CN109003134B - 基于人脸识别的智能广告投放系统及方法 - Google Patents

基于人脸识别的智能广告投放系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸识别的智能广告投放系统及方法，所述系统包括：广告播放机：用于对广告进行播放；关注度分析模块：用于分析行人对于广告播放机正在播放广告的关注程度；广告规则分析模块：用于根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略；广告匹配模块：用于根据广告匹配规则策略和行人的属性进行匹配并计算广告价值；广告投放模块：用于综合分析，确定最适合投放的广告进行投放。本发明能够使播放的广告更加具有针对性，能够起到更加良好的关注和触达的效果，同时能够避免广告盲目投放或传统轮播而造成资源的浪费。

Description

基于人脸识别的智能广告投放系统及方法
技术领域
本发明涉及智能广告技术领域，具体涉及一种基于人脸识别的智能广告投放系统及方法。
背景技术
随着社会商业化的不断推进，广告业务的多样性也在不断的发展，尤其在大数据时代，涌现了很多智能广告的方案；目前线下智能广告有两种模式，一种是通过人脸识别技术，识别出行人的样貌特征，如性别,大概年龄、衣着等信息，准确性比较差，同时可供广告匹配的规则项非常少，难以实现有效的精准触达。一种是类似谷歌，通过手机端的谷歌地图定位手机用户位置，同时收集用户信息，当该手机用户即将经过谷歌的户外广告牌时，谷歌会提前判断用户抵达时间，在恰当的时间播放相应广告，其缺点是不适用于室内的线下广告。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人脸识别的智能广告投放系统及方法，解决目前室内的线下智能广告不能够根据行人的特点实现广告的精确投放，让线下广告投放更有针对性问题。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种基于人脸识别的智能广告投放系统，上述系统包括：
广告播放机：用于对广告进行播放；
人脸识别模块：用于获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，并且还用于通过人脸图像从数据存储服务器中获取行人的属性信息；
关注度分析模块：用于通过人脸识别模块分析行人对于广告播放机正在播放的广告的关注程度；
广告规则分析模块：用于根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放广告的关注程度分析行人的关联属性，并根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略；
广告匹配模块：用于根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配并计算广告价值；
广告投放模块：用于根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群，并通过广告匹配模块得到广告价值和广告投放策略进行综合分析，确定最适合投放的广告进行投放。
作为优选，上述广告播放机旁设置有摄像头；上述摄像头有两个，其中一个为近距摄像头，用于分析行人对广告的关注程度；另一个为远距摄像头，用于发现并识别即将经过广告播放机的行人。
一种基于人脸识别的智能广告投放方法，包括以下步骤：
S1：关注度分析模块通过人脸识别模块分析行人对于广告播放机正在播放的广告的关注程度；
S2：广告规则分析模块用于根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放的广告的关注程度分析行人的关联属性，并根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略；
S3：广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配并计算广告价值；
S4：广告投放模块根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群，并通过广告匹配模块得到的广告价值和广告投放策略进行综合分析，确定最适合投放的广告进行投放。
作为优选，上述S1步骤中关注度分析模块通过人脸识别技术分析行人对于广告的关注程度的具体方法是：人脸识别模块通过安装在广告播放机上的近距摄像头获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，通过人脸偏向近距摄像头的角度以及近距摄像头与广告播放机的角度计算出人脸偏向广告播放机的角度来判断行人对广告播放机播放广告的关注程度。
