CN111428549A - 一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法及系统 - Google Patents

一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法，包括如下步骤：步骤S1，利用图像获取单元获取社交场景图像；步骤S2，人物识别单元识别社交场景图像中的人物特征；步骤S3，行为识别单元识别社交场景图像中每个人物的动作信息；步骤S4，关系推断单元根据动作信息推断社交场景图像中各人物之间的关系；步骤S5，关系网络分析单元根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。本发明有助于活动组织者或者管理者掌握人物信息资源，以及为组织或者管理社交活动提供有效、可靠的信息依据，较好地满足了用户和市场需求。

Description

一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法及系统
技术领域
本发明涉及人物活动数据分析处理方法，尤其涉及一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法及系统。
背景技术
社交活动在现今社会非常普遍，对于商务人士尤其重要。社交活动的参与者可结交朋友并创造新的商机，社交活动主办方，例如公司和非政府组织，经常聘请摄影师拍摄图像和视频，这些图像和视频提供有关参与者在社交活动期间如何互动的丰富信息。但是，目前对这些图像和视频的处理办法一般是保存于某处，其作用只是方便后期查看的影像素材，并不能为分析人物活动提供更多帮助，由此可见，现有技术中亟需一种能够根据社交活动图像进行人物活动分析的系统或者相关的解决方案。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种根据社交活动图像能自动识别人物的动作信息，智能化推断人物关系以及分析人物关系网络的人物信息分析方法及系统。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。
一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法，所述方法基于一系统实现，所述系统包括有图像获取单元、人物识别单元、行为识别单元、关系推断单元和关系网络分析单元，所述方法包括如下步骤：步骤S1，利用所述图像获取单元获取社交场景图像；步骤S2，所述人物识别单元识别所述社交场景图像中的人物特征；步骤S3，所述行为识别单元识别所述社交场景图像中每个人物的动作信息；步骤S4，所述关系推断单元根据所述动作信息推断所述社交场景图像中各人物之间的关系；步骤S5，所述关系网络分析单元根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。
优选地，所述步骤S4中，所述行为识别单元根据所述社交场景图像中的场景、物品和人物面部表情特征识别得出每个人物的动作信息。
优选地，所述步骤S6中，还根据人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系，为每个人物标记兴趣标签、重要性标签和/或性别标签。
一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其包括有：图像获取单元，用于获取社交场景图像；人物识别单元，用于识别所述社交场景图像中的人物特征；行为识别单元，用于识别所述社交场景图像中每个人物的动作信息；关系推断单元，用于根据所述动作信息推断所述社交场景图像中各人物之间的关系；关系网络分析单元，用于根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。
优选地，所述图像获取单元获取的社交场景图像为照片或者视频截图。
优选地，所述人物识别单元识别出的人物特征为人物面部图像特征。
优选地，还包括有编码单元，用于对所述人物特征所处的社交场景图像进行编码。
优选地，还包括有分组单元，用于对每个人物特征建立人物分组，将与所述人物特征相对应的社交场景图像归类于所述人物分组。
优选地，还包括有图表生成单元，用于根据多个人物在整个社交场景中的关系构建图表。
优选地，还包括有显示界面单元，用于展示所述人物个人信息、所述人物特征以及与所述人物特征相对应的社交场景图像。
本发明公开的基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法中，根据所述行为识别单元、所述关系推断单元和所述关系网络分析单元的处理分析结果，可以得出参与社交活动的人物信息、各人物之间的关系，以及多个人物在整个社交场景中的关系网络，基于上述信息，有助于活动组织者或者管理者掌握人物信息资源，以及为组织或者管理社交活动提供有效、可靠的信息依据，较好地满足了用户和市场需求。
附图说明
图1为本发明人物信息分析系统的组成框图；
图2为本发明人物信息分析方法的流程图；
图3为人物关系推断过程的流程图；
图4为人物群体统计图示；
图5为表征人物关系的条形图；
图6为本发明人物信息分析系统的显示界面截图一；
图7为本发明人物信息分析系统的显示界面截图二；
图8为本发明人物信息分析系统的显示界面截图三；
图9为本发明人物信息分析系统的显示界面截图四；
图10为本发明人物信息分析系统的显示界面截图五；
图11为本发明人物信息分析系统的显示界面截图六；
图12为本发明人物信息分析系统的显示界面截图七；
图13为本发明人物信息分析系统的显示界面截图八。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。
