CN109767273B - 一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质，所述方法包括：获取广告观看区域的第一图像；根据第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；将每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使服务器推送与第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。由于在本发明实施例中，广告播放终端获取广告观看区域的第一图像，根据第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别第一图像中每张目标人脸图像的人物属性，并发送给服务器，使得服务器可以获知观看人群的人物属性，并推送相应的广告，提高了广告推送的针对性，保证了广告播放效果。

Description

一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质

技术领域

本发明涉大数据技术领域，尤其涉及一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，各个企业商家的信息蜂拥而至，为了让大众能够了解到自己，提高企业商家产品、信息及服务的知名度，让更多的消费者选择自己的产品、信息及服务，以赚取更多的利润，广告成为企业商家提高自己产品、信息及服务的知名度的重要宣传手段。

伴随着科技的发展，广告媒体行业也出现了各式各样的广告播放方式，例如：在公交车、候车厅、楼宇电梯或者商场内设置广告播放终端，播放广告。但是，伴随着日益增多的广告，广告播放的突出问题是广告观看的效果如何。目前对广告播放终端推送广告，是由服务器向一定区域内的所有广告播放终端推送固定的广告，广告播放效果不佳，因此急需一种精准的广告推送方案。

发明内容

本发明提供一种广告推送方法、装置、广告播放终端及存储介质，用以提供一种精准的广告推送方案，以提高广告播放效果。

第一方面，本发明公开了一种广告推送方法，所述方法包括：

获取广告观看区域的第一图像；

针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的至少一对横向基准点的坐标和/或至少一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；

选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；

将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。

在一个可选的设计中，所述人物属性识别模型的训练过程包括：

针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；

将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

在一个可选的设计中，根据所述人脸图像中预设的一对横向基准点的坐标或一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量的过程包括：

根据，确定转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转 量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量、B为一对横向基准点的横坐标差 值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值、A为转动识别特征点与一对横 向基准特征点中任意一个横向基准特征点的横坐标差值的绝对值，或转动识别特征点与一 对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值。

在一个可选的设计中，所述方法还包括：

获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；

针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；

将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

第二方面，本发明公开了一种广告推送装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取广告观看区域的第一图像；

确定模块，用于针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的至少一对横向基准点的坐标和/或至少一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；

识别模块，用于选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；

收发模块，用于将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。

在一个可选的设计中，所述装置还包括：

训练模块，用于针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

在一个可选的设计中，所述确定模块，具体用于根据，确定 转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量 或纵向偏转量、B为一对横向基准点的横坐标差值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐 标差值的绝对值、A为转动识别特征点与一对横向基准特征点中任意一个横向基准特征点 的横坐标差值的绝对值，或转动识别特征点与一对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特 征点的纵坐标差值的绝对值。

在一个可选的设计中，所述装置还包括：

反馈模块，用于获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

第三方面，本发明公开了一种广告播放终端，包括：存储器、处理器和收发机；

所述处理器，用于读取存储器中的程序，执行下列过程：获取广告观看区域的第一图像；针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的至少一对横向基准点的坐标和/或至少一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。

在一个可选的设计中，所述处理器，还用于针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

在一个可选的设计中，所述处理器，具体用于根据，确定转 动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或 纵向偏转量、B为一对横向基准点的横坐标差值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标 差值的绝对值、A为转动识别特征点与一对横向基准特征点中任意一个横向基准特征点的 横坐标差值的绝对值，或转动识别特征点与一对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特征 点的纵坐标差值的绝对值。

在一个可选的设计中，所述处理器，还用于获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；通过收发机将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

第四方面，本发明公开了一种计算机可读存储介质，其存储有可由广告播放终端执行的计算机程序，当所述程序在所述广告播放终端上运行时，使得所述广告播放终端执行上述第一方面或第一方面的任一种可选的设计中所述的方法。

本发明有益效果如下：

由于在本发明实施例中，广告播放终端通过获取广告观看区域的第一图像，根据第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别第一图像中每张目标人脸图像的人物属性，并将第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使得服务器可以获知广告播放终端的广告观看区域观看人群的人物属性，并推送与观看人群的人物属性对应的广告，提高了广告推送的针对性，提供了一种精准推送广告的方案，保证了广告播放效果。

附图说明

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

图1为本发明实施例提供的一种广告推送方法示意图；

图2为正脸状态下左眼、右眼、鼻尖、左嘴角、右嘴角的坐标分布示意图；

图3为非正脸状态下左眼、右眼、鼻尖、左嘴角、右嘴角的坐标分布示意图；

图4为本发明实施例提供的一种广告推送装置结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种广告播放终端结构示意图之一；

图6为本发明实施例提供的一种广告播放终端结构示意图之二。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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。

另外，需要理解的是，在本发明实施例中，多个是指两个或两个以上，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

