CN109345316A - 信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，应用于信息处理技术领域。该方法包括：基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息，然后将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息，继而基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息，进而基于顾客相关信息，执行相应的操作。本发明实施例基于确定的顾客相关信息进行相应的操作，从而在减少了对店员的销售经验的依赖的同时提升了店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

Description

信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着淘宝、京东等线上销售电商平台的发展，门店销售这一线下销售模式，受到了线上销售模式的巨大冲击，商品销售呈现出线上销售与线下销售并存的局面。门店销售是一种企业在门市销售商品的传统销售方式，更多的消费体验服务(如衣服试穿、店员推介等)是线下销售较线上销售的优势所在，如何为顾客提供更好的消费体验服务成为线下销售应对线上销售冲击的关键。

目前，当顾客进入一家企业的门店进行购物时，店员只能根据自己以往的经验为顾客提供相应的推介服务，然而，根据现行的仅凭店员的经验提供推介服务的方式，过于依赖店员的销售经验，且提供的推介服务可能与顾客的相关性很低。发明人在具体实施过程中，发现现行的仅根据店员的经验为顾客提供推介服务方式，存在商家提供的服务质量过于依赖店员的销售经验且提供的推介服务与顾客的相关性低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够减少对店员销售经验的依赖的同时提升店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升商家提供服务的质量。

为了解决上述问题，本发明实施例主要提供如下技术方案：

第一方面，提供了一种基于顾客图像信息的信息处理方法，该方法包括：

基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息；

将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息；

基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息；

基于顾客相关信息，执行相应的操作。

第二方面，提供了一种基于顾客图像信息的信息处理装置，该装置包括：

提取模块，用于基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息；

第一确定模块，用于将提取模块提取的人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息；

第二确定模块，用于基于第一确定模块确定的顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息；

执行模块，用于基于第二确定模块确定的顾客相关信息，执行相应的操作。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

处理器、存储器、通信接口和总线；

其中，处理器、存储器、通信接口通过总线完成相互间的通信；

通信接口用于该电子设备与相应设备的通信设备之间的信息传输；

处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行第一方面所示的信息处理方法。

第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行第一方面所示的信息处理方法。

借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：

本发明实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，与现有技术仅根据员工的经验提供推介服务相比，本发明实施例通过基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息，然后将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息，继而基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息，进而基于顾客相关信息，执行相应的操作，即本发明实施例根据确定的顾客相关信息进行相应的操作，从而在减少了对店员的销售经验的依赖的同时提升了店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明实施例的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明实施例的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种基于顾客图像信息的信息处理方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的一种基于顾客图像信息的信息处理装置的结构示意图；

图3示出了本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种基于顾客图像信息的信息处理方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S101：基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息；

对于本发明实施例，通过商家在门店安装的图像采集设备，可以采集顾客的图像信息，预先训练的人脸识别模型获取采集到的顾客的图像信息，可以得到顾客的人脸特征信息。

其中，预训练的人脸识别模型可以用于表征顾客的图像信息与人脸特征信息之间的对应关系；作为示例，预训练的人脸识别模型可以是通过对大量顾客图像信息和相应的人脸特征信息的统计而预先制定、存储有多个人图像信息与人脸特征信息的对应关系的对应关系列表；预训练的人脸识别模型也可以是神经网络模型，如卷积神经网络CNN，其训练过程可以包括以下步骤，首先搭建基于神经网络的初始人脸识别模型，用于实现根据顾客图像信息生成人脸特征信息，该初始人脸识别模型的网络参数可以是随机生成的，然后将包括大量顾客图像信息和已标注的人脸特征信息的训练样本导入上述初始人脸识别模型对卷积神经网络进行训练，继而判断预先构建的损失函数是否满足预设的收敛条件(例如，是否小于预先设定的阈值)，如果确定损失函数不满足收敛条件，基于损失函数，可以采用梯度下降法更新初始人脸识别模型的网络参数，如果确定损失函数满足预设的收敛条件，则确定为训练完成的人脸识别模型，预训练的人脸识别模型也可以是通过其他方式训练的神经网络模型。

步骤S102：将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息；

对于本发明实施例，人脸特征信息库中存储有顾客的人脸特征信息，其中，每一位顾客的人脸特征信息都对应有一个顾客标识信息，可根据人脸特征信息与顾客标识信息的对应关系确定顾客的顾客标识信息。

