CN107948743A - 视频推送方法及其装置、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种视频推送方法及其装置、存储介质，该方法包括：获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

Description

视频推送方法及其装置、存储介质

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种视频推荐方法及其装置、存储介质。

背景技术

随着互联网的发展，智能电视的应用越来越广泛，在智能家居中扮演着非常重要的角色。通常，除了用户主动选择视频节目之外，智能电视还可以向用户推送一些视频节目或者广告，例如热点内容等等，因此，如何进行视频推送也成为热点问题之一。

发明内容

本申请实例提供一种视频推荐方法及其装置、存储介质，以改善客户端的视频服务质量。

本申请实例提供的视频推送方法包括：

获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；

根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；

根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

本申请实例提供的视频推送装置包括：

获取模块，获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；

确定模块，根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；

生成模块，根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

在一些实例中，针对所述多组用户特征数据中的任意两组，存储至所述特征数据列表的时刻与当前时刻之间的时间差较小的一组用户特征数据的权重值大于所述时间差较大的一组用户特征数据的权重值。

在一些实例中，所述第三确定单元具体：接收所述客户端发送来的视频推送请求，并在接收到所述视频推送请求时根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表。

在一些实例中，所述生成模块在确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔超出预设时长时，执行所述根据所述用户特征数据，生成视频推送列表的步骤。

在一些实例中，所述生成模块还在确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔小于或等于所述预设时长时，将上一次生成的所述视频推送列表发送至所述客户端。

本申请实例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。

基于以上技术方案，该方法通过与客户端设备连接的摄像头采集图像数据，然后对采集的图像数据进行处理后确定用户特征数据，进而可以得知用户肢体动作信息、用户情绪信息和人物关系等，然后基于这些用户特征数据生成视频推送列表，并将视频推送列表发送给视频客户端以供用户选择。采用本申请实例提供的视频推送方法可以使客户端展示适合用户的视频列表，针对不同的用户，服务器可以使客户端所展示的视频列表不同，即便针对同一用户，若用户的状态发生变化，服务器也可以使客户端展示的视频列表随之改变，为用户提供个性化服务，避免用户在海量视频中寻找适合自己的视频，也避免所有客户端展示的视频列表千篇一律，也就是说，通过本方案服务器可以使客户端的视频服务质量得到改善。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实例或现有技术中的技术方案，下面将对实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申请的一些实例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是图1是本申请实例涉及的系统构架图；

图2是本申请一个实例中执行视频推送方法的流程示意图；

图3是本申请一个实例中客户端进行获取和上传图像数据的流程示意图；

图4是本申请一个实例中客户端获取视频推送列表的流程示意图；

图5是本申请一个实例中服务器和客户端之间的交互流程图；

图6是本申请一个实例中视频推送方法的流程示意图；

图7是本申请一个实例中视频推送装置的结构框图；

图8是本申请一个实例中计算机设备的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实例中的附图，对本申请实例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实例仅是本申请一部分实例，而不是全部的实例。基于本申请中的实例，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例，都属于本申请保护的范围。

本申请提出了一种视频推送方法，该方法应用的系统架构如图1所示。该系统架构包括：客户端设备101、服务器102和摄像装置103；其中：

上述客户端设备101，可以是智能手机、电脑、智能电视、与传统电视连接的电视盒子等，其上安装有至少一种应用软件的客户端，用户可以通过上述客户端设备101登录并使用上述至少一种应用软件的客户端，该应用软件的客户端可以是多媒体软件的客户端，例如，视频客户端。客户端设备101可以通过通信网络104(有线网络、无线网络等)与服务器102连接。

上述服务器102，可以是一台服务器，也可以是多台服务器形成的服务器集群，作为上述客户端设备101的后台服务器，可以为客户端设备101提供相关的服务，例如，为客户端设备101上的视频客户端提供视频相关的服务。