实施例1：

图1为本发明实施例提供的一种广告推送方法示意图，该方法包括：

S101：获取广告观看区域的第一图像。

本发明实施例提供的广告推送方法，应用于广告播放终端，所述广告播放终端包括设置有或连接有摄像头的广告机、智能电视、智能显示屏等设备。

在本发明实施例中，广告观看区域为广告播放终端播放广告的显示屏前方的区域，即可以观看到广告播放终端显示屏上播放的广告的区域。具体的，广告播放终端通过自身设置的摄像头或连接的摄像头，获取该广告播放终端的广告观看区域的第一图像。

S102：根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性。

在本发明实施例中，预先对人物属性识别模型进行训练，并且对人物属性识别模型进行训练时，也是根据训练集中每张样本人脸图像和样本人脸图像的人物属性对人物属性识别模型训练完成的。训练完成的人物属性识别模型可以根据输入的人脸图像，识别该人脸图像的人物属性。

具体的，广告播放终端获取广告观看区域的第一图像后，可以识别第一图像中的每张人脸图像，并将每张人脸图像均作为目标人脸图像输入到训练完成的人物属性识别模型，得到每张目标人脸图像的人物属性。

较佳的，在本发明实施例中，人物属性识别模型可以为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）模型等，所述人物属性包括：性别、年龄等中的一种或多种。

S103：将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。

具体的，广告播放终端确定广告观看区域的第一图像中每张目标人脸图像的人物属性后，将广告观看区域的第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，服务器对广告观看区域的第一图像中每张目标人脸图像的人物属性进行统计，并推送与统计的人物属性对应的广告。

以人物属性为年龄为例，服务器对第一图像中每张目标人脸图像的年龄进行统计，进而确定广告播放终端的广告观看区域观看人群的年龄分布，根据服务器中保存的每个广告对应的年龄段，推送与所述年龄分布对应的广告，比如每个年龄段分数人数的占比，推送相应比例该年龄段对应的广告，或根据观看人群的年龄分布中分布人数最多的年龄段，推送该年龄段对应的广告等。

当然了，对广告观看区域的第一图像中每张目标人脸图像的人物属性进行统计，也可以由广告播放终端实现，广告播放终端对广告观看区域的第一图像中每张目标人脸图像的人物属性统计后，向服务器发送统计的人物属性，服务器根据统计的人物属性推送与统计的人物属性对应的广告。

由于在本发明实施例中，广告播放终端通过获取广告观看区域的第一图像，根据第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别第一图像中每张目标人脸图像的人物属性，并将第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使得服务器可以获知广告播放终端的广告观看区域观看人群的人物属性，并推送与观看人群的人物属性对应的广告，提高了广告推送的针对性，提供了一种精准推送广告的方案，保证了广告播放效果。

实施例2：

为了提高广告推送的准确性，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性之前，所述方法还包括：

识别所述第一图像中每张人脸图像对应的人脸转动角度，选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像。

处于广告播放终端的广告观看区域的人，不一定在观看广告播放终端播放的广告，为了提高广告推送的准确性，需要将这部分人对应的人脸图像去除。通常情况下，观看广告的人是正脸或者近似正脸朝向广告播放终端，在获取的广告观看区域的第一图像中该人的人脸图像表现为正脸或近似正脸，因此，可以通过人脸图像对应的人脸转动角度对第一图像中的人脸图像进行筛选，在本发明实施例中，认为对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸在观看广告播放终端播放的广告，筛选第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，较佳的，所述预设的转动范围为[-30°，+30°]。另外，在本发明实施例中所述人脸转动角度为人脸的朝向相对于正脸的转动角度。

较佳的，所述识别所述第一图像中每张人脸图像对应的人脸转动角度包括：

针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的至少一对横向基准点的坐标和/或至少一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度。

在本发明实施例中，预先设置有至少一对横向基准点，如左眼和右眼为一对横向基准点、左嘴角和右嘴角为一对横向基准点、左瞳孔和右瞳孔为一对横向基准点等，和/或至少一对纵向基准点，如左眼和左嘴角为一对纵向基准点、右眼和右嘴角为一对纵向基准点等，及转动识别特征点，如鼻尖。在本发明实施例中，设置转动识别特征点和横向基准点对和纵向基准特征点对时，只要保证在采集的人脸的正脸图像中，转动识别特征点在图像横轴方向上位于或近似位于横向基准点对的中心；转动识别特征点在图像纵轴方向上位于或近似位于纵向基准点对的中心即可。

根据所述人脸图像中预设的一对横向基准点的坐标或一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量的过程包括：

根据，确定转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转 量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量、B为一对横向基准点的横坐标差 值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值、A为转动识别特征点与一对横 向基准特征点中任意一个横向基准特征点的横坐标差值的绝对值，或转动识别特征点与一 对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值。