步骤S103：基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息；

对于本发明实施例，如果顾客之前曾光顾过商家的某一门店或商家

的其他关联门店，商家将存储顾客的顾客相关信息，可通过确定的顾客标识信息与顾客相关信息之间的对应关系查找到该顾客的顾客相关信息；如果顾客是首次到该商家的门店，则存储已确定的顾客标识信息以及其他顾客相关信息。

例如，在顾客甲光顾某商家的门店A之前，曾经光顾过某商家的门店A或其他关联门店，门店A通过自动和人工方式存储顾客甲的顾客相关信息至用户信息库中，在顾客甲再次光顾某商家的门店A时，通过对确定的顾客A的顾客标识信息与用户信息库中存储的顾客标识信息进行匹配，从而在顾客信息库中查找到顾客A的顾客相关信息。

步骤S104：基于顾客相关信息，执行相应的操作。

对于本发明实施例，根据查询得到的客户相关信息，执行相应的操作，可以用来提升商家提供的相关服务与顾客的相关性。

本发明实施例提供了一种基于顾客图像信息的信息处理方法，与现有技术仅根据员工的经验提供推介服务相比，本发明实施例通过基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息，然后将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息，继而基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息，并基于顾客相关信息，执行相应的操作，即本发明实施例根据确定的顾客相关信息进行相应的操作，从而在减少了对店员的销售经验的依赖的同时提升了店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

本发明实施例提供了另一种可能的实施方式，采集步骤S101中的顾客的图像信息，包括：

当监测到顾客进入预定的拍摄区域时，采集顾客的图像信息。

对于本发明实施例，商家预设定了一定的拍摄区域，该拍摄区域可以包括商家的门店门口，在这些区域内安装了图像采集设备，当顾客进入预定的拍摄区域时，则通过图像采集设备采集顾客的图像信息。

对于本发明实施例，当顾客进入预定的拍摄区域时，即通过图像采集设备采集顾客的图像信息，从而商家可以根据图像信息确定有顾客将光顾门店，并为后续的确定顾客的标识信息提供保障。

本发明实施例提供了另一种可能的实施方式，步骤S102包括：

将人脸特征信息与预存的人脸特征信息库中各个人脸特征信息进行相似度计算，并根据计算结果确定顾客的顾客标识信息。

例如，人脸特征信息可以采用固定长度的二进制值表示，可以通过计算人脸特征信息与预存的人脸特征信息库中的各个人脸特征信息的距离(例如，余弦距离、欧式距离、汉明距离、杰卡德距离等)进行相似度计算，并根据计算结果可以确定与人脸特征信息库中相似度最高的人脸特征信息对应的顾客标识信息作为相应顾客的顾客标识信息。

对于本发明实施例，每一位顾客都对应有一个顾客标识信息，通过计算人脸特征信息与预存的人脸特征信息库中各个人脸特征信息的相似度，从而能根据计算结果确定出的相应顾客的顾客标识信息。

本发明实施例提供了另一种可能的实施方式，步骤S103，可以包括以下任一项：

基于顾客标识信息，在本地的用户信息库中查询确定顾客的顾客相关信息；

向云端服务器发送包括顾客标识信息的顾客信息查询请求，并接收云端服务器反馈的顾客的顾客相关信息。

对于本发明实施例，当某一顾客光顾某商家的其中一个门店时，该门店会采集该顾客的相关信息，并上传同步至商家的云端服务器，当该顾客再次光顾之前去的门店时，可通过顾客标识信息在本地的用户信息库中查询确定顾客的顾客相关信息；当该顾客光顾商家的其他门店时，可向商家的云端服务器发送包含顾客标识信息的顾客相关信息查询请求，从而得到相应的顾客相关信息；如果顾客是第一次光顾商家的门店，则把确定的顾客标识信息存储至该门店的用户信息库，并同步上传至商家的云端服务器。

例如，顾客甲第二次光顾商家的门店A，则可通过确定的顾客甲的顾客标识信息在本地的用户信息库查询确定顾客甲第一次光顾门店A时门店A采集的顾客甲的顾客相关信息。

例如，顾客甲曾光顾商家的门店A，本次光顾商家的门店B，可通过向商家的云端服务器发送包含顾客标识信息的顾客相关信息查询请求，从而得到顾客甲光顾门店A时门店A采集的顾客相关信息。

