CN112256976A - 一种匹配方法和相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种匹配方法和相关装置，主要涉及人工智能的图像处理、深度学习等，通过依次向目标用户展示N个人物图像组，获取目标用户针对每组所展示的M张人物图像的选择操作，并根据该选择操作确定这N个人物图像组分别对应的图像选择结果。图像选择结果能够体现出目标用户的人物外观偏好，由此在向目标用户推荐主播时，结合目标用户的人物外观偏好，获取与该人物外观偏好匹配的主播推荐集合，提高了向用户推荐主播过程的趣味性与互动性，相较于基于用户的历史观看数据的方式匹配出推荐给用户的主播，引入了对用户的人物外观偏好的考虑，提高了被推荐主播与用户实际审美之间的匹配程度，增加了推荐成功率，提高了用户的使用体验与粘性。

Description

一种匹配方法和相关装置

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种匹配方法和相关装置。

背景技术

直播是基于互联网技术发展而兴起的一种用户交互方式，用户可以进入直播平台的直播间中观看主播的直播内容，并基于直播内容与主播或直播间中的其他用户进行交互。

直播平台为了提高用户直播观看体验以及用户粘性，会向用户推荐其可能感兴趣的主播，用户可以在被推送的推荐集合中选择并进入喜欢的主播的直播间。

在相关技术中，主要依据用户在直播平台的历史观看数据来匹配出推荐给该用户的主播，这种匹配方式难以满足用户日益丰富的观看需求。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种匹配方法和相关装置，提高了用户的使用体验与粘性。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种匹配方法，所述方法包括：

依次展示N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；

根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；

获取对应所述目标用户的主播推荐集合，所述主播推荐集合中的主播是根据所述目标用户的人物外观偏好确定的，所述人物外观偏好是根据所述图像选择结果确定的。

另一方面，本申请实施例提供了一种匹配方法，所述方法包括：

获取对应目标用户的图像展示请求；

向所述目标用户发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

获取所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应任务图像组的M张人物图像中被所述目标用户选择的人物图像；

根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

另一方面，本申请实施例提供了一种匹配装置，所述装置包括展示单元、确定单元和获取单元：

所述展示单元，用于依次展示N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；

所述确定单元，用于根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；

所述获取单元，用于获取对应所述目标用户的主播推荐集合，所述主播推荐集合中的主播是根据所述目标用户的人物外观偏好确定的，所述人物外观偏好是根据所述图像选择结果确定的。

另一方面，本申请实施例提供了一种匹配装置，所述装置包括获取单元和发送单元：

所述获取单元，用于获取对应目标用户的图像展示请求；

所述发送单元，用于向所述目标用户发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

所述获取单元，还用于获取所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应任务图像组的M张人物图像中被所述目标用户选择的人物图像；

所述发送单元，还用于根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

另一方面，本申请实施例提供了一种匹配系统，所述系统包括终端设备和服务器：

所述服务器，用于获取目标用户对应的所述终端设备发送的图像展示请求；向所述终端设备发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

所述终端设备，用于获取所述服务器发送的所述N个人物图像组；依次展示所述N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；根据所述目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；向所述服务器发送所述图像选择结果；

所述服务器，还用于获取所述图像选择结果；根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合；

所述终端设备，还用于获取所述服务器发送的所述主播推荐集合。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述方面所述的方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方面所述的方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述方面所述的方法。

由上述技术方案可以看出，通过依次向目标用户展示N个人物图像组，获取目标用户针对每组所展示的M张人物图像的选择操作，并根据该选择操作确定这N个人物图像组分别对应的图像选择结果，该图像选择结果标识了所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像。由于人物图像主要展示了所包括人像的外观特征，而图像选择结果是目标用户基于自身偏好对每个人物图像组所展示的人物图像选择出来的，所得到的N个图像选择结果能够体现出目标用户的人物外观偏好，由此在向目标用户推荐主播时，结合目标用户的人物外观偏好，获取与该人物外观偏好匹配的主播推荐集合。这种通过向用户展示人物图像以供选择的交互方式，提高了向用户推荐主播过程的趣味性与互动性，相较于仅基于用户的历史观看数据的方式匹配出推荐给用户的主播，引入了对用户的人物外观偏好的考虑，提高了被推荐主播与用户实际审美之间的匹配程度，增加了推荐成功率，提高了用户的使用体验与粘性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种匹配方法的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种匹配方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种展示界面示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图10为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图；

图11为本申请实施例提供的一种图像分类的流程示意图；

图12为本申请实施例提供的一种对人物图像过程处理的流程示意图；

图13为本申请实施例提供的一种匹配装置的结构示意图；

图14为本申请实施例提供的另一种匹配装置的结构示意图；

图15为本申请实施例提供的服务器的结构示意图；

图16为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。

在相关技术中，基于用户在直播平台的历史观看数据为用户匹配并推荐主播的方式，难以满足用户的观看需求。为此，本申请提供一种匹配方法和相关装置，满足了用户对于被推荐主播外观的需求，提高了用户的使用体验与粘性。

本申请实施例提供的匹配方法是基于人工智能实现的，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

在本申请实施例中，主要涉及的人工智能软件技术包括上述计算机视觉技术、机器学习/深度学习等方向。例如可以涉及计算机视觉(Computer Vision)中的图像处理(Image Processing)、图像语义理解(Image Semantic Understanding，ISU)、人脸识别(face recognition)等。例如可以涉及机器学习(Machine learning，ML)中的深度学习(Deep Learning)，包括各类人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)。

为了便于理解本申请的技术方案，下面结合实际应用场景对本申请实施例提供的匹配方法进行介绍。

本申请实施例提供的匹配方法可以应用于具有数据处理能力的匹配设备，例如终端设备或服务器，该方法可以通过终端设备独立执行，也可以通过服务器独立执行，也可以应用于终端设备和服务器通信的网络场景，通过终端设备和服务器配合执行。其中，终端设备可以为手机、台式计算机、便携式计算机等；服务器可以理解为是应用服务器，也可以为Web服务器，在实际部署时，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器。在本申请实施例中，以终端设备和服务器配合执行对匹配方法进行介绍。

该匹配设备可以具备实施计算机视觉技术的能力，计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、文字识别(Optical Character Recognition,OCR)、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3D技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。

在本申请实施例中，匹配设备可以通过计算机视觉技术对人物图像进行图像处理、图像识别等。

该匹配设备可以具备ML能力。ML是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络等技术。

本申请实施例提供的匹配方法主要涉及对各类人工神经网络的应用。

参见图1，图1为本申请实施例提供的匹配方法的应用场景示意图。如图1所示，包括终端设备101和服务器102。

在应用过程中，目标用户使用终端设备101首次打开直播应用程序时，触发终端设备101向服务器102发送图像展示请求，使得服务器102基于图像展示请求向终端设备101发送N个人物图像组。

终端设备101获取N个人物图像组后，为目标用户依次展示这N个人物图像组，其中，每个人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像。在图1所示的直播推荐场景中，终端设备101向目标用户依次展示了3个人物图像组，每个人物图像组的展示界面中展示有2张主播图像。