参照图2所示，为正脸状态下左眼、右眼、鼻尖、左嘴角、右嘴角的坐标分布示意图，以一对横向基准点为左眼和右眼，转动识别特征点为鼻尖为例进行说明，左眼、右眼、鼻尖的坐标分别为（3，3）、（1，3）、（2，2），B为一对左眼、右眼的横坐标差值的绝对值为2，A为鼻尖与左眼或右眼的横坐标差值的绝对值为1，确定θ=[1-1/(0.5*2)]*90=0，其中θ单位为度（°）。

参照图3所示，为非正脸状态，相对正脸存在向左或向右转动时，左眼、右眼、鼻尖、左嘴角、右嘴角的坐标分布示意图，以一对横向基准点为左眼和右眼，转动识别特征点为鼻尖为例进行说明，左眼、右眼、鼻尖的坐标分别为（2.8，3）、（1，3）、（1.6，2），B为一对左眼、右眼的横坐标差值的绝对值为1.8，A为鼻尖与右眼的横坐标差值的绝对值为0.6，确定θ=[1-0.6/(0.5*1.8)]*90=30。

在本发明实施例中，可以仅根据人脸图像中预设的一对横向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定转动识别特征点的横向偏转量，并将横向偏移量作为人脸图像对应的人脸转动角度；也根据人脸图像中预设的多对横向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定出多对横向基准点的坐标分别对应的多个横向偏转量，并将多个横向偏转量的平均值，作为人脸图像对应的人脸转动角度。

当然了，也可以仅根据人脸图像中预设的一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定转动识别特征点的纵向偏转量，并将纵向偏移量作为人脸图像对应的人脸转动角度；也根据人脸图像中预设的多对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定出多对纵向基准点的坐标分别对应的多个纵向偏转量，并将多个纵向偏转量的平均值，作为人脸图像对应的人脸转动角度。

较佳的，可以根据人脸图像中预设的一对或多对横向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定的转动识别特征点的横向偏转量，和人脸图像中预设的一对或多对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定的转动识别特征点的纵向偏转量中绝对值最大的偏转量，作为人脸图像对应的人脸转动角度。

另外，在本发明实施例中，也可以预先训练有人脸转动角度识别模型，并且对转动角度识别模型进行训练时，也是根据训练集中每张样本人脸图像和样本人脸图像对应的转动角度，对转动角度识别模型进行训练，通过训练完成的转动角度识别模型识别人脸图像对应的转动角度。

实施例3：

在本发明实施例中人物属性识别模型是根据训练集中的样本人脸图像训练得到的，在本发明实施例中，所述人物属性识别模型的训练过程包括：

针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；

将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

在本发明实施例中，训练集中包含大量已知人物属性的样本人脸图像，针对每张样本人脸图像的人物属性，为每张样本人脸图像添加人物属性标签，并将添加人物属性标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。具体的，对人物属性识别模型进行训练的过程，属于现有技术，在本发明实施例中对该过程不再进行赘述。

对人物属性识别模型训练完成后，当人脸图像输入到人物属性识别模型后，人物属性识别模型可以识别人脸图像的人物属性。

实施例4：

为了便于服务器对广告推送效果的获知，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述方法还包括：

获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；

针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；

将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

具体的，广告播放终端接收到服务器推送的广告后，播放所述广告，并获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列，其中所述设定时长可以为2min、3min、5min等。广告播放终端可以通过人脸跟踪算法等，识别视频序列中出现的每张人脸，并针对每张人脸，识别视频序列中出现该人脸的人脸图像、且该人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像，并根据每张第二图像分别对应的采集时间，该人脸在设定时长内对应的观看时间段。并将视频序列中存在的每张人脸在设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器，便于服务器或者广告推送效果。

示例性的，视频序列为的帧率为每秒10帧，第10张第二图像至120张第二图像中均出现人脸1对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像，且第10张第二图像对应的采集时间为10:10:00:00、第11张第二图像对应的采集时间为10:10:10:06…第120张第二图像对应的采集时间为10:10:11:00，确定人脸1对应的观看时间段为10:10:00:00至10:10:11:00。

实施例5：

图4为本发明实施例提供的一种广告推送装置结构示意图，该装置包括：

获取模块41，用于获取广告观看区域的第一图像；

确定模块42，用于针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的至少一对横向基准点的坐标和/或至少一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；

识别模块43，用于选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；

收发模块44，用于将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。

优选地，所述装置还包括：

训练模块45，用于针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

优选地，所述确定模块42，具体用于根据，确定转动识别特 征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转 量、B为一对横向基准点的横坐标差值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标差值的绝 对值、A为转动识别特征点与一对横向基准特征点中任意一个横向基准特征点的横坐标差 值的绝对值，或转动识别特征点与一对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特征点的纵坐 标差值的绝对值。