例如，顾客甲第一次光顾商家的门店A，则可以把确定的顾客标识信息和/或采集到的顾客的其他相关信息存储到本地的用户信息库，还可以同步上传至商家的云端服务器。

对于本发明实施例，基于已确定的顾客的顾客标识信息，从本地的用户信息库或云端服务器获取顾客的顾客相关信息，解决了顾客相关信息的获取问题。

其中，步骤S103中的顾客相关信息包括账户信息、顾客历史浏览记录、顾客历史试用记录和顾客历史购买记录中的至少一种。

对于本发明实施例，顾客相关信息可以包括账户信息、顾客历史浏览记录、顾客历史试用记录和顾客历史购买记录。

对于本发明实施例，获取的顾客相关信息可以包括顾客的账户信息、历史浏览记录、历史试用记录、历史购买记录，商家基于这些与顾客有关的信息，可以提升提供的服务与顾客的相关性，从而提高商家提供服务的质量。

其中，顾客历史试用记录是将通过图像识别技术对采集到的试用图像进行识别得到的人脸识别结果、与通过非接触自动识别技术对试用产品进行识别得到的产品识别结果依据时间对应关系建立匹配关系而生成的；

非接触自动识别技术包括近场通信技术或无线射频识别技术。

对于本发明实施例，图像识别技术是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术，非接触自动识别技术包括无线射频识别技术(简称RFID)和近场通信技术(简称NFC)。当顾客试用产品时，可通过非接触自动识别技术对试用产品进行识别得到产品识别结果信息并记录相应的第一时间，还可通过图像识别技术对采集到的顾客试用商品的图像信息识别得到人脸识别的结果信息并记录相应的第二时间，如果第一时间与第二时间符合一定的对应关系，建立产品信息与顾客相应信息的匹配关系。

例如，商家的衣服上都有RFID或NFC标签，顾客甲试穿衣服时，当顾客甲拿着衣服进入相应的试衣区时，试衣区的非接触自动识别设备可通过识别衣服上的RFID或NFC标签，从而获取顾客试穿的衣服的信息并记录相应的第一时间，此外，试衣区的图像采集设备将采集顾客甲的图像信息，经图像识别技术分析处理可得到顾客的人脸信息，并记录相应的第二时间，如果记录的第一时间与第二时间符合一定的对应关系，则可以确定顾客甲试穿的衣服的信息。

例如，商家的珠宝首饰上都有RFID或NFC标签，当顾客甲试戴某一珠宝首饰时，珠宝首饰不再处于原来展示状态的位置，可通过非接触识别技术获取珠宝首饰的位置状态变动信息，并记录相应的第一时间，此外，相应的珠宝首饰区域内的图像采集设备将采集顾客甲的图像信息，经图像识别技术分析处理可得到顾客的标识信息，并记录相应的第二时间，如果记录的第一时间与第二时间符合一定的对应关系，则可以确定顾客甲试戴珠宝首饰的信息。

对于本发明实施例，通过非接触自动识别技术获取试用产品的信息和图像识别技术获取顾客的人脸信息，当获取试用产品的信息与顾客的人脸信息的时间符合一定的对应关系时，从而可确定某顾客试用的产品的信息，即可确定顾客试用记录。

本发明实施例提供了另一种可能的实施方式，步骤S104，可以包括：

将顾客相关信息推送至相应的终端设备；

和/或，基于顾客相关信息生成针对顾客的商品推介信息，并将商品推介信息推送至相应的终端设备；

和/或，基于顾客相关信息生成针对顾客的服务建议信息，并将服务建议信息推送至相应的终端设备。

对于本发明实施例，获取顾客相关信息后，可将顾客相关信息推送至相应的终端设备，如可在PAD、手机上显示相应的顾客相关信息、也可通过语音提示方式在店员的耳机提示相应的顾客相关信息等，和/或，对顾客相关信息进行分析得到与顾客相关性较大的产品或类型，如根据以往购买记录分析得到的顾客喜欢的衣服风格，并将相应的产品信息推送至相应的终端设备，其中，相应的终端设备可以是商家的终端设备，也可以是下载了商家APP或注册会员的顾客的终端设备，和/或，对顾客相关信息分析得到的相应服务建议信息，如该顾客喜欢一个人浏览商品，建议店员可在一旁观察，待顾客需要时再为顾客提供相应的服务，并将相应的服务建议信息推送至相应的终端设备。

