CN108734518A - 一种使用图像识别技术统计广告效果的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，包括如下步骤：A、图像处理；B、人脸检测；C、视线追踪；D、表情识别，本发明可以对于线下、户外、室内实体广告进行广告效果统计；可以做到全量统计，所有看到广告的人都会被统计到；本发明的判断与反馈是即时的，所有的统计信息都可以实时上传至数据库，广告投放者可以实时查看效果。

Description

一种使用图像识别技术统计广告效果的方法
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种使用图像识别技术统计广告效果的方法。
背景技术
广告效果有狭义和广义之分。狭义的广告效果是指广告所获得的经济效益，即广告传播促进产品销售的增加程度，也就是广告带来的销售效果；广义的广告效果则是指广告活动目的的实现程度，是广告信息在传播过程中所引起的直接或间接变化的总和，它包括广告的经济效益，心理效益和社会效益。
目前的广告效果统计方法智能化程度低，无法实时查看效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，包括如下步骤：A、图像处理；B、人脸检测；C、视线追踪；D、表情识别。
优选的，所述步骤A图像处理步骤为：
a、获取视频流，将每一秒视频划分为24张图片；
b、将彩色RGB图像转为灰度转换，通过灰度的不同才能使计算机识别出不同类型的物体；
c、检测是否需要反转图片，如需要则进行水平翻转；
d、将图片进行直方图均衡化。
优选的，所述步骤B人脸检测步骤为：
a、从步骤A中获取图片；
b、读取事先基于haar特征利用Adaboost学习算法训练好的模型文件；
c、通过模型匹配是否有符合标准的人脸图像，若有则标记出。
优选的，所述步骤C视线追踪步骤为：
a、获取步骤B识别出的人脸图像；
b、使用级联分类器检测人脸中的瞳孔部分；
c、采用Hough变换检测圆心算法求得瞳孔中心的位置确定视线方向,推导出眼球转动的水平角度与垂直角度,实现对眼视线方向的跟踪；
d、确定视线方向与摄像头位置是否相符，若相符则标记出。
优选的，所述步骤D中表情识别步骤为：
a、获取人脸检测算法中识别出的人脸图像；
b、事先建立人脸表情库，采用cohn-kanade-images表情数据库的数据；
c、提取表情特征，使用SVM支持向量机进行分类；
d、通过分类后的模型文件判断表情特点，并将其标记。
优选的，统计广告效果的方法包括如下流程：
A、图像采集器采集后，判断是否有未处理视频图像，若有，则跳转步骤B，若无，则跳转步骤H；
B、将第一秒视频转换为24帧图片；
C、之后将第一秒视频删除，原本第二秒视频变成第一秒；
D、之后将图像灰度转换，图像几何归一化和大小标准化；
E、判断图像中是否有人脸，若有，则跳转步骤F，若无，则跳转步骤A；
F、对于每一个人脸进行视线追踪计算；对于每一个人脸进行表情识别计算；
G、之后去除24帧中重复数据后跳转步骤A；
H、整合统计数据后进入广告效果统计数据库；
I、之后通过页面展现给广告投放者。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以对于线下、户外、室内实体广告进行广告效果统计；可以做到全量统计，所有看到广告的人都会被统计到；本发明的判断与反馈是即时的，所有的统计信息都可以实时上传至数据库，广告投放者可以实时查看效果。
附图说明
图1为本发明流程图。
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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，包括如下步骤：A、图像处理；B、人脸检测；C、视线追踪；D、表情识别。
本发明中，步骤A图像处理步骤为：
a、获取视频流，将每一秒视频划分为24张图片；
b、将彩色RGB图像转为灰度转换，通过灰度的不同才能使计算机识别出不同类型的物体；
c、检测是否需要反转图片，如需要则进行水平翻转；
d、将图片进行直方图均衡化。
本发明中，步骤B人脸检测步骤为：
a、从步骤A中获取图片；
b、读取事先基于haar特征利用Adaboost学习算法训练好的模型文件；
c、通过模型匹配是否有符合标准的人脸图像，若有则标记出。