作为优选，上述人脸偏向广告播放机的角度包括水平角度和俯仰角度；
上述人脸偏向广告播放机的水平角度的计算方法是：若广告播放机与近距摄像头形成的水平角度为A，人脸偏向摄像头的水平角度为B，则人脸偏向广告播放机的水平角度X为A-B；
上述人脸偏向广告播放机的俯仰角度的计算方法是：若近距摄像头向下的偏转角度为C，行人人脸偏向摄像头的俯仰角度为D，则人脸偏向广告机的俯仰角度Y为C-D。
作为优选，上述行人对广告播放机播放的广告的关注程度的判断方法为：设人脸偏向广告播放机并对广告关注时的最大水平角度为X、最大俯仰角度为Y，当检测到行人的人脸偏向广告播放机的水平角度小于或等于X且俯仰角度小于或等于Y时开始计时，当检测到行人的人脸偏向广告播放机的水平角度大于X或俯仰角度大于Y时停止计时，设z为关注时长；当z大于L时，判断为行人开始关注广告播放机播放的广告，当z大于L且小于等于L+M时，判断为行人对广告播放机播放的广告一般关注，当z大于L+M时，判断为行人对广告播放机播放的该广告非常关注；其中，L为行人关注广告时看清广告主题内容的最短时间，M为行人看清广告主题内容后继续阅读完广告细节内容的最短时间。
作为优选，上述S2步骤中广告匹配规则策略的分析方法是：人脸识别模块通过人脸图像从数据存储服务器中获取行人的属性信息，然后通过数据挖掘算法分析出对同一广告关注的行人的关联属性，并将对同一广告关注的行人的共同特性作为广告匹配规则策略。
作为优选，上述S3步骤中广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配并计算广告价值的方法是：设行人的属性分为H项，对于某一需要播放的广告针对H项的行人属性按照S2步骤中的广告匹配规则策略设置广告匹配规则集I；针对某一时间中在广告播放机附近出现的行人通过人脸识别模块从数据存储服务器中获取出行人的所有H项属性信息，针对每个人的H项属性生成属性集J；将属性集J与规则集I进行匹配，计算出每个行人对于该广告的匹配值b。
作为优选，上述S3步骤中广告价值的计算方法是：设每个行人对于每个广告的价值系数为a，广告投放价格为m，下一广告时段路过的行人人数为n,则即将投放的广告价值w为SUM（a1*m1*b1：an*mn*bn）。
作为优选，上述S4步骤中广告播放模块根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群具体方法是：设行人能够看清广告的最远距离为N，行人能够看清广告的最近距离为M，t是单个广告播放时长，y为行人能够看清广告主要内容的最短时长；若行人的平均行走速度为v，则下一个广告匹配的行人群是在距离广告机[M+y*v,N-y*v+t*v]范围的行人。
进一步地，当确定好行人群后，就可以通过广告匹配模块来计算广告投放价值，并将广告投放价值与广告投放策略进行综合分析，确定最适合的广告进行投放。
广告投放策略包含轮播智播分配策略和公平原则。其中轮播智播分配策略用来解决在确保原有传统轮播广告不受影响情况下进行智能广告投放的问题；公平原则用来解决投放价值始终低于其他广告的小众广告无法有效投放的问题。
进一步地，轮播智播分配策略的实现方法是：设广告机最大轮播周期为T，广告最小播放单元为t，一个轮播周期中传统轮播广告占用时长为M，则智能广告可用时长为T-M。通过对历史数据进行大数据分析，得到一天中某个时间段L内每个广告最小播放单元t的行人与智能广告的匹配率f=匹配行人数/行人总数。然后计算得到行人与广告匹配率阈值F，使得时间段L内所有f大于或等于F的广告最小播放单元t的时间总和等于T-M。在广告实际投放中，当下一广告的行人与智能广告匹配率f大于或等于F时，则进行智能广告投放；当f小于F时则进行传统广告轮播。
公平原则的实现方法为：设需要投放的智能广告数量为N，根据S3步骤中广告匹配模块计算出广告Ai的投放价值为wi，则广告Ai按照wi/SUM(w1:wn)的概率随机选择一个广告作为下一个广告进行智能投放。通过该方法为价值低的广告提供一定的投放机会，避免目标用户较少的小众广告由于匹配价值低出现无法进行有效投放的问题。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明中，关注度分析模块通过人脸识别技术分析行人对广告播放机正在播放的广告的关注程度，然后广告规则分析模块再根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放的广告的关注程度来分析行人的关联属性，然后通过行人的关联属性分析出广告匹配规则策略，最后广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告机的行人的属性进行匹配，计算出每个行人对每个广告的匹配值和每个广告的投放价值，用于广告智能推送投放。