JP2021518012A - データ処理方法、装置および記憶媒体 - Google Patents

Abstract

本出願の実施例は、データ処理方法、装置および記憶媒体を開示し、ここで、当該データ処理方法は、取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することと、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することと、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することと、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することとを含む。

Description

本願は、２０１９年０６月０３日に中国特許局に提出された、出願番号がＣＮ２０１９１０４７８６８９．１である中国特許出願に基づいて提出されるものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容が参照によって本願に組み込まれる。

本出願は、コンピュータビジョンの分野に関し、具体的に、データ処理方法、装置および記憶媒体に関する。

実際の使用では、販売員が顧客の特徴により、受付を差別化して、販売変換率を向上させ、より大きな利益を得ることができる。しかし、複雑な訪問情報を介して、顧客の価値を評価するための有用な情報を取得するのは非常に難しい。

これを鑑みて、本出願の実施例は、データ処理の技術案を提案する。

第１態様によれば、本出願の実施例はデータ処理方法を提供し、前記方法は、取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することと、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することと、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することと、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することとを含む。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定することであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも１つを含むことと、前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することとを含む。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得することを含む。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得することを含む。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第１閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定することを含む。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定すること、および／または、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定することを含む。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得する前に、前記人物が第２プリセット期間で前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得したかどうかを判断し、そうである場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を前記第２プリセット期間で再び取得せず、そうでない場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することをさらに含む。

可能な実現形態において、前記方法は、入力されるタグ編集情報を取得することであって、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができ、前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整することをさらに含む。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行することをさらに含み、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することは、前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することを含む。

可能な実現形態において、前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することと、前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用することとを含む。

可能な実現形態において、前記方法は、前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てることをさらに含む。

可能な実現形態において、前記方法は、前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示することをさらに含む。

第２態様によれば、本出願の実施例は、端末に適用されるデータ処理方法を提供し、前記方法は、サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信することと、前記人物のタグ情報を表示することであって、前記訪問する人物のタグ情報は、前記訪問する人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得されることを含む。

可能な実現形態において、前記人物のタグ情報を表示することは、前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示することを含む。

第３態様によれば、本出願の実施例はデータ処理装置をさらに提供し、前記装置は、取得した画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得するように構成される画像識別モジュールと、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得モジュールと、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される第１決定モジュールと、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される第２決定モジュールとを含む。

可能な実現形態において、前記取得モジュールは、前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定するように構成される決定ユニットであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも１つを含む決定ユニットと、前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得ユニットとを含む。

可能な実現形態において、前記取得ユニットは、前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得するように構成される。

可能な実現形態において、前記取得ユニットは、前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得するように構成される。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む。

可能な実現形態において、前記第２決定モジュールは、プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第１閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定するように構成される。

可能な実現形態において、前記第２決定モジュールは、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される。

可能な実現形態において、前記第２決定モジュールは、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される。

可能な実現形態において、前記第２決定モジュールは、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定し、および／または、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定するように構成される。

可能な実現形態において、前記装置は、前記第２決定モジュールが前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行するように構成される重複排除モジュールをさらに含み、前記第２決定モジュールは、前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される。

可能な実現形態において、前記画像識別モジュールは、取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定し、前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用するように構成される。

可能な実現形態において、前記画像識別モジュールは、前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てるように構成される。

可能な実現形態において、前記装置は、前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示するように構成される通信モジュールをさらに含む。

可能な実現形態において、前記取得モジュールは、さらに、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得する前に、前記人物が第２プリセット期間で前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得したかどうかを判断し、そうである場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を前記第２プリセット期間で再び取得せず、そうでない場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される。

可能な実現形態において、前記装置は、入力されるタグ編集情報を取得するように構成される設定モジュールであって、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができ、前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整する設定モジュールをさらに含む。

第４態様によれば、本出願の実施例は、端末に適用されるデータ処理装置をさらに含み、前記装置は、サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信するように構成される受信モジュールと、前記人物のタグ情報を表示するように構成される表示モジュールとを含み、ここで、前記訪問する人物のタグ情報は、前記訪問する人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得される。

可能な実現形態において、前記表示モジュールは、前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示するように構成される。

第５態様によれば、本出願の実施例はデータ処理装置を提供し、前記装置は、メモリ、プロセッサおよびメモリに記憶されてプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、本出願の実施例に記載のデータ処理方法のステップを実行する。

第６態様によれば、本出願の実施例は記憶媒体を提供し、前記記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサが本出願の実施例に記載のデータ処理方法のステップを実行するようにする。

第７態様によれば、本出願の実施例はコンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能なコードを含み、前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器によって実行されるとき、前記電子機器におけるプロセッサは、本開示の実施例に記載のデータ処理方法を実現する。

本出願の実施例によって提供される技術的解決策において、取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定し、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することにより、顧客のタグに基づいて顧客に対してターゲットを絞ったサービスを便利に提供し、それにより顧客体験および販売変換率を向上させるのに有益である。