上述摄像装置103用来采集图像数据，其可以集成在上述客户端设备101 上，例如，智能电视上配置的摄像头。当然，也可以是独立于客户端设备的摄像装置，此时摄像装置103可以通过有线或无线的方式与客户端设备101连接。

本申请实例提供一种视频推送方法，该方法由服务器102执行，如图2所示，该方法包括：

S201、服务器获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；

可理解的是，服务器接收的图像数据是由客户端发送来的，而图像数据最初是由摄像装置拍摄得到，因此客户端在向服务器发送图像数据之前需要先向摄像装置获取。参考图3，客户端的工作过程可以包括：

S301、客户端获取摄像装置采集的图像数据；

S302、客户端在每次执行完获取摄像装置采集的图像数据后，判断是否成功获取，若成功获取，则执行步骤S303，否则执行步骤S304；

S303、将本次获取到的图像数据上传至服务器；

S304、发出错误提示，以用户没有获取成功；

S305、客户端在每次将图像数据上传至服务器后，判断是否成功上传，若是，则结束本次工作过程，否则，执行步骤S306,；

S305、判断重试次数是否超出预设次数，若没有，则返回步骤S303，若超出预设次数，执行步骤S307；

S307、发出错误提示，以提醒用户没有上传成功。

客户端通过上述步骤S301～307完成图像数据的获取和上传工作，以便服务器执行后续的步骤。

S202、根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；

可理解的是，由于服务器每次接收到图像数据都会确定一组用户特征数据，因此如果服务器多次接收到图像数据，就会确定多组用户特征数据。

可理解的是，本方案中提到的用户是指观看视频的用户，例如，在晚饭后观看电视的一家三口这一场景中，用户是指这一家三口，所以用户不一定是视频客户端的登录用户。

上述肢体动作信息，例如，在做上肢运动、下肢运动、腰部运动、眼保健操等。如果用户在进行肢体运动，可以推送一些健身类节目，也可以进一步根据肢体动作的种类推送不同种类的健身节目。在实际应用时，从图像数据识别出用户，根据多帧图像中用户肢体的位置数据进而确定用户是否有肢体动作以及哪个肢体发生动作。

上述用户情绪信息，例如，高兴、伤心、愤怒等情绪，用户情绪信息可以通过对图像数据进行人脸识别，然后对识别得到的人脸图像进行人脸表情识别，进而获知其情绪信息，具体进行人脸表情识别的方式有多种，可以根据需要选择，此处不再赘述

上述多个用户之间的人物关系，例如夫妻或情侣关系、亲子(例如，父子、母子、父女、母女等)关系，确定多个用户之间的人物关系可以依据多个用户各自的年龄段、性别、肢体动作等信息。例如，拍摄到的图像中有两个用户，一个用户处于中青年的年龄段，一个用户处于儿童的年龄段，则可以认为这两个用户之间为亲子关系。此时可以推荐一些适合儿童观看的视频节目。再例如，拍摄到的图像中有三个用户，其中两个用户年龄段相当，当然，如果多个用户之间的人物关系之间存在冲突时，例如拍摄到的图像中有三个用户，其中两个用户均处于中青年的年龄段，且一个用户为男性，另一个为女性，则认为这两个用户之间为夫妻或者情侣关系，第三个用户处于儿童的年龄段，则认为该第三个用户与前两个用户之间为亲子关系，可以推送一些适合儿童观看的视频节目，即认为亲子关系的优先权大于夫妻或者情侣关系的优先权，当然，也可以既推送一些儿童观看的视频节目也推送适合夫妻或者情侣观看的视频节目。