在广告实际投放的过程当中，通过广告投放模块根据下一广告播放的开始时间来确定经过下一广告的行人群，然后通过广告匹配模块对该行人群的属性进行匹配得到广告投放价值，最后根据广告投放策略进行综合分析，并选择最适合投放的广告进行智能推送投放。使播放的广告更加具有针对性，能够起到更加良好的触达和关注效果，同时能够避免广告盲目投放而造成的资源浪费。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对本发明的系统的一个实施例，一种基于人脸识别的智能广告投放系统，上述系统包括：广告播放机：用于对广告进行播放；人脸识别模块：用于获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，并且还用于通过人脸图像从数据存储服务器中获取行人的属性信息；关注度分析模块：用于通过人脸识别模块分析行人对于广告播放机正在播放的广告的关注程度；广告规则分析模块：用于根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放广告的关注程度分析行人的关联属性，并根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略；广告匹配模块：用于根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配并计算广告价值；广告投放模块：用于根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群，并通过广告匹配模块得到广告价值和广告投放策略进行综合分析，确定最适合投放的广告进行投放。
关注度分析模块是本系统的关键，主要是对于整个系统起到反馈的作用，一方面，用于记录广告的触达率和关注率，体现智能广告的价值；另一方面，可作为系统参数调优的依据，指导广告规则分析模块的决策算法（机器学习）。
人脸识别模块如何获取行人的人脸偏向摄像头的角度属于现有技术，在此不再赘述。通过人脸偏向近距摄像头的角度以及近距摄像头与广告播放机之间的安装角度，可以计算出人脸偏向广告播放机的角度。因此根据人脸偏向广告播放机的角度可以判断出行人对广告的关注程度，同时还可以通过人脸识别模块获取对广告比较关注的行人的属性信息，从而通过大数据分析挖掘方法分析出对广告均比较关注的行人之间的关联关系和共同特征。
本实施例中广告播放机为安装在室内的广告大屏，广告大屏上播放着过往行人感兴趣的广告；为了使广告大屏上的广告有针对性地播放，使广告能够最大限度的起到宣传推广效果，则需要通过对行人的数据进行分析，分析出行人的关联属性与行人对广告关注程度之间的联系，因此在本实施例的系统中，关注度分析模块通过人脸识别模块分析行人对广告播放机正在播放的广告的关注程度，然后广告规则分析模块再根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放的广告的关注程度来分析行人的关联属性，然后通过行人的关联属性分析出广告匹配规则策略，最后广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告机的行人的属性进行匹配，获得每个行人与每个广告的匹配值和广告投放价值。
在广告实际投放的过程当中，通过广告投放模块根据下一广告播放的开始时间来确定经过下一广告的行人群，然后通过广告匹配模块对该行人群的属性进行匹配得到广告投放价值，最后根据广告投放策略进行综合分析，并选择最适合投放的广告进行智能推送投放。使播放的广告更加具有针对性，能够起到更加良好的宣传效果。
进一步地，针对本发明的系统的另一个实施例，上述广告播放机旁设置有摄像头；上述摄像头有两个，其中一个为近距摄像头，用于分析行人对广告的关注程度；另一个为远距摄像头，用于发现并识别即将经过广告播放机的行人。
本实施例中，在广告播放机上分别设置两个摄像头，一个近距摄像头，一个远距摄像头，近距摄像头主要用于关注度分析模块中分析行人对广告的关注程度，在分析时人脸识别模块通过近距摄像头获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，同时拍摄此时行人的人脸获取行人的属性信息，属性信息包括性别、年龄、消费习惯等特征；远距摄像头主要用于在广告投放模块中获取经过下一广告的行人群的人脸图像，从而获取该人群的属性信息，并通过广告匹配模块对该行人群的属性信息进行匹配，获取每个行人与每个广告的匹配值和广告投放价值，然后通过广告投放模块根据广告投放策略进行综合分析，并选择最适合投放的广告作为下一个广告进行智能推送投放。