然后，终端设备101获取目标用户针对这3个人物图像组的选择操作，确定这3个人物图像组分别对应的图像选择结果，并将图像选择结果发送给服务器102。其中，图像选择结果用于标识所对应人物图像组的2张人物图像中被选择的人物图像。

若目标用户选择了第1个人物图像组中的1号主播，第2个人物图像组中的3号主播以及第3个人物图像组中的5号主播，对应的，图像选择结果包括1号、3号和5号主播图像。

服务器102获取终端设备101发送的图像选择结果后，根据该图像选择结果确定出目标用户的人物外观偏好，并根据该人物外观偏好确定对应目标用户的主播推荐集合，并发送给终端设备101。其中，人物外观偏好是指偏重喜好某种类型的人物外观，其中，人物外观包括但不限于：外貌、身材、气质等。例如，人物外观偏好包括为：瓜子脸、S型身材、清冷气质、。

在图1所示的直播推荐场景中，图像选择结果为包括1号、3号和5号主播图像，由这三个主播图像所展示对应主播的外观特征，体现了目标用户的人物外观偏好为：长发、大眼睛、青春、可爱、二次元。由此，服务器102根据该人物外观偏好为目标用户确定出对应的主播推荐集合，如图1所示的5号主播和7号主播。

进而，终端设备101通过获取服务器102发送的主播推荐集合，将主播推荐集合所包括的7号主播图像和8号主播图像展示给目标用户，供目标用户选择。

上述通过向用户展示人物图像以供选择的交互方式，提高了向用户推荐主播过程的趣味性与互动性，相较于仅基于用户的历史观看数据的方式匹配出推荐给用户的主播，引入了对用户的人物外观偏好的考虑，提高了被推荐主播与用户实际审美之间的匹配程度，增加了推荐成功率，提高了用户的使用体验与粘性。

为了便于理解，下面结合附图，以终端设备和服务器配合执行的场景作为示例，对本申请提供的匹配方法进行介绍。

参见图2，图2为本申请实施例提供的一种匹配方法的流程示意图。如图2所示，该匹配方法包括以下步骤：

S201：服务器获取目标用户对应的终端设备发送的图像展示请求。

目标用户使用终端设备打开直播应用程序，触发终端设备向服务器发送图像展示请求。相应的，服务器获取该终端设备发送的图像展示请求。其中，图像展示请求携带有身份标识，用于标识目标用户对应的终端设备。

在本申请实施例中，也可以是预先设定好主动为用户推荐主播的周期，当目标用户打开直播应用程序时，触发终端设备向服务器发送图像展示请求，还可以是目标用户通过触控操作，主动触发终端设备向服务器发送图像展示请求，执行本申请实施例提供的匹配方法，为用户推荐主播。在实际应用中，可以根据具体场景设定，在此不作任何限定。

S202：所述服务器向所述终端设备发送N个人物图像组。

服务器接收到终端设备发送的图像展示请求后，向终端设备发送N个人物图像组，其中，每个人物图像组包括M张人物图像。由此，服务器向终端设备发送N*M张人物图像。其中，可以预先根据应用场景设定N和M的值，例如，N＝3且M＝3；或者，N＝5，且M＝2。

在本申请实施例中，服务器可以以人物图像组为单位，依次向终端设备发送N个人物图像组，也可以以单张人物图像为单位，向终端设备发送N*M张人物图像，在此不对服务器向终端设备发送人物图像的方式做任何的限定。

待发送的N*M张人物图像，可以预先存储在服务器中。当服务器获取到图像展示请求时，将这N*M张人物图像发送给终端设备。此外，本申请提供另一种可能的实现方式，预先建立一个主播图像库，当服务器获取到图像展示请求时，服务器从主播图像库中选出N*M张人物图像，并发送给终端设备。其中，主播图像库中的人物图像可以是直播平台内的主播账号头像、账号背景图像以及主播在直播平台内发布的动态图像等。

需要说明的是，主播图像库中的人物图像具有外观判定方向。外观判定方向是指人物图像包括的主播外观所展现的特点，可以理解为人物图像所包括的主播外观类型，例如，清纯类型、成熟类型、可爱类型、英俊类型、活泼类型等。

故此，在实际应用中，主播图像库中的人物图像按照不同的外观排定方向进行划分，分为不同类型的人物图像，例如，主播外观为清纯类型的人物图像、主播外观为成熟类型的人物图像等。

人物图像所具有的外观判定方向按照不同的分类方法可以做出不同的划分。在本申请实施例中，提供了一种人物图像外观判定方向的确定方式，即服务器根据人物外观特征，确定主播图像库中人物图像的人物图像向量，然后，根据人物图像向量在向量空间中的向量角度，确定主播图像库中人物图像归属的外观判定方向。其中，人物外观特征是指区分人物外观的关键部位，或者可以理解为从人的审美角度对人物外观进行量化的表示，例如，眼睛、鼻子、嘴巴、头发、服饰等。

在实现过程中，可以基于人工智能技术中的神经网络模型对人物图像按照人物外观特征进行特征提取，得到人物图像对应的人物特征向量。其中，神经网络模型的模型结构可以是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、循环神经网络(RecurrentNeural Network,RNN)，具体可以根据实际场景和需求设定神经网络模型的模型结构，在此不作任何限定。

在实现过程中，可以根据向量角度范围划分人物图像对应的外观判定方向。例如，将向量角度在(0,90°]的人物图像外观判定方向划分为可爱类型，将向量角度在(90°,180°]的人物图像外观判定方向划分为活泼类型。

需要说明的是，若将上述划分得到的外观判定方向作为第一级外观判定方向，还可以在上述基础上，对第一级外观判定方向做进一步地划分，例如，将向量角度(0,45°]的人物图像外观判定方向划分为可爱类型且具有婴儿肥和酒窝，将向量角度(45,90°]的人物图像外观判定方向划分为可爱类型且具有双马尾和齐刘海。

依据上述方式，可以对人物图像做不同层级的划分，具体可以根据场景需求确定划分级数，在此不再赘述。

上述根据人物外观特征确定出人物图像归属的外观判定方向，实现了对于人物图像所包括的主播外观的分类，为后续确定用户的人物外观偏好提供了依据。

S203：所述终端设备获取所述服务器发送的所述N个人物图像组。

S204：所述终端设备依次展示所述N个人物图像组。

终端设备接收到服务器发送的N个人物图像组后，以人物图像组为单位，依次展示N个人物图像组，每个人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像。其中，N、M的取值为大于或等于1的整数。

在实际展示过程中，展示界面中包括M张人物图像，还可以包括人物图像所包括主播对应的主播信息以及与人物图像对应的选择控件。其中，主播信息用于标识主播身份，包括但不限于：主播在直播平台中的账号、账号名称等。选择控件是目标用户与人物图像间进行交互的接口。在实际展示过程中，展示界面中还可以包括交互规则介绍、展示界面名称等，在此不作任何限定。

下面结合附图，对人物图像组展示界面的几种可能的展现形式进行介绍。

参见图3，图3为本申请实施例提供的一种展示界面示意图。在图3所示的场景中，N＝8，且M＝1，以展示第1个人物图像组为例，展示界面301中展示了1张人物图像302、该人物图像所包括主播对应的账号名称：“小七”以及2个选择控件：“喜欢”303和“不喜欢”304。通过该展示界面301，用户可以查看主播“小七”的外观，并根据自己的喜好选择“喜欢”还是“不喜欢”。