对于本发明实施例，将得到的顾客相关信息推送至相应的终端设备，和/或，将基于顾客相关信息分析得到的商品推介信息和/或服务建议信息推送至相应的终端设备，从而提升了商家提供的服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

本发明实施例提供了一种基于顾客图像信息的信息处理装置，如图2所示，该信息处理装置20可以包括：提取模块201、第一确定模块202、第二确定模块203以及执行模块204，其中，

提取模块201，用于基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息。

第一确定模块202，用于将提取模块201提取的人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息。

第二确定模块203，用于基于第一确定模块202确定的顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息。

执行模块204，用于基于第二确定模块203确定的顾客相关信息，执行相应的操作。

其中，第一确定模块202与第二确定模块203可以为同一模块，也可以为两个模块。

本发明实施例提供了一种基于顾客图像信息的信息处理装置，与现有技术仅根据员工的经验提供推介服务相比，本发明实施例通过基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息，然后将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息，继而基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息，并基于顾客相关信息，执行相应的操作，即本发明实施例根据确定的顾客相关信息进行相应的操作，从而在减少了对店员的销售经验的依赖的同时提升了店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

其中，采集顾客的图像信息，包括当监测到顾客进入预定的拍摄区域时，采集顾客的图像信息。

对于本发明实施例，当顾客进入预定的拍摄区域时，即通过图像采集设备采集顾客的图像信息，从而商家可以根据图像信息确定有顾客将光顾门店，并为后续的确定顾客的标识信息提供保障。

具体地，第一确定模块202，具体用于将提取模块201提取的人脸特征信息与预存的人脸特征信息库中各个人脸特征信息进行相似度计算，并根据计算结果确定顾客的顾客标识信息。

对于本发明实施例，每一位顾客都对应有一个顾客标识信息，通过计算人脸特征信息与预存的人脸特征信息库中各个人脸特征信息的相似度，从而能根据计算结果确定出的相应顾客的顾客标识信息。

具体地，第二确定模块203，具体用于基于顾客标识信息，在本地的用户信息库中查询确定顾客的顾客相关信息；或向云端服务器发送包括顾客标识信息的顾客信息查询请求，并接收云端服务器反馈的顾客的顾客相关信息。

对于本发明实施例，基于已确定的顾客的顾客标识信息，从本地的用户信息库或云端服务器获取顾客的顾客相关信息，解决了顾客相关信息的获取问题。

其中，顾客相关信息包括账户信息、顾客历史浏览记录、顾客历史试用记录和顾客历史购买记录中的至少一种。

对于本发明实施例，获取的顾客相关信息可以包括顾客的账户信息、历史浏览记录、历史试用记录、历史购买记录，商家基于这些与顾客有关的信息，可以提升提供的服务与顾客的相关性，从而提高商家提供服务的质量。

其中，顾客历史试用记录是将通过图像识别技术对采集到的试用图像进行识别得到的人脸识别结果、与通过非接触识别技术对试用产品进行识别得到的产品识别结果依据时间对应关系建立匹配关系而生成的；

其中，非接触识别技术包括近场通信技术或无线射频识别技术。

对于本发明实施例，通过非接触自动识别技术获取试用产品的信息和图像识别技术获取顾客的人脸信息，当获取试用产品的信息与顾客的人脸信息的时间符合一定的对应关系时，从而可确定某顾客试用的产品的信息，即可确定顾客试用记录。

具体地，执行模块204，具体用于将顾客相关信息推送至相应的终端设备；

和/或，基于顾客相关信息生成针对顾客的商品推介信息，并将商品推介信息推送至相应的终端设备；

和/或，基于顾客相关信息生成针对顾客的服务建议信息，并将服务建议信息推送至相应的终端设备。

对于本发明实施例，将得到的顾客相关信息推送至相应的终端设备，和/或,将基于顾客相关信息分析得到的商品推介信息和/或服务建议信息推送至相应的终端设备，从而提升了商家提供的服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