本发明公开了一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法，结合图1至图3所示，所述方法基于一系统实现，所述系统包括有图像获取单元1、人物识别单元2、行为识别单元3、关系推断单元4和关系网络分析单元5，所述方法包括如下步骤：
步骤S1，利用所述图像获取单元1获取社交场景图像；
步骤S2，所述人物识别单元2识别所述社交场景图像中的人物特征；
步骤S3，所述行为识别单元3识别所述社交场景图像中每个人物的动作信息；
步骤S4，所述关系推断单元4根据所述动作信息推断所述社交场景图像中各人物之间的关系；
步骤S5，所述关系网络分析单元5根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。
上述方法中，根据所述行为识别单元3、所述关系推断单元4和所述关系网络分析单元5的处理分析结果，可以得出参与社交活动的人物信息、各人物之间的关系，以及多个人物在整个社交场景中的关系网络，基于上述信息，有助于活动组织者或者管理者掌握人物信息资源，以及为组织或者管理社交活动提供有效、可靠的信息依据，较好地满足了用户和市场需求。
本实施例中,可将预先拍摄和存储的社交活动照片作为系统分析的影像素材，但是实际应用中却不限于此，即还可以采用实时分析处理的方式，通过获取活动进行中上传于云端的直播影像来实时分析到场人物信息。上述后期分析和实时分析手段均是本发明实际应用方式的灵活选择，因此均属于本发明的保护范围。
作为一种优选方式，所述步骤S4中，所述行为识别单元3根据所述社交场景图像中的场景、物品和人物面部表情特征识别得出每个人物的动作信息。
在实际应用中，系统可以从活动图像中提取视觉特征以检测对象和场景，检测到的人将被用来推断同一张图片中人与人之间的联系。例如，如果图像上的两个人是礼物赠送者-获奖者，则他们更有可能在场景“舞台”上，并带有对象“礼物/证书”。通过使用这些关系，可以获得图像上人与人之间的动作。例如，图像上的5个人会形成10对。其次，还可以从事件图像中识别动作，例如握手，合影和谈话。但是单个图像不足以告诉一对参与者的连系，例如业务伙伴和同事之间的区别。因此有必要在同一活动的不同图像之间关联同一人的面孔。由于可能没有已知的面部，因此面部识别可能没有用。即使没有已知面孔也必须对面孔进行分组，以使同一参与者的面孔使用相同的唯一标签进行标记。
作为一种优选方式，所述步骤S6中，还根据人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系，为每个人物标记兴趣标签、重要性标签和/或性别标签。本实施例可以找到重要的参与者，例如在每个社区中发现具有最高学位的参与者，这些参与者可能吸引下一次活动的大多数参与者。对于活动参与者，推荐发现连系，追踪下一个参与者。
此外，本发明除了分析人物之间的关系，还具有分析人物对活动类型喜好的功能，通过多场不同类别的活动，可以通过人脸识别图像分析出人们对活动类型的喜好。比如，一年时间内，出现在10场科技类活动的人物，可以判断为该人物对科技领域比较感兴趣，进而得出与喜好有关的人物数据。
为了更好地描述本发明的技术方案，本发明还公开了一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，请参见图1，其包括有：
图像获取单元1，用于获取社交场景图像；
人物识别单元2，用于识别所述社交场景图像中的人物特征；
行为识别单元3，用于识别所述社交场景图像中每个人物的动作信息；
关系推断单元4，用于根据所述动作信息推断所述社交场景图像中各人物之间的关系；
关系网络分析单元5，用于根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。
上述系统中，所述图像获取单元1获取的社交场景图像为照片或者视频截图。进一步地，所述人物识别单元2识别出的人物特征为人物面部图像特征。
其中，本发明获得社交场景图像的途径，除了摄影师拍摄的图像、视频以外，还包括现场多种智能拍摄硬件获取的图像，例如智能眼镜、自动移动跟拍相机以及签到处镜头等多种具有拍照功能的器材。本发明对这些器材的具体类型不作限制，即无论采用现有技术中任何一种设备来获取图像，均属于本发明的保护范围。
本发明可以从脸部提取视觉特征，并可以从脸部生成矢量，使同一个人的脸部矢量可以减少当中的误差。进行集群分析以获得对应关系。下一步是确定活动中一对参与者的关系，从多张图片到“朋友”，“礼物赠送者-受奖者”，“因果关系”、团队成员和“互动”对象。实际应用中，来自单个活动的图像可能无法传达很多信息。很难从单个图像中分辨出一对“专业”和一对“老板-下属”之间的区别。另一方面，可以从整个活动的图像中看出，例如一对“老板-下属”通常会出现在同一图像上，因为他们在活动期间下属需要跟随上司。一对专业人士不会经常出现在同一张图片上，因为他们会在活动期间接触不同的人。本发明由一个成员系统组成，用于储存成员之间被发现的连系、该人参加过的活动、该人的活动图像以及其他相关信息。本发明的人物档案与社交媒体不同，是通过登记注册发现的。这是一个从线下到在线的过程：参与者加入了活动，他们的个人资料是根据活动图像自动创建的。
作为一种优选方式，本发明系统还包括有：
编码单元6，用于对所述人物特征所处的社交场景图像进行编码；
分组单元7，用于对每个人物特征建立人物分组，将与所述人物特征相对应的社交场景图像归类于所述人物分组；
图表生成单元8，用于根据多个人物在整个社交场景中的关系构建图表；
显示界面单元9，用于展示所述人物个人信息、所述人物特征以及与所述人物特征相对应的社交场景图像。