参见图4，图4为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图。在图4所示的场景中，N＝1，且M＝6，展示界面401中展示了6张人物图像(为了方便，图4中仅以402-407进行表示)，其中，每张人物图像即是选择控件。通过该展示界面401，用户可以查看6个主播外观，根据自己对于人物外观的偏好从中选择自己喜欢的主播，具体可以通过点击自己喜欢的主播所对应的人物图像选中喜欢的主播。

在本申请实施例中，还提供了一种可能的展示界面，即展示界面还展示有滑动图案，也就是上述选择控件，该滑动图案具有滑动控件和M个顶点，所述M个顶点与所展示的M张人物图像一一对应。

其中，滑动图案用于用户与展示界面所包括的M张人物图像间的交互。其中，滑动图案所包括的M个顶点与展示界面所展示的M张人物图像一一对应，即顶点与人物图像间存在关联关系。在交互过程中，用户通过滑动控件选择M个顶点中的某一个顶点，从而选择与该顶点对应的人物图像。

在本申请实施例中，滑动图案可以根据展示界面所包括的M张人物图像确定具体的图案形状。例如，M＝3时，滑动图案为“Y”型，该滑动图案具有滑动控件和3个顶点，且这3个顶点可以分别位于“Y”型三个分叉的端点处。又如，M＝2时，滑动图案为滑动条，该滑动条具有滑动控件和2个顶点，这2个顶点分别位于滑动条的2个端点处。为了更好地理解，下面以M＝2为例，对展示界面展示有滑动条的应用场景进行介绍。

参见图5，图5为本申请实施例提供的另一种展示界面示意图。在图5所示的场景中，N＝5，且M＝2，以展示第1个人物图像组为例，展示界面501中展示了2张人物图像502和503，以及滑动条504，该滑动条包括滑动控件505和2个端点506、507，其中，人物图像502对应的主播名称为“小A”，与端点506对应；人物图像503对应的主播名称为“小B”，与端点507对应。通过该展示界面501，用户可以查看主播“小A”和“小B”的外观，通过向左或向右拖动滑动控件505从中选择自己喜欢的主播，“小A”或者“小B”。

上述展示界面向目标用户展示了人物图像所包括的主播的外观特征，因此，目标用户可以根据自己对于人物外观的偏好，与人物图像进行交互，丰富了直播推荐主播过程的趣味性和互动性。上述图3-5仅为本申请提供的3种展示界面的展示形式，在实际场景中，可以根据实际需求设定展示界面以及展示界面所包括的滑动图案，在此不作任何限定。

S205：所述终端设备根据所述目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果。

在实际应用中，终端设备通过展示界面向目标用户展示第i个人物图像组的人物图像，目标用户查看展示界面所展示的第i个图像组所包括的M张人物图像，通过选择操作，根据自己对人物外观的偏好从M张人物图像中选择自己喜欢的主播。相应的，终端设备获取目标用户针对第i个该人物图像组的选择操作，并确定第i个人物图像组对应的图像选择结果。重复该过程，终端设备继续通过展示界面向目标用户展示第i+1个人物图像组的人物图像，直至确定出N个人物图像组分别对应的图像选择结果。其中，图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像。

为了便于理解，下面以图5所示场景为例，对用户与展示界面中的人物图像间的交互过程进行介绍。

针对图5所示的展示界面，本申请提供了一种可能的交互方式，目标用户可以在第i个人物图像组的展示界面中，根据所述选择操作确定所述滑动控件被移动至所述M个顶点中的目标顶点，然后，根据所述目标顶点在所述M张人物图像中对应的第一人物图像，确定第i个人物图像组对应的图像选择结果。

参见图6，图6为本申请实施例提供的一种用户与人物图像间的交互示意图。对于图5所示的第1个人物图像组对应的展示界面501，其中包括了主播“小A”的人物图像和主播“小B”的人物图像，若目标用户更喜欢主播“小B”，则目标用户向右拖动滑动控件505，并移至主播“小B”对应的端点507所在位置。由此，终端设备根据该选择操作，可以确定第1个人物图像组对应的图像选择结果为：目标用户选择了主播“小B”对应的人物图像。为了便于观看，在图6仅保留501-503和505图标。

上述通过用户拖动滑动控件选择用户喜欢的主播，实现了用户与人物图像间的交互，丰富了直播推荐过程的交互性和趣味性，提高了用户使用直播应用程序的趣味，提高了用户的使用体验。

为了进一步提高交互过程的趣味性，本申请实施例提供了一种可能的实现方式，终端设备根据所述滑动控件与所述目标顶点间距离的缩短，在第i个人物图像组的展示界面中放大所述第一人物图像，并缩小所述M张人物图像中除所述第一人物图像以外的其他人物图像。

参见图7，以图5所示的场景为例，对上述实施例提供的交互方法进行介绍。如图7中的展示界面701所示，随着目标用户向右拖动滑动控件505的过程中，滑动控件505与端点507间的距离逐渐缩短，与端点507对应的人物图像503逐渐放大，并缩小人物图像502。如展示界面702所示，当滑动控件505移至端点507所在位置时，人物图像503放大到最大，且人物图像502消失。

上述在用户针对人物图像进行选择操作的过程中，放大被选择的人物图像，并缩小未被选择的人物图像，形成了强烈的视觉反差，为用户提供了更好的视觉体验，增加了用户与人物图像间互动的趣味性。

在上述交互过程中，还可以在展示界面中增加特效，例如，图7中展示界面701中的图画特效703，展示界面702中的文字特效704。其中，特效可以是动态特效，也可以是静态特效，在此不作任何限定。如此在交互过程中增加特效，进一步丰富了用户与人物图像间交互的趣味性，提高了用户的交互体验。

S206：所述终端设备向所述服务器发送所述图像选择结果。

在本申请实施例中，若终端设备确定出第N个人物图像组对应的图像选择结果后，终端设备可以向服务器发送这N个人物图像组各自对应的N个图像选择结果。

此外，若上述N个人物图像组包括相邻展示的第i个人物图像组和第i+1个人物图像组，终端设备确定出第i个人物图像组对应的图像选择结果后，可以向服务器发送第i个人物图像组对应的图像选择结果。重复该过程，直至将第N个人物图像组对应的图像选择结果发送给服务器。

在实际应用中，终端设备可以采用上述任意一种方式向服务器发送图像选择结果，在此不作任何限定。

S207：所述服务器获取所述图像选择结果。

针对上述S206提供的两种由终端设备向服务器发送图像选择结果的方式，服务器可以直接获取终端设备发送的N个人物图像组各自对应的图像选择结果。或者，服务器通过分别获取终端设备发送的第i个人物图像组发送的图像选择结果，获取N个人物图像组分别对应的图像选择结果。