本发明实施例提供了一种电子设备，如图3所示，图3所示的电子设备30包括：

处理器31、存储器32、通信接口33和总线34；

其中，处理器31、存储器32、通信接口33通过总线34完成相互间的通信；

通信接口33用于该电子设备30与相应设备的通信设备之间的信息传输；

处理器31用于调用存储器32中的程序指令，以实现图2所示的提取模块201、第一确定模块202、第二确定模块203以及执行模块204的功能。

处理器31可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器31也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线34可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线34可以是PCI总线或EISA总线等。总线34可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器32可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

具体地，存储器32用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器31来控制执行。处理器31用于执行存储器32中存储的应用程序代码，以实现图2所示实施例提供的基于顾客图像信息的信息处理装置的动作。

本发明实施例提供了一种电子设备，与现有技术仅根据员工的经验提供推介服务相比，本发明实施例通过基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息，然后将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息，继而基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息，并基于顾客相关信息，执行相应的操作，即本发明实施例根据确定的顾客相关信息进行相应的操作，从而在减少了对店员的销售经验的依赖的同时提升了店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

本发明实施例提供了一种电子设备适用于上述方法实施例。在此不再赘述。

本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述实施例中任一项的基于顾客图像信息的信息处理方法。

本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，与现有技术仅根据员工的经验提供推介服务相比，本发明实施例通过基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取顾客的人脸特征信息，然后将人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定顾客的顾客标识信息，继而基于顾客标识信息查询确定顾客的顾客相关信息，并基于顾客相关信息，执行相应的操作，即本发明实施例根据确定的顾客相关信息进行相应的操作，从而在减少了对店员的销售经验的依赖的同时提升了店员提供的推介服务与顾客的相关性，进而提升了商家提供服务的质量。

本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质适用于上述方法实施例，在此不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于顾客图像信息的信息处理方法，其特征在于，包括：

基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取所述顾客的人脸特征信息；

将所述人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定所述顾客的顾客标识信息；

基于所述顾客标识信息查询确定所述顾客的顾客相关信息；

基于所述顾客相关信息，执行相应的操作。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，采集顾客的图像信息，包括：

当监测到顾客进入预定的拍摄区域时，采集所述顾客的图像信息。

3.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述将所述人脸特征信息，在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定所述顾客的顾客标识信息，包括：

将所述人脸特征信息与预存的人脸特征信息库中各个人脸特征信息进行相似度计算，并根据计算结果确定所述顾客的顾客标识信息。

4.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，基于所述顾客标识信息查询确定所述顾客的顾客相关信息，包括以下任一项：

基于所述顾客标识信息，在本地的用户信息库中查询确定所述顾客的顾客相关信息；

向云端服务器发送包括所述顾客标识信息的顾客信息查询请求，并接收所述云端服务器反馈的所述顾客的顾客相关信息。

5.根据权利要求1-4任一项所述的信息处理方法，其特征在于，所述顾客相关信息包括账户信息、顾客历史浏览记录、顾客历史试用记录和顾客历史购买记录中的至少一种。

6.根据权利要求5所述的信息处理方法，其特征在于，所述顾客历史试用记录是将通过图像识别技术对采集到的试用图像进行识别得到的人脸识别结果、与通过非接触识别技术对试用产品进行识别得到的产品识别结果依据时间对应关系建立匹配关系而生成的；

所述非接触自动识别技术包括近场通信技术或无线射频识别技术。

7.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述顾客相关信息，执行相应的操作，包括以下至少一项：

将所述顾客相关信息推送至相应的终端设备；

基于所述顾客相关信息生成针对所述顾客的商品推介信息，并将所述商品推介信息推送至相应的终端设备；

基于所述顾客相关信息生成针对所述顾客的服务建议信息，并将所述服务建议信息推送至相应的终端设备。

8.一种基于顾客图像信息的信息处理装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于基于采集到的顾客的图像信息，通过预训练的人脸识别模型，提取所述顾客的人脸特征信息；

第一确定模块，用于将所述提取模块提取的所述人脸特征信息在预存的人脸特征信息库中进行匹配查询，以确定所述顾客的顾客标识信息；

第二确定模块，用于基于所述第一确定模块确定的所述顾客标识信息查询确定所述顾客的顾客相关信息；

执行模块，用于基于所述第二确定模块确定的所述顾客相关信息，执行相应的操作。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器、存储器、通信接口和总线；

其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；

所述通信接口用于该电子设备与相应设备的通信设备之间的信息传输；

所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行权利要求1至权利要求7所述的信息处理方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1至权利要求7中任一项所述的信息处理方法。