可见，在确定用户特征数据可能会采用多种算法，例如人脸识别算法、人脸表情识别算法、人脸性别识别算法、人脸年龄识别算法等，具体采用何种算法需根据用户特征的种类决定。

S203、服务器根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

这里的用户特征数据，可以是一组用户特征数据(例如，最近一次所确定的用户特征数据)，也可以是多组用户特征数据，例如(最近所确定的多组用户特征数据)。具体可以将每次所确定出一组用户特征数据后，不论是否利用该组用户特征数据生成视频推送列表，都将该组用户特征数据存储至预设的特征数据列表中，以便后续过程中使用，例如，服务器在根据所述用户特征数据生成视频推送列表时，可以根据最近存储至所述特征数据列表中的多组用户特征数据生成所述视频推送列表。由于根据最近的多组用户特征数据生成视频推送列表，而不单单是考虑本次存储到特征数据列表中的用户特征数据，还考虑前几次存储到特征数据列表中的用户特征数据，因此生成的视频推送列表比较符合用户近期的情绪状态、喜好倾向等情况，也可以避免因某一次确定用户特征数据的过程发生错误而引起的视频推送偏差较大的情况发生。

服务器根据多组用户特征数据生成视频推送列表的过程有多种实现方式，下面提供一种可选的实现方式：

S2031、服务器根据所述多组用户特征数据，确定各个用户特征所占的比例；

举例来说，在最近几组用户特征数据中，用户情绪信息为难过的用户特征有3个，健身运动的用户特征有5个，人物关系为亲子关系即观看用户有小朋友的用户特征有2个，可见这几个用户特征之间的比例为3:5:2。

S2032、服务器根据所述各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例；

仍以上一个例子说明，由于上述三个用户特征之间的比例为3:5:2，则情绪安抚类视频、健身类视频、适合儿童观看类视频的比例可以为3:5:2，

S2033、服务器根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表。

仍以上一个例子说明，服务器在数据库中筛选出3个情绪安抚类的视频、5 个健身类视频、2个适合儿童观看类视频组成视频推送列表。

这种方式根据各因素的比重决定视频推送列表中各类型视频所占的比例，可以给用户更多更合适的选择。

当然，在服务器根据多组用户特征数据生成视频推送列表的过程中，还可以考虑到各组用户特征数据的权重值，即为各组的用户特征数据设置不同的权重值。在这种情况下生成视频推送列表的过程包括：服务器根据所述多组用户特征数据的权重值以及所述多组用户特征数据中各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例，进而根据各种类型视频的比例确定所述视频推送列表。

这里，为不同组的用户特征数据，设置不同的权重值，然后与各个用户特征所占的比例结合，确定各种类型视频的比例，考虑到了不同组的用户特征数据的获取时间不同而造成的不同组的用户特征数据的差异性。

不同组的用户特征数据的权重值的设置方式有多种：

(1)一种是根据用户特征数据的存储时间设置，用户特征数据的存储时间与当前时刻越近，权重值越大。也就是说，针对所述多组用户特征数据中的任意两组，存储至所述特征数据列表的时刻与当前时刻之间的时间差较小的一组用户特征数据的权重值大于所述时间差较大的一组用户特征数据的权重值。

举例来说，对于最近存储至特征数据列表中的3组用户特征数据，其中，第一组的权重值设为0.6，第二组设置为0.3，第三组设置为0.1，其中，第一组为时间最近的一组，其次是第二组。在第一组中，用户特征数据包括用户情绪为难过、健身运动；在第二组中，用户特征数据包括用户情绪为难过、健身运动，在第三组中，用户特征数据包括健身运动、人物关系为亲子关系。用户情绪为难过的这一用户特征为0.6*1+0.3*1＝0.9；健身运动这一用户特征为 0.6*1+0.3*1+0.1*1＝1；人物关系为亲子关系这一属性标签为0.1*1＝0.1；因此这三个用户特征的比例为9:10:1。如果需要推荐的视频有20个，则在数据库中筛选出9个情绪安抚类的视频、10个健身类视频、1个适合儿童观看类视频，组成视频推送列表下发给客户端。

(2)一种是根据推送有效率确定，针对所述多组用户特征数据中的任意两组，推送有效率较高的一组用户特征数据的权重值大于推送有效率较低的一组用户特征数据的权重值。在这种方式中，由于在最近一次获取到的用户特征数据的推送有效率目前可能还不能确定，因此可以根据经验对其推送有效率进行预设。