在本申请实施例中，基于目标用户的人物外观偏好为目标用户推荐相匹配的主播。由于目标用户的人物外观偏好是由N个人物图像组分别对应的图像选择结果确定的，而图像选择结果是目标用户基于展示界面中人物图像组所包括的人物图像进行选择的结果，因此，每个人物图像组中包括哪些人物图像对于确定目标用户的人物外观偏好存在影响。

为了更为准确地确定目标用户的人物外观偏好，本申请提供了一种可能的实现方式，即终端设备根据目标用户针对第i个人物图像组的选择操作，获取第i个人物图像组对应的目标图像选择结果后，向服务器发送该目标图像选择结果。服务器获取到该目标图像选择结果后，根据该目标图像选择结果，确定第i+1个人物图像组包括的M张人物图像，并向终端设备发送这M张人物图像作为第i+1个人物图像组进行展示。

也就是说，第i+1个人物图像组所包括的M张人物图像是基于第i个人物图像组对应的图像选择结果确定的。在实际应用中，服务器可以根据第i个人物图像组对应的图像选择结果，从主播图像库中选出M张人物图像发送给终端设备。

可以理解的是，获取目标用户针对N个人物图像组的图像选择结果的目的在于确定目标用户的人物外观偏好。因此，在展示界面为用户展示人物图像时，应该包括主播图像库中人物图像所具有的每种外观判定方向。故此，服务器获取目标用户针对第i个人物图像组的目标图像选择结果后，确定出第i+1个人物图像组所包括的M张人物图像，以便向目标用户展示完每种外观判定方向的人物图像，从而准确地确定出目标用户的人物外观偏好。

例如，主播图像库中的人物图像具有4种外观判定方向。为了便于描述，在此以a～d表示这4种外观判定方向。若N＝3，且M＝2，在第1个人物图像组中，展示界面可以展示1张具有外观判定方向a的人物图像p1，以及1张具有外观判定方向b的人物图像p2。目标用户选择了人物图像p1。服务器根据该图像选择结果p1，确定第2个人物图像组，包括1张具有外观判定方向c的人物图像p3，以及1张具有外观判定方向d的人物图像p4。通过展示界面向目标用户展示这两张人物图像p3和p4，目标用户选择了人物图像p4。继而，服务器根据该图像选择结果p4，确定第3个人物图像组，包括1张具有外观判定方向a的人物图像p5，以及1张具有外观判定方向d的人物图像p6。通过展示界面向目标用户展示这两张人物图像p5和p6，目标用户选择了人物图像p6，故此可以确定目标用户的人物外观偏好接近于人物图像p6归属的外观判定方向d。

上述根据第i个人物图像组的图像选择结果，确定第i+1个人物图像组所包括的M张人物图像，有助于更加准确地确定出用户的人物外观偏好，使得推荐给用户的主播符合用户的人物外观偏好，以此提高用户的使用体验。

针对上述过程，本申请提供了一种可能的实现方式，若所述目标图像选择结果对应的人物图像归属于目标外观判定方向，可以确定第i+1个人物图像组所包括M张人物图像中至少具有归属于所述目标外观判定方向的人物图像。

在实际应用中，服务器可以根据目标图像选择结果对应的人物图像归属的目标外观判定方向中，从主播图像库中选择S张人物图像和T张人物图像，其中，S张人物图像具有目标外观判定方向，T张人物图像具有的外观判定方向不是目标外观判定方向。其中，S大于或等于1，且S+T＝M。

以图5所示的应用场景为例，N＝5，M＝2，若主播图像库中的人物图像具有6种外观判定方向。为了便于描述，在此以A～F标识这6种外观判定方向。在展示第1个人物外观组时，终端设备先向目标用户展示2张具有不同外观判定方向的人物图像P1和P2，假设人物图像P1的外观判定方向为A、人物图像P2的外观判定方向为B。若目标用户选择了人物图像P1，基于该图像选择结果，服务器从主播图像库中选择1张外观判定方向为A的人物图像P3，并选择1张外观判定方向为C的人物图像P4。重复该过程，直至展示完第5个人物图像组。

由于第i+1个人物图像组所包括的M张人物图像是根据第i个人物图像组对应的图像选择结果确定的，且在第i+1个人物图像组所包括的M张人物图像中，至少存在一张人物图像具有归属于该图像选择结果对应的外观判定方向，基于此，可以进一步确定目标用户对于该外观判定方向的偏好程度，由此为后续确定目标用户的人物外观偏好提供价值较高的数据，从而提高基于目标用户的人物外观偏好为目标用户推荐更匹配的主播。

S208：所述服务器根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

可以理解的是，对于第i个人物图像组，若目标用户选择了M张人物图像中的目标人物图像，表明在这M张人物图像中，相较于其他M-1张人物图像，目标用户更喜欢目标人物图像所包括的主播外观，由此可以基于图像选择结果所标识的人物图像外观判定方向，确定目标用户的人物外观偏好。

在实际应用中，服务器根据图像选择结果对应人物图像所具有的外观判定方向确定目标用户的人物外观偏好，也就是，确定目标用户喜欢的人物图像具有哪种外观判定方向。然后，服务器可以基于目标用户的人物外观偏好，匹配出与该人物外观偏好一致的人物图像，统一放入主播推荐集合中，发送给终端设备。

S209：所述终端设备获取所述服务器发送的所述主播推荐集合。

终端设备获取到服务器发送的主播推荐集合后，向目标用户展示主播推荐集合中的人物图像，该人物图像所包括的主播外观符合目标用户的人物外观偏好。

在实际展示过程中，终端设备可以按照人物图像具有的外观判定方向与目标用户的人物外观偏好的匹配程度，对主播推荐集合中的人物图像进行排名，然后，按照匹配度由高到低的顺序(topK)依次向目标用户展示主播推荐集合中的人物图像，其中，K为大于或等于1的整数。

参见图8，图8为本申请实施例提供的一种展示主播推荐集合的示意图。如图8所示的展示界面801中，展示了主播推荐集合中匹配度804最高为99.8％的人物图像802，该人物图像对应的主播名称803为“小C”。目标用户通过点击下一页，可以查看到匹配度为top50的人物图像，如图8中的803所示。在实际查看过程中，目标用户可以针对展示界面进行触控操作，查看当前展示界面未展示出的人物图像。

需要说明的是，展示界面展示主播推荐集合中的人物图像时，还可以展示人物图像对应的主播信息，例如，雷达图，如图8中的806所示，雷达图展示了主播“小C”在颜值、个性、气质、才艺和身材这五个方面的优劣程度。在实际应用中，可以从其他不同维度对人物图像所包括的主播进行评价，以便为目标用户选择主播提供参考。

在图8所示的展示界面801中，还包括展示控件805。用户通过触发该展示控件805，可以查看更多与目标用户的人物外观偏好相匹配的主播，如图9展示界面901中的更多推荐902所示，展示了匹配度排名前3的主播“小C”、“小D”和“小E”。在实际应用中，用户可以左右滑动更多推荐902，查看未显示被推荐的其他主播。

可以理解的是，若目标用户很满意被推荐的主播，且该主播正在直播，用户具有观看该主播直播的需求。为此，本申请实施例提供了一种可能的实现方式，即在所述展示界面中，获取所述目标用户针对M张人物图像中第二人物图像的选择操作，然后根据所述选择操作展示所述第二人物图像所对应直播间的直播界面。其中，第二人物图像对应的主播为正在直播的主播。