本发明中，步骤C视线追踪步骤为：
a、获取步骤B识别出的人脸图像；
b、使用级联分类器检测人脸中的瞳孔部分；
c、采用Hough变换检测圆心算法求得瞳孔中心的位置确定视线方向,推导出眼球转动的水平角度与垂直角度,实现对眼视线方向的跟踪；
d、确定视线方向与摄像头位置是否相符，若相符则标记出。
本发明中，步骤D中表情识别步骤为：
a、获取人脸检测算法中识别出的人脸图像；
b、事先建立人脸表情库，采用cohn-kanade-images表情数据库的数据；
c、提取表情特征，使用SVM支持向量机进行分类；
d、通过分类后的模型文件判断表情特点，并将其标记。
本发明中，统计广告效果的方法包括如下流程：
A、图像采集器采集后，判断是否有未处理视频图像，若有，则跳转步骤B，若无，则跳转步骤H；
B、将第一秒视频转换为24帧图片；
C、之后将第一秒视频删除，原本第二秒视频变成第一秒；
D、之后将图像灰度转换，图像几何归一化和大小标准化；
E、判断图像中是否有人脸，若有，则跳转步骤F，若无，则跳转步骤A；
F、对于每一个人脸进行视线追踪计算；对于每一个人脸进行表情识别计算；
G、之后去除24帧中重复数据后跳转步骤A；
H、整合统计数据后进入广告效果统计数据库；
I、之后通过页面展现给广告投放者。
本发明可以对于线下、户外、室内实体广告进行广告效果统计；可以做到全量统计，所有看到广告的人都会被统计到；本发明的判断与反馈是即时的，所有的统计信息都可以实时上传至数据库，广告投放者可以实时查看效果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，其特征在于：包括如下步骤：A、图像处理；B、人脸检测；C、视线追踪；D、表情识别。
2.根据权利要求1所述的一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，其特征在于：所述步骤A图像处理步骤为：
a、获取视频流，将每一秒视频划分为24张图片；
b、将彩色RGB图像转为灰度转换，通过灰度的不同才能使计算机识别出不同类型的物体；
c、检测是否需要反转图片，如需要则进行水平翻转；
d、将图片进行直方图均衡化。
3.根据权利要求1所述的一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，其特征在于：所述步骤B人脸检测步骤为：
a、从步骤A中获取图片；
b、读取事先基于haar特征利用Adaboost学习算法训练好的模型文件；
c、通过模型匹配是否有符合标准的人脸图像，若有则标记出。
4.根据权利要求1所述的一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，其特征在于：所述步骤C视线追踪步骤为：
a、获取步骤B识别出的人脸图像；
b、使用级联分类器检测人脸中的瞳孔部分；
c、采用Hough变换检测圆心算法求得瞳孔中心的位置确定视线方向,推导出眼球转动的水平角度与垂直角度,实现对眼视线方向的跟踪；
d、确定视线方向与摄像头位置是否相符，若相符则标记出。
5.根据权利要求1所述的一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，其特征在于：所述步骤D中表情识别步骤为：
a、获取人脸检测算法中识别出的人脸图像；
b、事先建立人脸表情库，采用cohn-kanade-images表情数据库的数据；
c、提取表情特征，使用SVM支持向量机进行分类；
d、通过分类后的模型文件判断表情特点，并将其标记。
6.根据权利要求1所述的一种使用图像识别技术统计广告效果的方法，其特征在于：统计广告效果的方法包括如下流程：
A、图像采集器采集后，判断是否有未处理视频图像，若有，则跳转步骤B，若无，则跳转步骤H；
B、将第一秒视频转换为24帧图片；
C、之后将第一秒视频删除，原本第二秒视频变成第一秒；
D、之后将图像灰度转换，图像几何归一化和大小标准化；
E、判断图像中是否有人脸，若有，则跳转步骤F，若无，则跳转步骤A；
F、对于每一个人脸进行视线追踪计算；对于每一个人脸进行表情识别计算；
G、之后去除24帧中重复数据后跳转步骤A；
H、整合统计数据后进入广告效果统计数据库；
I、之后通过页面展现给广告投放者。
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