在银行大厅的行为信息，包括，实时采集智能终端的用户行为的日志文件，分析客户在不同的智能售卖机之间移动，进行浏览和购买操作的行为信息。
所述的实时采集智能终端的用户行为的日志文件是通过flume实现的。
所述的采集产品的相关信息，包括，采集产品的点击关注信息和客户的微表情信息。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的几种具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法，其特征在于，该方法步骤如下：
步骤1）使用摄像头采集视频信息，通过深度学习技术识别客户的身份信息；
步骤2）实时采集客户在银行大厅的行为信息；
步骤3）通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品；
步骤4）通过采集产品的相关信息判断客户对推荐产品的满意度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤1）中使用摄像头采集视频信息，包括，
对客户的留存照片进行训练，实时识别摄像头视频流中的客户，并匹配客户的信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的对客户的留存照片进行训练，是通过dlib 和openCV人脸识别库实现的。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的实时采集客户在银行大厅的行为信息，包括，
实时采集智能终端的用户行为的日志文件，分析客户在不同的智能售卖机之间移动，进行浏览和购买操作的行为信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的实时采集智能终端的用户行为的日志文件是通过flume实现的。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的采集产品的相关信息，包括，
采集产品的点击关注信息和客户的微表情信息。
7.一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的装置，其特征在于，包括人脸识别模块、客户行为数据采集模块、推荐模块和客户反馈模块；
所述的人脸识别模块：使用摄像头采集视频信息，通过dlib 和openCV人脸识别库对客户的留存照片进行训练，使人脸识别模块实时识别摄像头视频流中的客户，并匹配客户的信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述的客户行为数据采集模块：通过flume实时采集银行大厅智能终端的用户行为的日志文件，分析客户在不同的智能售卖机之间移动，进行浏览和购买操作的行为信息。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述的推荐模块：通过分析客户的身份信息，行为信息使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的混合推荐实时给客户推荐其感兴趣的产品。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述的客户反馈模块：通过采集产品的点击关注信息和客户的微表情信息判断客户对推荐产品的满意度。
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