针对上述目标用户直接进入主播直播间的场景，在展示界面中可以展示与第二人物图像对应的直播标识和直播控件。其中，直播标识用于标识第二人物图像对应的主播正在直播，直播控件是目标用户进入第二人物图像所对应直播间的入口。

以上述图8所示的场景为例，展示界面801中还展示有直播标识“Live”和直播控件，其中，直播控件就是主播“小C”的账号名称。目标用户可以根据直播标识“Live”查看到主播“小C”正在直播，通过点击主播“小C”的账号名称，进入主播“小C”的直播间。

上述用户通过与人物图像进行交互，直接进入主播直播间的方法，为用户提供了另一种进入直播间观看直播的方式，丰富了为用户推荐主播的趣味性的同时，还提高了用户观看直播的使用体验。

在本申请实施例中，若在终端设备向目标用户展示人物图像的过程中，人物图像对应的主播正在直播，展示界面还可以展示与该主播对应的直播标识和直播控件，以供提示用户该主播正在直播，可以直接进入该主播的直播间观看直播。如此扩展了用户进入直播间的方式，提高了用户观看直播的趣味性，提高了用户的使用体验。

可以理解的是，尽管不同用户的人物外观偏好存在一定的差异，但是，用户对于优质人物外观具有较为相同的评价。为了进一步丰富目标用户对于主播推荐集合中人物图像的选择，本申请实施例提供了一种可能的实现方式，即终端设备获取直播平台对应的整体图像选择结果，然后，在展示所述主播推荐集合时展示所述整体图像选择结果，其中，所述直播平台为所述主播推荐集合中主播所在的直播平台。

上述直播平台是指主播推荐集合中主播所在的直播平台。整体图像选择结果是指被直播平台中用户查看了直播的主播所对应的人物图像，该整体选择结果体现了直播平台所包括用户对应的整体人物外观偏好。

在实际应用中，可以对整体选择结果中人物图像进行排序，按照人物图像对应的主播被观看直播次数的多少展示整体选择结果。在实际应用中，可以将上述主播推荐集合和整体选择结果共同进行展示，如图9中的展示界面901所示，包括用于展示主播推荐集合的更多推荐902和用于展示整体选择结果的排行榜903。其中，排行榜903按照排名显示了主播对应的人物图像、主播账号名称以及在直播平台内的得分，图9显示了排名前3的主播“小F”、“小G”和“小H”。用户在查看过程中，还可以上下滑动排行榜903，查看未显示其他主播，如图10所示的主播“小I”、“小J”、“小G”和“小H”。

上述通过展示直播平台对应的整体图像选择结果，丰富了被推荐的主播，为用户推荐了更多优质的主播，提高了用户的使用体验。

为了进一步提高用户的使用体验，本申请还提供了另一种可能的实现方式，即终端设备获取针对所述N个人物图像组的分享请求，然后，向待分享用户推送人物图像选择任务，该人物图像选择任务用于依次展示所述N个人物图像组。在本申请实施例中，目标用户可以向直播应用程序中的好友推送人物图像选择任务，也可以向待分享应用程序内的好友进行推荐。

在此以向待分享应用程序内的好友推荐人物图像选择任务作为示例，对分享过程进行介绍。

在本申请实施例中，展示界面中还展示有分享控件，如图8所示的分享控件807、或者图9所示的分享控件904。目标用户通过触发分享控件，展示包括待分享应用程序的浮动窗口，目标用户选择待分享应用程序中的任意一个目标应用程序，向该目标应用程序中的好友推荐人物图像选择任务。

参见图10，图10以图9所示的展示界面为例。目标用户点击展示界面901中的分享控件904，在展示界面901中弹出包括5个待分享应用程序a～e的浮动窗口1001，若目标用户针对待分享应用程序a进行触控操作，并选择待分享应用程序a中的待分享好友f，为待分享好友f推荐人物图像选择任务。

上述在向用户推荐主播的同时，还增加了分享人物图像选择任务的功能，扩展了为用户推荐主播功能的应用范围，扩大了直播平台内主播被推荐的用户范围，丰富了用户被推荐过程的趣味性和互动性，提高了用户的使用体验。

上述实施例提供的匹配方法，通过依次向目标用户展示N个人物图像组，获取目标用户针对每组所展示的M张人物图像的选择操作，并根据该选择操作确定这N个人物图像组分别对应的图像选择结果，该图像选择结果标识了所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像。由于人物图像主要展示了所包括人像的外观特征，而图像选择结果是目标用户基于自身偏好对每个人物图像组所展示的人物图像选择出来的，所得到的N个图像选择结果能够体现出目标用户的人物外观偏好，由此在向目标用户推荐主播时，结合目标用户的人物外观偏好，获取与该人物外观偏好匹配的主播推荐集合。这种通过向用户展示人物图像以供选择的交互方式，提高了向用户推荐主播过程的趣味性与互动性，相较于仅基于用户的历史观看数据的方式匹配出推荐给用户的主播，引入了对用户的人物外观偏好的考虑，提高了被推荐主播与用户实际审美之间的匹配程度，增加了推荐成功率，提高了用户的使用体验与粘性。

由上文描述可知，主播图像库中的人物图像可以来自直播平台中主播账号头像、账号背景图像、动态图像等。由于人物图像的质量参差不齐，因此，会影响用户查看人物图像的体验。

为了提高主播图像库中人物图像的质量，本申请实施例提供了一种可能的实现方式，即服务器根据所述主播推荐集合中主播所在直播平台，确定待处理图像，然后，对所述待处理图像进行人像过滤处理，得到待定人物图像，继而，根据所述待定人物图像确定所述主播图像库。

在本申请实施例中，上述人像过滤处理包括分辨率判定、清晰度判定、人脸识别判定、文字识别判定中任意一种或多种的组合。下面一一对这四种处理过程进行介绍：

1、分辨率判定

图像分辨率是图像的基础参数之一，是指单位英寸中所包含的像素点数。若图像分辨率过小，图像在终端设备的显示屏幕上会模糊不清。在本申请实施例中，可以设定一个分辨率条件。在分辨率判定过程中，通过确定待处理图像的分辨率是否满足分辨率条件，确定该待处理图像是否合格。若待处理图像的分辨率满足分辨率条件，确定该待处理图像合格，作为待定人物图像加入主播图像库中。若该待处理图像的分辨率不满足分辨率条件，确定该待处理图像不合格，将该待处理图像舍弃。

上述分辨率条件可以设定为待处理图像的宽度和高度均不小于720，或者待处理图像的宽高比例不超过16:9。实际应用中，可以根据图像展示需求设定分辨率条件，在此不作任何限定。

2、清晰度判定

图像清晰度也是图像的基础参数之一，是指图像上各细部影纹及其边界的清晰程度。若图像清晰度较低，图像在终端设备的显示屏幕上也会模糊不清。在本申请实施例中，可以利用图像清晰度评价算法确定待处理图像的清晰度，通过设定一个清晰度条件，对低质量的待处理图像进行过滤。其中，清晰度条件可以设定为不小于清晰度阈值，该清晰度阈值可以根据实际情况设定，在此不作任何限定。