基于上述系统，请参见图4至图13，当某人参加主办方的活动时，与参加者互动会被摄影师捕捉拍摄。如果为该人创建了个人资料，则这些图像的面部将自动与该个人资料相关联，并且信息也会相应地更新。否则，将为该人创建一个新的个人资料。参与者无需共享或确认任何图像或连接。它们只需要出席活动。生成的报告会显示活动中的社交图谱和重要参与者。被发现的连接遵循社交媒体上社交图的属性，例如遵循幂律分布即大多数参与者都有少量连系，而少数参与者则具有大量连系。被发现的联系结构也类似于社交媒体上的连系，形成集群后，与不在同一集群中的参与者相比，同一集群中的参与者更有可能被连系。以前没有参与者之间的连系，例如体上社交媒体上指定的连系就不可能进行社交网络分析SNA。被发现的连系可以用于应用程序，例如中心度测量，社群发现和观众分析。SNA的结果可进一步用于活动主办方和活动参与者的服务。
以上所述只是本发明较佳的实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的技术范围内所做的修改、等同替换或者改进等，均应包含在本发明所保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法，其特征在于，所述方法基于一系统实现，所述系统包括有图像获取单元(1)、人物识别单元(2)、行为识别单元(3)、关系推断单元(4)和关系网络分析单元(5)，所述方法包括如下步骤：
步骤S1，利用所述图像获取单元(1)获取社交场景图像；
步骤S2，所述人物识别单元(2)识别所述社交场景图像中的人物特征；
步骤S3，所述行为识别单元(3)识别所述社交场景图像中每个人物的动作信息；
步骤S4，所述关系推断单元(4)根据所述动作信息推断所述社交场景图像中各人物之间的关系；
步骤S5，所述关系网络分析单元(5)根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。
2.如权利要求1所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述行为识别单元(3)根据所述社交场景图像中的场景、物品和人物面部表情特征识别得出每个人物的动作信息。
3.如权利要求1所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析方法，其特征在于，所述步骤S6中，还根据人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系，为每个人物标记兴趣标签、重要性标签和/或性别标签。
4.一种基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，包括有：
图像获取单元(1)，用于获取社交场景图像；
人物识别单元(2)，用于识别所述社交场景图像中的人物特征；
行为识别单元(3)，用于识别所述社交场景图像中每个人物的动作信息；
关系推断单元(4)，用于根据所述动作信息推断所述社交场景图像中各人物之间的关系；
关系网络分析单元(5)，用于根据多个社交场景图像以及每个社交场景图像中人物间的关系，分析得出人物个人信息以及多个人物在整个社交场景中的关系。
5.如权利要求4所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，所述图像获取单元(1)获取的社交场景图像为照片或者视频截图。
6.如权利要求4所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，所述人物识别单元(2)识别出的人物特征为人物面部图像特征。
7.如权利要求4所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，还包括有编码单元(6)，用于对所述人物特征所处的社交场景图像进行编码。
8.如权利要求4所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，还包括有分组单元(7)，用于对每个人物特征建立人物分组，将与所述人物特征相对应的社交场景图像归类于所述人物分组。
9.如权利要求8所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，还包括有图表生成单元(8)，用于根据多个人物在整个社交场景中的关系构建图表。
10.如权利要求4所述的基于社交活动图像大数据的人物信息分析系统，其特征在于，还包括有显示界面单元(9)，用于展示所述人物个人信息、所述人物特征以及与所述人物特征相对应的社交场景图像。
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Address after: 518000 Guangdong city of Shenzhen province Nanshan District South Road No. 10 four

Applicant after: Chai Geyang

Address before: 518000 807, building 1, Jinfeng garden, No.9, Meilin Road, Hanling community, Meilin street, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province

Applicant before: Shenzhen Ruiyang Tuzhi Technology Co.,Ltd.

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Application publication date: 20200717

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