当然，除了以上两种方式对权重值进行设置之外，也可以综合考虑用户特征数据的存储时间、推送有效率等因素对权重值进行设置。也可以根据其他参数对权重值进行设置。

在实际应用时，服务器在确定执行S2033之前，可以先接收所述客户端发送来的视频推送请求，如果接收到视频推送请求，则执行步骤S2033，否则不执行S2033。

在本申请实例中，服务器可以在生成视频推送列表之后，主动将视频推送列表下发至客户端，以供客户端对推送视频进行展示。当然，也可以是客户端向服务器发送视频推送请求，当服务器在接收到视频推送请求之后，将视频推送列表下发至应用客户端。与服务器相对应的，客户端获取视频推送列表的过程大致如图4所示：

S401、客户端在加载页面时，向服务器发送视频推送请求；

S402、客户端判断是否接收到视频推送列表；若接收到，则执行步骤S403，否则执行步骤S404；

S403、客户端在页面上展示所接收到的视频推送列表；

S404、客户端发出错误提示，告知用户没有接收到视频推送列表。

客户端通过以上步骤S401～S404完成视频推送列表的获取工作，以便用户可以在视频推送列表中选择想观看的视频。

若服务器采用基于客户端的视频推送请求下发视频推送列表的方式，服务器和客户端之间的交互流程过程如图5所示：

S501、客户端按照一定的时间间隔从摄像装置获取图像数据，并将图像数据发送给服务器；

S502、服务器根据图像数据确定用户特征数据，进而根据用户特征数据计算出生成视频推送列表所需的各种类型视频的比例；

S503、当用户刷新客户端的页面或者重新打开客户端时，向服务器发送视频推送请求；

S504、服务器在接收到客户端发送来的视频推送请求时，根据之前计算出来的各种类型视频的比例，组装视频推送列表；

S505、将组装好的视频推送列表发送至客户端。

服务器和客户端通过以上步骤S501～505可以使客户端中显示适合用户的视频推送列表，以供用户选择。

本申请实例提供的视频推送方法，该方法通过与客户端设备连接的摄像头采集图像数据，然后对采集的图像数据进行处理后确定用户特征数据，进而可以得知用户肢体动作信息、用户情绪信息和人物关系等，然后基于这些用户特征数据生成视频推送列表，并将视频推送列表发送给视频客户端以供用户选择。采用本申请实例提供的视频推送方法可以使客户端展示适合用户的视频列表，不同的用户，其客户端展示的视频列表不同，即便同一用户在不同状态下，其客户端展示的视频列表也不同，从而为用户提供个性化服务，避免了用户在海量视频中寻找适合自己的视频，为用户提供便利，也避免所有用户的客户端展示的视频列表千篇一律。

在一些实例中，客户端获从摄像装置中获取图像数据的时机可以依据情况而定，例如，当用户打开智能电视时，则打开摄像头开始摄像，在用户打开智能电视上的视频客户端之前，摄像头已经录制一段视频，当用户打开视频客户端时，视频客户端获取摄像头录制的视频，将该视频作为图像数据发送给服务器，当服务器接收到视频后根据该视频生成视频推送列表，并将视频推送列表发送给视频客户端。由于服务器的处理过程所耗时间非常短，因此用户打开视频客户端加载页面数据时便可以展示该视频推送列表。

当然，在打开智能电视之后，视频客户端也可以实时或按照预设时间间隔从摄像装置获取图像数据并将获取到的图像数据发送给服务器，服务器每次接收到图像数据后，便对图像数据进行处理后得到一组用户特征数据，但并一定每次获得用户特征数据后都会生成视频推送列表，例如，如果本次获得的用户特征数据与上一次获得的用户特征数据相同，没有变化，说明用户观看视频时的肢体动作、情绪、人物关系等均未发生变化，因此此时可以不生成视频推送列表。此时，客户端不需要对视频推送列表进行更新。