其中，图像清晰度评价算法包括Tenengrad梯度算法、Laplacian梯度算法、方差统计等。在本申请实施例中，采用Laplacian梯度算法对待处理图像的清晰度进行判定，该算法使用拉普拉斯算子分别提取待处理图像在水平方向和垂直方向上的梯度值，由此确定待处理图像对应的清晰度分数。

若待处理图像的清晰度分数满足清晰度条件，即不小于清晰度阈值，确定待定人物图像的清晰度较高，将该待处理图像作为待定人物图像加入主播图像库中。若待处理图像的清晰度分数不满足清晰度条件，即小于清晰度阈值，确定该待处理图像的清晰度较第，将该待处理图像舍弃。

3、人脸识别判定

由于待处理图像可能是风景图像、宠物图像等，此种不包括主播外观的待处理图像，对于向用户推荐符合用户人物外观偏好的待处理图像没有价值。因此，需要滤除此种低价值的待处理图像。

鉴于人脸为人物外观的关键部分，在本申请实施例中，将包括了人脸的待处理图像作为待定人物图像加入主播图像库中，用于上述实施例所述的匹配方法。为此，需要针对待处理图像进行人脸识别。

在本申请实施例中，可以采用特征点统计的方法对待处理图像中的人脸进行识别，分别识别人脸上的68个特征点，并统计被识别出的特征点个数。设定一个特征点阈值，通过确定待处理图像所包括的特征点个数是否超过特征点阈值，确定该待处理图像是否为包括人脸的图像。若特征点超过特征点阈值，将该待处理图像作为待定人物图像加入主播图像库中。若特征点个数不超过特征点阈值，将该待处理图像舍弃。其中，特征点阈值可以根据实际场景设定，在此不作任何限定。

4、文字识别判定

在一些场景中，待处理图像可能为直播间截图、带水印的其他平台的图像等，尽管这些待定人物图像中包括了人像，但是包括了大部分的不必要信息，影响用户的观看体验。因此，需要将这类包括了人像但低质的待处理图像进行文字识别。

在本申请实施例中，采用文字识别(optical character recognition,OCR)方法对待处理图像进行文字识别。若待处理图像中具有较高文字含量和/或特定关键词，则将该待处理图像舍弃。反之，将该待处理图像作为待定人物图像加入主播图像库中。

上述通过对从多种渠道获取的待处理图像进行过滤处理，识别出低质量的待处理图像并舍弃，保留高质量的待处理图像作为待定人物图像并加入主播图像库中，为执行匹配方法使用高质量的人物图像提供了基础，从而提高了用户查看人物图像的体验。

基于上述过滤处理过程可以得到包括人像的高质量人物图像，考虑到人物外观的优劣同样是执行匹配方法的重要依据。因此，本申请提供了一种可能的实现方式，服务器可以确定待定人物图像对应的外观特征值，然后，将所述外观特征值高于阈值的待定人物图像作为人物图像加入所述主播图像库。

在本申请实施例中，可以利用人工智能技术中的神经网络模型对经过上述过滤处理后的待定人物图像进行识别，确定每个待定人物图像对应的外观特征值。其中，外观特征值用于衡量人物外观的优劣程度。外观特征值越高，表明具有较为优质的人物外观，外观特征值越低，表明具有较为劣质的人物外观。神经网络模型的输入包括人物图像，输出为人物图像对应的外观特征值1103，在本申请实施例中，设定外观特征值为1分、2分、3分、4分和5分。在实际应用中，可以根据场景设定神经网络模型的模型结构，在此不做任何限定。

需要说明的是，使用上述神经网络模型之前，需要利用训练样本对模型进行训练。在本申请实施例中，通过构造约10万个训练样本，其中的80％作为训练集，20％作为验证集，并对预构建的模型进行训练。训练样本包括人物图像、人物图像对应的主播信息以及人物图像对应的外观特征值。

上述采用人工智能技术中的神经网络模型确定人物图像对应的外观特征值，由此可以基于人物图像对应的外观特征值，筛选出具有优质外观的人图像，为执行匹配方法使用高质量且具有优质外观的人物图像提供了基础，从而提高了用户查看人物图像的体验。

在实际应用中，还可以利用上述神经网络模型对待定人物图像进行图像分类。参见图11，图11为本申请提供的一种图像分类方法流程示意图。在图11所示的分类方法中，利用神经网络模型按照性别将待定人物图像分为两类，一类图像包括男性主播，另一类图像包括女性主播。在此分类基础上，再利用该神经网络模型确定待定人物图像对应的外观特征值。此外，还可以对待定任务图像标注对应主播的年龄。如此，在向用户推荐主播过程中，可以向男性用户推荐女性主播，也可以向女性用户推荐男性主播，还可以按照主播年龄向用户进行推荐。

为了便于理解，下面结合附图，对上述过滤处理过程进行介绍。参见图12，图12为本申请实施例提供的一种过滤处理方法的流程示意图。如图12所示，该方法包括以下步骤：

从直播平台中获取待处理图像集1201，然后，从对待定人物图像集依次进行分辨率判定1202、清晰度判定1203、人脸识别判定1204和文字识别判定1205，得到待定人物图像集，继而，利用神经网络模型确定待定人物图像集中每张待定人物图像对应的外观特征值1206，并加入主播图像库，用于本申请实施例提供的匹配方法。

上述对采集的图像进行过滤和筛选，得到高质量且具有优质外观的人物图像，提高了为用户展示人物图像的观看体验，以及提高了推荐给用户的主播质量，从而提高了用户的使用体验。

为了便于理解，下面结合用户使用直播应用程度的场景对上述实施例进行介绍。

用户使用手机打开直播应用程序，手机向用户展示包括2张主播图像的第1个人物图像组，展示界面的左边为清纯类型的主播“小赵”，右边为成熟类型的主播“小钱”。用户向左拖动展示界面中的滑动控件，选择了主播“小赵”。手机继续向用户展示第2个人物图像组，展示界面展示了2张主播图像，左边为清纯类型的“小孙”，右边为可爱类型的“小李”。用户向右拖动展示界面中的滑动控件，选择了主播“小李”。手机继续向用户展示第3个人物图像组，展示界面展示了2张主播图像，左边为可爱类型“小周”，右边为酷盖类型的主播“小吴”。用户向左拖动展示界面中的滑动控件，选择了主播“小周”。手机继续向用户展示第4个人物图像组，展示界面展示了2张主播图像，左边为可爱类型且不具有齐刘海的“小周”，右边为可爱类型且具有齐刘海的主播“小吴”。用户向右拖动滑动控件选择了主播“小吴”。手机继续向用户展示第5个人物图像组，展示界面展示了2张主播图像，左边为可爱类型、具有齐刘海且具有两个辫子的“小郑”，右边为可爱类型、具有齐刘海且不具有两个辫子的主播“小王”。用户向左拖动滑动控件选择了主播“小郑”。手机向用户展示匹配度排名前100的主播，以及在直播平台中排名前100的主播。小晨点击分享控件，向社交应用程序中的好友小坤分享该直播匹配玩法。