针对本发明的方法的一个实施例，一种基于人脸识别的智能广告投放方法，包括以下步骤：
S1：关注度分析模块通过人脸识别技术分析行人对于广告播放机正在播放的广告的关注程度；
S2：广告规则分析模块根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放的广告的关注程度分析行人的关联属性，并根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略；
S3：广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告机的行人的属性进行匹配，计算出每个广告和每个行人的匹配值和广告投放价值。
S4：广告投放模块根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群，并通过广告匹配模块对该行人群的属性进行匹配获得广告投放价值，然后通过广告投放模块根据广告投放策略进行综合分析，并选择最适合投放的广告作为下一个广告进行智能推送投放。
同样的本发明的方法需要依托于前面介绍的智能广告投放系统，通过每个模块的相互配合，能够使播放的广告更加具有针对性，能够起到更加良好的宣传效果。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述S1步骤中关注度分析模块通过人脸识别技术分析行人对于广告的关注程度的具体方法是：人脸识别模块通过安装在广告播放机上的近距摄像头获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，通过人脸偏向近距摄像头的角度以及近距摄像头与广告播放机的角度计算出人脸偏向广告播放机的角度，来判断行人对广告播放机播放的广告的关注程度。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述人脸偏向广告播放机的角度包括水平角度和俯仰角度；上述人脸偏向广告播放机的水平角度的计算方法是：设广告机与摄像头形成的水平夹角角度为A，人脸偏向摄像头的水平角度为B，则人脸偏向广告机的水平角度X等于A-B。若摄像头的安装处于理想位置，那么B为0，实际上人脸偏向广告机的角度与人脸偏向摄像头的角度一致，均为A。
上述人脸偏向广告播放机的俯仰角度的计算方法是：设摄像头向下的偏转角度为C，行人人脸偏向摄像头的俯仰角度为D，则人脸偏向广告机的俯仰角度Y等于C-D。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述行人对广告播放机播放的广告的关注程度的判断方法为：设人脸偏向广告播放机并对广告关注时的最大水平角度为X、最大俯仰角度为Y，当检测到行人的人脸偏向广告播放机的水平角度小于或等于X且俯仰角度小于或等于Y时开始计时，当检测到行人的人脸偏向广告播放机的水平角度大于X或俯仰角度大于Y时停止计时，将计时时间设为z作为关注时长。当z大于L时，判断为行人开始关注广告播放机播放的广告，当z大于L且小于等于L+M时，判断为行人对广告播放机播放的广告一般关注，当z大于L+M时，判断为行人对广告播放机播放的该广告非常关注；其中，L为行人关注广告时看清广告主题内容的最短时间，M为行人看清广告主要内容后继续阅读完广告细节内容的最短时间。
本实施例中，L为预先设定的行人关注广告时看清广告主题内容的最短时间，L的值是根据多次试验确定的行人看向广告的时间长短是否对广告关注的一个临界值；通过对人脸偏向广告播放机的时间与L进行对比，从而分析出行人对广告的关注程度。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述S2步骤中广告匹配规则策略的分析方法是：人脸识别模块通过人脸图像从数据存储服务器中获取行人的属性信息，然后通过数据挖掘算法分析出对同一广告关注的行人的共同特性，并将对同一广告关注的行人的共同特性作为广告匹配规则策略。
当分析出行人对广告比较关注时（这里行人的人脸获取和行人关注度均由近距摄像头来确定），通过人脸识别模块能够获取对广告比较关注的行人的人脸图像，通过人脸图像与行人信息数据库进行对比（行人信息数据库存储在数据存储服务器中），从而获取出与之对应的行人属性信息，从而通过数据挖掘算法分析出对广告关注的行人的共同特性，例如性别、年龄、消费习惯等；从而根据这些共同特性确定出某一类广告匹配规则策略。