不论服务器本次确定的用户特征数据相对于上一次确定的用户特征数据是否发生了变化，若本次确定用户特征数据的时刻相对于上一次生成视频推送列表之间的时间间隔非常短，则可以不生成视频推送列表，而把所确定的用户特征数据存储至特征数据列表中，并将上一次生成的视频推送列表下发给客户端。也就是说，确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔是否超出预设时长；若是，则执行步骤S203即生成视频推送列表的步骤。否则，将上一次生成的所述视频推送列表发送至所述客户端。这样做的好处是避免下发视频推送列表过于频繁，而干扰到用户。

举例来说，如图6所示，服务器执行的过程包括：

S601、服务器接收客户端上传的图像数据；

S602、服务器根据所接收到的图像数据确定用户特征数据；

S603、判断确定用户特征数据的时刻与上一次生成视频推送列表的时刻之间的时间间隔是否超出预设时长；若没有超出，则执行步骤S604，若超出，则执行步骤S606；

S604、将本次确定的用户特征数据存储至特征数据列表中，并执行S605；

S605、将上一次生成的视频推送列表发送至客户端；

S606、将本次确定的用户特征数据添加至特征数据列表中，并执行S607；

S607、基于最近几组用户特征数据、历史观看记录、用户关注信息等生成视频推送列表，并执行步骤S608；

S608、将视频推送列表下发至客户端。

通过根据用户特征数据是否发生变化、本次确定用户特征数据的时刻与上一次生成视频推送列表的时刻之间的时间间隔等因素判断本次是否生成视频推送列表，进而判断是否对客户端展示的视频推送列表进行更新，在保障能够为客户端及时下发视频推送列表的同时，也能够避免过于频繁下发视频推送列表。

在一些实例中，在根据用户特征数据生成视频推送列表时，除了用户特征数据之外，还可以考虑用户之前的历史观看信息、关注信息、下载信息等因素，也就是说，本申请实例提供的内容推送方法还可以包括：获取历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种。这样生成视频推送列表的过程可以包括：根据所述历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种以及所述用户特征数据，生成所述视频推送列表。

其中，由于数据库中也存储有用户日常在互联网上进行各种操作时产生的数据的用户数据，因此可以从数据库中获取历史观看信息、用户关注信息和/或用户下载信息等。当然，也可以从客户端中获取用户在使用客户端的过程中产生的数据，进而获得历史观看信息、用户关注信息和/或用户下载信息等。

其中，根据所述历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种以及所述用户特征数据生成所述视频推送列表的具体过程可以有多种方式，一种是：为用户特征数据设置、历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种均设置权重值，例如，用户特征数据的权重值为0.7，所述历史观看信息和用户关注信息的权重值为0.3，而本次获得的用户特征数据包括用户情绪为难过、健身运动，则用户情绪为难过为0.7*1＝0.7，健身运动为0.7*1＝0.7，历史观看信息和关注内容信息为0.3，则视频推送列表中情绪安抚类视频、健身类视频、与历史观看信息和用户关注信息相关的视频之间的比例为7:7:3。

生成所述视频推送列表的过程也可以采用其他的方式，例如，除了考虑本次的用户特征数据、历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种外，还可以考虑前几次的用户特征数据。

举例来说，用户特征数据的权重值为0.7，历史观看信息和用户关注信息的权重值为0.3，在最近几组用户特征数据中，用户情绪为难过的用户特征有3个，健身运动的用户特征为5个，人物关系为亲子关系的用户特征为2个，则情绪安抚类视频、健身类视频、适合儿童观看的视频、与历史观看信息和用户关注信息相关的视频之间的比例为3*0.7＝2.1：5*0.7＝3.5：2*0.7＝1.4： 1*0.3＝2.1:3.5:1.4:0.3。