上述通过向用户展示人物图像以供选择的交互方式，提高了向用户推荐主播过程的趣味性与互动性，相较于仅基于用户的历史观看数据的方式匹配出推荐给用户的主播，引入了对用户的人物外观偏好的考虑，提高了被推荐主播与用户实际审美之间的匹配程度，增加了推荐成功率，提高了用户的使用体验与粘性。

针对上述实施例提供的匹配方法，本申请实施例还提供了一种匹配装置。

参见图13，图13为本申请实施例提供的一种匹配装置的结构示意图。如图13所示，该匹配装置1300包括展示单元1301、确定单元1302、获取单元1303：

所述展示单元1301，用于依次展示N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；

所述确定单元1302，用于根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；

所述获取单元1303，用于获取对应所述目标用户的主播推荐集合，所述主播推荐集合中的主播是根据所述目标用户的人物外观偏好确定的，所述人物外观偏好是根据所述图像选择结果确定的。

在一种可能的实施方式中，所述展示界面还展示滑动图案，所述滑动图案具有滑动控件和M个顶点，所述M个顶点与所展示的M张人物图像一一对应，针对所述N个人物图像组中的第i个人物图像组，所述确定单元1302，用于：

在第i个人物图像组的展示界面中，根据所述选择操作确定所述滑动控件被移动至所述M个顶点中的目标顶点；

根据所述目标顶点在所述M张人物图像中对应的第一人物图像，确定第i个人物图像组对应的图像选择结果。

在一种可能的实施方式中，所述匹配装置1300还包括放大缩小单元：

所述放大缩小单元，用于根据所述滑动控件与所述目标顶点间距离的缩短，在第i个人物图像组的展示界面中放大所述第一人物图像，并缩小所述M张人物图像中除所述第一人物图像以外的其他人物图像。

在一种可能的实施方式中，所述N个人物图像组中的人物图像是基于主播图像库确定的，所述主播图像库中的人物图像通过不同的外观判定方向进行划分。

在一种可能的实施方式中，所述获取单元1303，还用于在所述展示界面中，获取所述目标用户针对M张人物图像中第二人物图像的选择操作；

所述展示单元1301，还用于根据所述选择操作展示所述第二人物图像所对应直播间的直播界面。

在一种可能的实施方式中，所述获取单元1303，还用于获取直播平台对应的整体图像选择结果，所述直播平台为所述主播推荐集合中主播所在的直播平台；

所述展示单元1301，还用于在展示所述主播推荐集合时展示所述整体图像选择结果。

在一种可能的实施方式中，所述获取单元1303，还用于获取针对所述N个人物图像组的分享请求；

所述匹配装置1300还包括推送单元：

所述推送单元，还用于向待分享用户推送人物图像选择任务，所述人物图像选择任务用于依次展示所述N个人物图像组。

参见图14，图14为本申请实施例提供的另一种匹配装置的结构示意图。如图14所示，该匹配装置1400包括获取单元1401和发送单元1402：

所述获取单元1401，用于获取对应目标用户的图像展示请求；

所述发送单元1402，用于向所述目标用户发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

所述获取单元1401，还用于获取所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应任务图像组的M张人物图像中被所述目标用户选择的人物图像；

所述发送单元1402，还用于根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

在一种可能的实施方式中，所述匹配装置1400还包括确定单元：

所述确定单元，用于根据主播图像库中的人物图像，确定所述N个人物图像组中的人物图像；

所述主播图像库中的人物图像具有对应的外观判定方向，所述确定单元，还用于：

根据人物外观特征，确定所述主播图像库中人物图像的人物特征向量；

根据所述人物特征向量在向量空间中的向量角度，确定所述主播图像库中人物图像归属的外观判定方向。

在一种可能的实施方式中，第i个人物图像组和第i+1个人物图像组为N个人物图像组中相邻展示的人物图像组，所述获取单元1401，用于获取目标用户针对第i个人物图像组的选择操作对应的目标图像选择结果；

根据所述目标图像选择结果，确定第i+1个人物图像组包括的M张人物图像。

在一种可能的实施方式中，若所述目标图像选择结果对应的人物图像归属于目标外观判定方向，所述获取单元1401，用于确定第i+1个人物图像组所包括M张人物图像中至少具有归属于所述目标外观判定方向的人物图像。

在一种可能的实施方式中，所述确定单元，还用于：

根据所述主播推荐集合中主播所在直播平台，确定待处理图像；

对所述待处理图像进行人像过滤处理，得到待定人物图像，所述人像过滤处理包括分辨率判定、清晰度判定、人脸识别判定、文字识别判定中任意一种或多种的组合；

根据所述待定人物图像确定所述主播图像库。

在一种可能的实施方式中，所述确定单元，用于

确定所述待定人物图像对应的外观特征值；

将所述外观特征值高于阈值的待定人物图像作为人物图像加入所述主播图像库。

上述实施例提供的匹配装置，通过依次向目标用户展示N个人物图像组，获取目标用户针对每组所展示的M张人物图像的选择操作，并根据该选择操作确定这N个人物图像组分别对应的图像选择结果，该图像选择结果标识了所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像。由于人物图像主要展示了所包括人像的外观特征，而图像选择结果是目标用户基于自身偏好对每个人物图像组所展示的人物图像选择出来的，所得到的N个图像选择结果能够体现出目标用户的人物外观偏好，由此在向目标用户推荐主播时，结合目标用户的人物外观偏好，获取与该人物外观偏好匹配的主播推荐集合。这种通过向用户展示人物图像以供选择的交互方式，提高了向用户推荐主播过程的趣味性与互动性，相较于仅基于用户的历史观看数据的方式匹配出推荐给用户的主播，引入了对用户的人物外观偏好的考虑，提高了被推荐主播与用户实际审美之间的匹配程度，增加了推荐成功率，提高了用户的使用体验与粘性。

针对上述实施例提供的匹配方法，本申请实施例还提供了一种匹配系统。在匹配系统中，包括终端设备和服务器：

所述服务器，用于获取目标用户对应的所述终端设备发送的图像展示请求；向所述终端设备发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

所述终端设备，用于获取所述服务器发送的所述N个人物图像组；依次展示所述N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；根据所述目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；向所述服务器发送所述图像选择结果；

所述服务器，还用于获取所述图像选择结果；根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合；

所述终端设备，还用于获取所述服务器发送的所述主播推荐集合。

本申请实施例还提供了一种计算机设备，下面将从硬件实体化的角度对本申请实施例提供的用于匹配的计算机设备进行介绍。

参见图15，图15是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器1600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units，CPU)1622(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1632，一个或一个以上存储应用程序1642或数据1644的存储介质1630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1632和存储介质1630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1622可以设置为与存储介质1630通信，在服务器1600上执行存储介质1630中的一系列指令操作。

服务器1600还可以包括一个或一个以上电源1626，一个或一个以上有线或无线网络接口1650，一个或一个以上输入输出接口1658，和/或，一个或一个以上操作系统1641，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图15所示的服务器结构。