优选地，所述装置还包括：

反馈模块46，用于获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

实施例6：

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种广告播放终端，由于上述广告播放终端解决问题的原理与广告推送方法相似，因此上述广告播放终端的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图5所示，其为本发明实施例提供的广告播放终端的结构示意图，其中在图5中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体有处理器51代表的一个或多个处理器和存储器53代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机52可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器51负责管理总线架构和通常的处理，存储器53可以存储处理器51在执行操作时所使用的数据。

在本发明实施例提供的广告播放终端中：

所述处理器51，用于读取存储器53中的程序，执行下列过程：获取广告观看区域的第一图像；针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的至少一对横向基准点的坐标和/或至少一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告。

优选地，所述处理器51，还用于针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

优选地，所述处理器51，具体用于根据，确定转动识别特征 点的横向偏转量和/或纵向偏转量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量、 B为一对横向基准点的横坐标差值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对 值、A为转动识别特征点与一对横向基准特征点中任意一个横向基准特征点的横坐标差值 的绝对值，或转动识别特征点与一对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特征点的纵坐标 差值的绝对值。

优选地，所述处理器51，还用于获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；通过收发机52将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

实施例7：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种广告播放终端，如图6所示，包括：处理器61、通信接口62、存储器63和通信总线64，其中，处理器61、通信接口62、存储器63通过通信总线64完成相互间的通信；

所述存储器63中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器61执行时，使得所述处理器61执行上述实施例描述的广告推送方法。

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机存储可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由广告播放终端执行的计算机程序，当所述程序在所述广告播放终端上运行时，使得所述广告播放终端执行上述实施例描述的广告推送方法。

对于系统/装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

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。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种广告推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取广告观看区域的第一图像；

针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的多对横向基准点的坐标和/或多对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的多个横向偏转量和/或多个纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的多个横向偏转量和/或多个纵向偏转量的平均值，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；

选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；

将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告；

其中，根据所述人脸图像中预设的一对横向基准点的坐标或一对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量的过程包括：

根据，确定转动识别特征点的横向偏转量和/或纵向偏转量，其 中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量、B为一对横向基准点的横坐标差值的 绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值、A为转动识别特征点与一对横向基 准特征点中任意一个横向基准特征点的横坐标差值的绝对值，或转动识别特征点与一对纵 向基准特征点中任意一个纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人物属性识别模型的训练过程包括：

针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；

将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；

针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；

将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

4.一种广告推送装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取广告观看区域的第一图像；

确定模块，用于针对所述第一图像中每张人脸图像，根据所述人脸图像中预设的多对横向基准点的坐标和/或多对纵向基准点的坐标及转动识别特征点的坐标，确定所述转动识别特征点的多个横向偏转量和/或多个纵向偏转量；并根据所述转动识别特征点的多个横向偏转量和/或多个纵向偏转量的平均值，确定所述人脸图像对应的人脸转动角度；

识别模块，用于选取所述第一图像中对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的人脸图像作为目标人脸图像，根据所述第一图像中每张目标人脸图像和预先训练完成的人物属性识别模型，识别所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性；

收发模块，用于将所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性发送给服务器，使所述服务器推送与所述第一图像中每张目标人脸图像的人物属性对应的广告；

所述确定模块，具体用于根据，确定转动识别特征点的横向偏 转量和/或纵向偏转量，其中，θ为转动识别特征点的横向偏转量或纵向偏转量、B为一对横 向基准点的横坐标差值的绝对值或一对纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对值、A为转动 识别特征点与一对横向基准特征点中任意一个横向基准特征点的横坐标差值的绝对值，或 转动识别特征点与一对纵向基准特征点中任意一个纵向基准特征点的纵坐标差值的绝对 值。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于针对训练集中每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的人物属性，为所述样本人脸图像添加人物属性标签；将添加标签后的每张样本人脸图像输入到人物属性识别模型中，对人物属性识别模型进行训练。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

反馈模块，用于获取播放所述广告后设定时长内所述广告观看区域的视频序列；针对所述视频序列中存在的每张人脸，识别所述视频序列中出现所述人脸的人脸图像、且所述人脸的人脸图像对应的人脸转动角度在预设的转动范围内的每张第二图像；并根据所述每张第二图像分别对应的采集时间，确定所述人脸在所述设定时长内对应的观看时间段；将所述视频序列中存在的每张人脸在所述设定时长内对应的观看时间段发送给所述服务器。

7.一种广告播放终端，其特征在于，包括：存储器、处理器和收发机；

所述处理器，用于读取存储器中的程序，通过收发机执行权利要求1-3 任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有由广告播放终端执行的计算机程序，当所述程序在所述广告播放终端上运行时，使得所述广告播放终端执行权利要求1-3任一项所述方法的步骤。