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述S3步骤中广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告机的行人的属性进行匹配方法是：设行人的属性分为H项，对于某一需要播放的广告针对H项的行人属性按照S2步骤中的匹配规则策略设置广告匹配规则集I；针对某一时间中在广告播放机附近出现的行人通过人脸识别模块从数据存储服务器中获取出行人的所有H项属性信息，针对每个人的H项属性生成属性集J；将属性集J与规则集I进行匹配，计算出每个行人对于每个广告的匹配值b。这里的匹配值b可以按照是否匹配来分，若匹配为1，则不匹配为0；也可以通过匹配的程度在0～1之间选取数值。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述S3步骤中广告价值的计算方法是：由于不同的行人可能对广告的价值（重要性）不同，设每个行人对于每个广告的价值系数为a，广告投放价格为m，下一广告时段路过的行人人数为n,则即将投放的广告价值w为SUM（a1*m1*b1：an*mn*bn）。
在对广告进行推送投放时，首先会通过人脸识别模块获取经过广告播放机的所有行人的属性信息，将行人的属性信息中的H项行人属性与广告匹配规则策略中的规则集I进行匹配，获取每个行人与每个广告的匹配值和广告投放价值，最后根据广告投放策略进行综合分析，并选择最适合投放的广告进行智能推送投放。
进一步地，针对本发明的方法的另一个实施例，上述S4步骤中广告投放模块根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群的具体方法是：设行人能够看清广告的最远距离为N，行人能够看清广告的最近距离为M、t是单个广告播放时长，y为行人能够看清广告主要内容的最短时长；若行人的平均行走速度为v，则下一个广告匹配的行人群是在距离广告机[M+y*v,N-y*v+t*v]范围的行人。该行人群由远距摄像头进行获取并获取各行人的H项属性。
进一步地，当确定好行人群后，就可以通过广告匹配模块来计算广告投放价值，并将广告投放价值与广告投放策略进行综合分析，确定最适合的广告进行投放。
广告投放策略包含轮播智播分配策略和公平原则。其中轮播智播分配策略用来解决在确保原有传统轮播广告不受影响情况下进行智能广告投放的问题；公平原则用来解决投放价值始终低于其他广告的小众广告无法有效投放的问题。
进一步地，轮播智播分配策略的实现方法是：设广告机最大轮播周期为T，广告最小播放单元为t，一个轮播周期中传统轮播广告占用时长为M，则智能广告可用时长为T-M。通过对历史数据进行大数据分析，得到一天中某个时间段L内每个广告最小播放单元t的行人与智能广告的匹配率f=匹配行人数/行人总数。然后计算得到行人与广告匹配率阈值F，使得时间段L内所有f大于或等于F的广告最小播放单元t的时间总和等于T-M。在广告实际投放中，当下一广告的行人与智能广告匹配率f大于或等于F时，则进行智能广告投放；当f小于F时则进行传统广告轮播。
公平原则的实现方法为：设需要投放的智能广告数量为N，根据S3步骤中广告匹配模块计算出广告Ai的投放价值为wi，则广告Ai按照wi/SUM(w1:wn)的概率随机选择一个广告作为下一个广告进行智能投放。通过该方法为价值低的广告提供一定的投放机会，避免目标用户较少的小众广告由于匹配价值低出现无法进行有效投放的问题。
通过这样的方式能够使广告投放及播放更加具有针对性，根据具体行人的特性来确定广告播放的内容，能够避免广告盲目投放而造成资源浪费。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变形和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (5)

1.一种基于人脸识别的智能广告投放方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：关注度分析模块通过人脸识别模块分析行人对于广告播放机正在播放的广告的关注程度；
S2：广告规则分析模块用于根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放的广告的关注程度分析行人的关联属性，并根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略，将对同一广告关注的行人的共同特性作为广告匹配规则策略；
S3：广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配计算出每个行人对于该广告的匹配值，并根据匹配值计算广告价值；
S4：广告投放模块根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群，并通过广告匹配模块得到的广告价值和广告投放策略进行综合分析，确定最适合投放的广告进行投放；