其中，CPU 1622用于执行如下步骤：

依次展示N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；

根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；

获取对应所述目标用户的主播推荐集合，所述主播推荐集合中的主播是根据所述目标用户的人物外观偏好确定的，所述人物外观偏好是根据所述图像选择结果确定的。

CPU 1622还用于执行如下步骤：

获取对应目标用户的图像展示请求；

向所述目标用户发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

获取所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应任务图像组的M张人物图像中被所述目标用户选择的人物图像；

根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

可选的，CPU 1422还可以执行本申请实施例中匹配方法任一具体实现方式的方法步骤。

针对上文描述的匹配方法，本申请实施例还提供了一种用于匹配的终端设备，以使上述匹配方法在实际中实现以及应用。

参见图16，图16为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该终端设备可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，简称PDA)等任意终端设备，以终端设备为手机为例：

图16示出的是与本申请实施例提供的终端设备相关的手机的部分结构的框图。参考图16，该手机包括：射频(Radio Frequency,简称RF)电路1710、存储器1720、输入单元1730、显示单元1740、传感器1750、音频电路1760、无线保真(wireless fidelity,简称WiFi)模块1770、处理器1780、以及电源1790等部件。本领域技术人员可以理解，图16中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图16对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路1710可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1780处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1710包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，简称LNA)、双工器等。此外，RF电路1710还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，简称GSM)、通用分组无线服务(GeneralPacket Radio Service，简称GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，简称CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，简称LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，简称SMS)等。

存储器1720可用于存储软件程序以及模块，处理器1780通过运行存储在存储器1720的软件程序以及模块，从而实现手机的各种功能应用以及匹配。存储器1720可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1720可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元1730可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1730可包括触控面板1731以及其他输入设备1732。触控面板1731，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1731上或在触控面板1731附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1731可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1780，并能接收处理器1780发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1731。除了触控面板1731，输入单元1730还可以包括其他输入设备1732。具体地，其他输入设备1732可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元1740可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1740可包括显示面板1741，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，简称LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，简称OLED)等形式来配置显示面板1741。进一步的，触控面板1731可覆盖显示面板1741，当触控面板1731检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1780以确定触摸事件的类型，随后处理器1780根据触摸事件的类型在显示面板1741上提供相应的视觉输出。虽然在图16中，触控面板1731与显示面板1741是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1731与显示面板1741集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器1750，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1741的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1741和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路1760、扬声器1761，传声器1762可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1760可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1761，由扬声器1761转换为声音信号输出；另一方面，传声器1762将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1760接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1780处理后，经RF电路1710以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1720以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1770可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图16示出了WiFi模块1770，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器1780是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1720内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1720内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1780可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1780可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1780中。

手机还包括给各个部件供电的电源1790(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1780逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本申请实施例中，该手机所包括的存储器1720可以存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器。

该手机所包括的处理器1780可以根据所述程序代码中的指令执行上述实施例提供的匹配方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序用于执行上述实施例提供的匹配方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述方面的各种可选实现方式中提供的匹配方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

依次展示N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；

根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；

获取对应所述目标用户的主播推荐集合，所述主播推荐集合中的主播是根据所述目标用户的人物外观偏好确定的，所述人物外观偏好是根据所述图像选择结果确定的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述展示界面还展示滑动图案，所述滑动图案具有滑动控件和M个顶点，所述M个顶点与所展示的M张人物图像一一对应，针对所述N个人物图像组中的第i个人物图像组，所述根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，包括：

在第i个人物图像组的展示界面中，根据所述选择操作确定所述滑动控件被移动至所述M个顶点中的目标顶点；

根据所述目标顶点在所述M张人物图像中对应的第一人物图像，确定第i个人物图像组对应的图像选择结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述滑动控件与所述目标顶点间距离的缩短，在第i个人物图像组的展示界面中放大所述第一人物图像，并缩小所述M张人物图像中除所述第一人物图像以外的其他人物图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个人物图像组中的人物图像是基于主播图像库确定的，所述主播图像库中的人物图像通过不同的外观判定方向进行划分。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述展示界面中，获取所述目标用户针对M张人物图像中第二人物图像的选择操作；

根据所述选择操作展示所述第二人物图像所对应直播间的直播界面。

6.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取直播平台对应的整体图像选择结果，所述直播平台为所述主播推荐集合中主播所在的直播平台；

在展示所述主播推荐集合时展示所述整体图像选择结果。

7.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取针对所述N个人物图像组的分享请求；

向待分享用户推送人物图像选择任务，所述人物图像选择任务用于依次展示所述N个人物图像组。

8.一种匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取对应目标用户的图像展示请求；

向所述目标用户发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

获取所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应任务图像组的M张人物图像中被所述目标用户选择的人物图像；

根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据主播图像库中的人物图像，确定所述N个人物图像组中的人物图像；

所述主播图像库中的人物图像具有对应的外观判定方向，所述外观判定方向根据如下方式确定：

根据人物外观特征，确定所述主播图像库中人物图像的人物特征向量；

根据所述人物特征向量在向量空间中的向量角度，确定所述主播图像库中人物图像归属的外观判定方向。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，第i个人物图像组和第i+1个人物图像组为N个人物图像组中相邻展示的人物图像组，所述向所述目标用户依次发送N个人物图像组，包括：

获取所述目标用户针对第i个人物图像组的目标图像选择结果；

根据所述目标图像选择结果，确定第i+1个人物图像组包括的M张人物图像。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，若所述目标图像选择结果对应的人物图像归属于目标外观判定方向，所述根据所述目标图像选择结果，确定第i+1个人物图像组包括的M张人物图像，包括：

确定第i+1个人物图像组所包括M张人物图像中至少具有归属于所述目标外观判定方向的人物图像。

12.根据权利要求9-11任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述主播推荐集合中主播所在直播平台，确定待处理图像；

对所述待处理图像进行人像过滤处理，得到待定人物图像，所述人像过滤处理包括分辨率判定、清晰度判定、人脸识别判定、文字识别判定中任意一种或多种的组合；

根据所述待定人物图像确定所述主播图像库。

13.一种匹配装置，其特征在于，所述装置包括展示单元、确定单元和获取单元：

所述展示单元，用于依次展示N个人物图像组，所述人物图像组的展示界面中展示有M张人物图像；

所述确定单元，用于根据目标用户的选择操作，确定所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应人物图像组的M张人物图像中被选择的人物图像；

所述获取单元，用于获取对应所述目标用户的主播推荐集合，所述主播推荐集合中的主播是根据所述目标用户的人物外观偏好确定的，所述人物外观偏好是根据所述图像选择结果确定的。

14.一种匹配装置，其特征在于，所述装置包括获取单元和发送单元：

所述获取单元，用于获取对应目标用户的图像展示请求；

所述发送单元，用于向所述目标用户发送N个人物图像组，所述人物图像组包括M张人物图像；

所述获取单元，还用于获取所述N个人物图像组分别对应的图像选择结果，所述图像选择结果用于标识所对应任务图像组的M张人物图像中被所述目标用户选择的人物图像；

所述发送单元，还用于根据基于所述图像选择结果确定的所述目标用户的人物外观偏好，向所述目标用户发送主播推荐集合。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-7或权利要求8-12任意一项所述的方法。

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