当然，也可以采用其他的方式，例如考虑用户特征数据的存储时间、推送有效率等因素，对所述视频推送列表中各种类型视频的比例的计算方法进行综合设置。

本申请实例还提供一种视频推送装置，该装置可以集成在服务器102上，如图7所示，该装置700包括：

获取模块701，获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；

确定模块702，根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；

生成模块703，根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

在一些实例中，所述装置还包括：

获取模块，获取历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种；

其中，所述生成模块具体：根据所述历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种以及所述用户特征数据，生成所述视频推送列表。

在一些实例中，所述确定模块具体：根据本次获取到的图像数据，确定一组用户特征数据，并将该组用户特征数据存储至预设的特征数据列表中；其中，所述生成模块具体：根据所述特征数据列表中存储的多组用户特征数据，生成所述视频推送列表。

在一些实例中，所述生成模块包括：

第一确定单元，根据所述多组用户特征数据，确定各个用户特征所占的比例；

第二确定单元，根据所述各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例；

第三确定单元，根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表。

在一些实例中，所述第二确定单元具体：根据所述多组用户特征数据的权重值以及所述多组用户特征数据中各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例。

在一些实例中，针对所述多组用户特征数据中的任意两组，存储至所述特征数据列表的时刻与当前时刻之间的时间差较小的一组用户特征数据的权重值大于所述时间差较大的一组用户特征数据的权重值。

在一些实例中，所述第三确定单元具体：接收所述客户端发送来的视频推送请求，并在接收到所述视频推送请求时根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表。

在一些实例中，所述生成模块在确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔超出预设时长时，执行所述根据所述用户特征数据，生成视频推送列表的步骤。

在一些实例中，所述生成模块还在确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔小于或等于所述预设时长时，将上一次生成的所述视频推送列表发送至所述客户端。

可理解的是，本申请实例提供的视频推送装置与本申请实例提供的视频推送方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等内容可以参考上述视频推送方法中的相应部分，这里不再赘述。

本申请实例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述视频推送方法的部分或者全部步骤。

本申请实例提供一种计算机设备，该设备可以为客户端设备或服务器设备，如图8所示，该计算机设备包括一个或者多个处理器(CPU)802、通信模块804、存储器806、用户接口810，以及用于互联这些组件的通信总线808，其中：

处理器802可通过通信模块804接收和发送数据以实现网络通信和/或本地通信。

用户接口810包括一个或多个输出设备812，其包括一个或多个扬声器和/ 或一个或多个可视化显示器。用户接口810也包括一个或多个输入设备814，其包括诸如，键盘，鼠标，声音命令输入单元或扩音器，触屏显示器，触敏输入板，姿势捕获摄像机或其他输入按钮或控件等。

存储器806可以是高速随机存取存储器，诸如DRAM、SRAM、DDR RAM、或其他随机存取固态存储设备；或者非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、光盘存储设备、闪存设备，或其他非易失性固态存储设备。

存储器806存储处理器802可执行的指令集，包括：

操作系统816，包括用于处理各种基本系统服务和用于执行硬件相关任务的程序；

应用818，包括用于视频推送方法的各种应用程序，这种应用程序能够实现上述各实例中的处理流程，比如可以包括视频推送装置中的部分或者全部指令模块或单元。处理器802通过执行存储器806中各单元中至少一个单元中的机器可执行指令，进而能够实现上述各单元或模块中的至少一个模块的功能。

需要说明的是，上述各流程和各结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。各模块的划分仅仅是为了便于描述采用的功能上的划分，实际实现时，一个模块可以分由多个模块实现，多个模块的功能也可以由同一个模块实现，这些模块可以位于同一个设备中，也可以位于不同的设备中。