该方法所用系统包括：
广告播放机：用于对广告进行播放；
人脸识别模块：用于获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，并且还用于通过人脸图像从数据存储服务器中获取行人的属性信息；
关注度分析模块：用于通过人脸识别模块分析行人对于广告播放机正在播放的广告的关注程度；
广告规则分析模块：用于根据关注度分析模块分析出的行人对广告播放机播放广告的关注程度分析行人的关联属性，并根据行人的关联属性分析出广告匹配规则策略；
广告匹配模块：用于根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配并计算广告价值；
广告投放模块：用于根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群，并通过广告匹配模块得到广告价值和广告投放策略进行综合分析，确定最适合投放的广告进行投放；
所述广告播放机旁设置有摄像头；所述摄像头有两个，其中一个为近距摄像头，用于分析行人对广告的关注程度；另一个为远距摄像头，用于发现并识别即将经过广告播放机的行人；
所述S1步骤中关注度分析模块通过人脸识别技术分析行人对于广告的关注程度的具体方法是：人脸识别模块通过安装在广告播放机上的近距摄像头获取行人的人脸偏向近距摄像头的角度，通过人脸偏向近距摄像头的角度以及近距摄像头与广告播放机的角度计算出人脸偏向广告播放机的角度来判断行人对广告播放机播放广告的关注程度；
所述人脸偏向广告播放机的角度包括水平角度和俯仰角度；
所述人脸偏向广告播放机的水平角度的计算方法是：若广告播放机与近距摄像头形成的水平角度为A，人脸偏向摄像头的水平角度为B，则人脸偏向广告播放机的水平角度X为A-B；
所述人脸偏向广告播放机的俯仰角度的计算方法是：若近距摄像头向下的偏转角度为C，行人人脸偏向摄像头的俯仰角度为D，则人脸偏向广告机的俯仰角度Y为C-D；
所述行人对广告播放机播放的广告的关注程度的判断方法为：
设人脸偏向广告播放机并对广告关注时的最大水平角度为X、最大俯仰角度为Y，当检测到行人的人脸偏向广告播放机的水平角度小于或等于X且俯仰角度小于或等于Y时开始计时，当检测到行人的人脸偏向广告播放机的水平角度大于X或俯仰角度大于Y时停止计时，设z为关注时长；
当z大于L时，判断为行人开始关注广告播放机播放的广告，当z大于L且小于等于L+M时，判断为行人对广告播放机播放的广告一般关注；
当z大于L+M时，判断为行人对广告播放机播放的该广告非常关注；
其中，L为行人关注广告时看清广告主题内容的最短时间，M为行人看清广告主题内容后继续阅读完广告细节内容的最短时间。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的智能广告投放方法，其特征在于：所述S2步骤中广告匹配规则策略的分析方法是：人脸识别模块通过人脸图像从数据存储服务器中获取行人的属性信息，然后通过数据挖掘算法分析出对同一广告关注的行人的关联属性，并将对同一广告关注的行人的关联属性作为广告匹配规则策略。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的智能广告投放方法，其特征在于：所述S3步骤中广告匹配模块根据广告匹配规则策略和即将经过广告播放机的行人的属性进行匹配并计算广告价值的方法是：设行人的属性分为H项，对于某一需要播放的广告针对H项的行人属性按照S2步骤中的广告匹配规则策略设置广告匹配规则集I；针对某一时间中在广告播放机附近出现的行人通过人脸识别模块从数据存储服务器中获取出行人的所有H项属性信息，针对每个人的H项属性生成属性集J；将属性集J与规则集I进行匹配，计算出每个行人对于该广告的匹配值b。
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别的智能广告投放方法，其特征在于：所述S3步骤中广告价值的计算方法是：设每个行人对于每个广告的价值系数为a，广告投放价格为m，下一广告时段路过的行人人数为n,则即将投放的广告价值w为SUM(a1*m1*b1：an*mn*bn)。
5.根据权利要求1所述的基于人脸识别的智能广告投放方法，其特征在于：所述S4步骤中广告播放模块根据下一广告播放时间确定经过下一广告的行人群具体方法是：
设行人能够看清广告的最远距离为N，行人能够看清广告的最近距离为M，t是单个广告播放时长，y为行人能够看清广告主要内容的最短时长；若行人的平均行走速度为v，则下一个广告匹配的行人群是在距离广告机[M+y*v,N-y*v+t*v]范围的行人。
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