各实例中的硬件模块可以以硬件方式或硬件平台加软件的方式实现。上述软件包括机器可读指令，存储在非易失性存储介质中。因此，各实例也可以体现为软件产品。

各例中，硬件可以由专门的硬件或执行机器可读指令的硬件实现。例如，硬件可以为专门设计的永久性电路或逻辑器件(如专用处理器，如FPGA或 ASIC)用于完成特定的操作。硬件也可以包括由软件临时配置的可编程逻辑器件或电路(如包括通用处理器或其它可编程处理器)用于执行特定操作。

另外，本申请的每个实例可以通过由数据处理设备如计算机执行的数据处理程序来实现。显然，数据处理程序构成了本申请。此外，通常存储在一个存储介质中的数据处理程序通过直接将程序读取出存储介质或者通过将程序安装或复制到数据处理设备的存储设备(如硬盘和或内存)中执行。因此，这样的存储介质也构成了本申请，本申请还提供了一种非易失性存储介质，其中存储有数据处理程序，这种数据处理程序可用于执行本申请上述方法实例中的任何一种实例。

图8模块对应的机器可读指令可以使计算机上操作的操作系统等来完成这里描述的部分或者全部操作。非易失性计算机可读存储介质可以是插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器。安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等可以根据指令执行部分和全部实际操作。

以上所述仅为本申请的较佳实例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (15)

1.一种视频推送方法，其特征在于，包括：

获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；

根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；

根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种；

其中，所述根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，包括：

根据所述历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种以及所述用户特征数据，生成所述视频推送列表。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据，确定用户特征数据，包括：根据本次获取到的图像数据，确定一组用户特征数据，并将该组用户特征数据存储至预设的特征数据列表中；

其中，所述根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，包括：根据所述特征数据列表中存储的多组用户特征数据，生成所述视频推送列表。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据列表中存储的多组用户特征数据，生成所述视频推送列表，包括：

根据所述多组用户特征数据，确定各个用户特征所占的比例；

根据所述各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例；

根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例，包括：

根据所述多组用户特征数据的权重值以及所述多组用户特征数据中各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述多组用户特征数据中的任意两组，存储至所述特征数据列表的时刻与当前时刻之间的时间差较小的一组用户特征数据的权重值大于所述时间差较大的一组用户特征数据的权重值。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表之前，所述方法包括：

接收所述客户端发送来的视频推送请求，并在接收到所述视频推送请求时执行所述根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表的步骤。

8.根据权利要求1～7任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述用户特征数据，生成视频推送列表之前，所述方法还包括：

若确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔超出预设时长，则执行所述根据所述用户特征数据，生成视频推送列表的步骤。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

若确定所述用户特征数据的时刻与上一次生成所述视频推送列表的时刻之间的时间间隔小于或等于所述预设时长，则将上一次生成的所述视频推送列表发送至所述客户端。

10.一种视频推送装置，其特征在于，包括：

获取模块，获取图像数据；所述图像数据由与客户端连接的摄像装置拍摄得到；

确定模块，根据所述图像数据，确定用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括用户肢体动作信息、用户情绪信息和多个用户之间的人物关系中的至少一种；

生成模块，根据所述用户特征数据，生成视频推送列表，并将所述视频推送列表发送至所述客户端。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

获取模块，获取历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种；

其中，所述生成模块具体：根据所述历史观看信息、用户关注信息和用户下载信息中的至少一种以及所述用户特征数据，生成所述视频推送列表。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体：根据本次获取到的图像数据，确定一组用户特征数据，并将该组用户特征数据存储至预设的特征数据列表中；

其中，所述生成模块具体：根据所述特征数据列表中存储的多组用户特征数据，生成所述视频推送列表。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述生成模块包括：

第一确定单元，根据所述多组用户特征数据，确定各个用户特征所占的比例；

第二确定单元，根据所述各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例；

第三确定单元，根据所述各种类型视频的比例，确定所述视频推送列表。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元具体：根据所述多组用户特征数据的权重值以及所述多组用户特征数据中各个用户特征所占的比例，确定生成所述视频推送列表所需的各种类型视频的比例。

15.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～9任一所述方法的步骤。