上記した一般的な説明および後述する詳細な説明は、単なる例示および説明に過ぎず、本開示を限定するものではないことを理解されたい。

以下、図面を参照した例示的な実施例に対する詳細な説明によれば、本開示の他の特徴および態様は明らかになる。

ここでの図面は、本明細書に組み込まれてその一部を構成し、これらの図面は本開示と一致する実施例を示すものであり、明細書とともに本開示の実施例の技術案を説明するために使用される。
本開示の実施例によって提供されたデータ処理方法の第１の例示的なフローチャートである。 本開示の実施例によって提供されたデータ処理方法の第２の例示的なフローチャートである。 本出願の実施例が適用されるデータ処理システムの例のアーキテクチャの概略図である。 本出願の実施例によって提供された、訪問頻度に基づいて個人タグを分析することの例示的なフローチャートである。 本開示の実施例によって提供された、端末が訪問メッセージのプッシュを受信する概略図である。 本出願の実施例によって提供された、特定の顧客の以前の訪問メッセージを照会する概略図である。 本出願の実施例によって提供された、端末側に表示される、システムが多次元身元タグを自動的に識別する概略図である。 本出願の実施例によって提供された、特定の期間における訪問する人物に基づいて取得したデータ分析の概略図である。 本開示の実施例によって提供された個人タグ編集インターフェースの概略図である。 本開示の実施例によって提供されたデータ処理装置の構成の第１の例示的な構造図である。 本開示の実施例によって提供されたデータ処理装置の構成の第２の例示的な構造図である。 本出願の実施例によって提供されたサーバと端末機器との間の相互作用の概略図である。

以下、本開示の様々な例示的な実施例、特徴および態様を、図面を参照して詳細に説明する。図面における同じ参照番号は、同じまたは類似の機能の要素を表示する。実施例の様々な態様を図面に示したが、特に明記しない限り、縮尺通りに図面を描く必要がない。

ここで専用の用語「例示的」とは、「例、実施例または説明用として使用される」ことを意味する。ここで、「例示的」として使用されるいずれかの実施例は、他の実施例より優れるまたはより好ましいと解釈する必要はない。

本明細書における「および／または」という用語は、関連付けられたオブジェクトを説明する単なる関連付けであり、３種類の関係が存在することができることを示し、例えば、ａおよび／またはｂは、ａが独立で存在する場合、ａとｂが同時に存在する場合、ｂが独立で存在する場合など３つの場合を表す。さらに、本明細書における「少なくとも１つ」という用語は、複数のうちの１つまたは複数のうちの少なくとも２つの任意の組み合わせを示し、例えば、ａ、ｂ、ｃのうちの少なくとも１つを含むことは、ａ、ｂおよびｃで構成されたセットから選択された任意の１つまたは複数の要素を含むことを示す。

さらに、本開示の実施例をよりよく説明するために、以下の具体実施形態において多くの特定の詳細が与えられる。当業者は、特定のいくつかの詳細なしに、本開示の実施例を同様に実施することができることを理解するはずである。いくつかの例において、当業者に周知の方法、手段、要素および回路は、本開示の実施例の要旨を強調するために、詳細に説明しない。

本開示で述べた上述の各方法の実施例は、原理および論理に違反することなく、互いに組み合わせて、組み合わせされた実施例を生成することができ、スペースの制限により、本開示の実施例を繰り返さないことを理解されたい。

当業者が本願の実施例の技術案を一層簡単に理解できるようにするために、以下、本願の実施例の図面を結合して、本願の実施例の技術案を明確に説明し、明らかに、説明される実施例は、単に本願の実施例の一部であり、実施例の全てではない。

本願の明細書の実施例、特許請求の範囲及び上記の添付図面における「第１」、「第２」および「第３」等の用語は、特定の順番又は前後順番を限定するものではなく、類似する対象を区別するものであることに留意されたい。また、「含む」、「有する」及びこれらの任意の変形の用語は、非排他的包含を網羅することが意図され、例えば、一連のステップ又はユニットを含む。方法、システム、製品又はデバイスは、明確に列挙されたこれらのステップ又はユニットに必ずしも限定されず、明確に列挙されない他のステップ又はユニット、又はこれらのプロセス、方法、製品又はデバイスに固有の他のステップ又はユニットを含み得る。

本出願の実施例は、サーバまたは他の電子機器に適用するデータ処理方法を提供し、ここで、サーバは、クラウドサーバまたは通常のサーバであり得、電子機器は、ユーザ機器（ＵＥ：Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、モバイル機器、ユーザ端末、セルラ電話、コードレス電話、携帯情報端末（ＰＤＡ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ハンドヘルド機器、コンピューティング機器、車載機器、ウェアラブル機器などであってもよい。図１に示されたように、前記方法は、次にステップを含む。

ステップＳ１０１において、取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得する。

ここで、前記画像は、ウェブカメラまたはカメラなどの画像収集機能を備えた画像収集装置によって取得され、通信機を介して受信された画像、またはローカルから直接に読み取った画像であってもよい。本出願の実施例は取得方式に対して限定しない。

本出願の実施例において、様々な方式により画像を取得することができ、例えば、画像収集装置によって収集された画像を受信することができ、または、通信機を使用して他の機器によって伝送された画像を受信することができ、画像を事前にローカルに保存することもでき、画像を使用する必要がある場合、ローカルから画像を読み取る。

本出願の実施例において、前記人物識別情報は、番号またはＩＤなど、異なる人物を区別するために使用される識別子である。異なる人物は異なる識別子に対応する。

異なる人物に異なるＩＤを割り当て、各訪問する人物に対して１つの人物識別子をそれぞれ割り当て、同じ人物に対して１つの人物識別子のみを割り当てることに留意されたい。

いくつかの代替実施例において、前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、
前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することと、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用することとを含む。

いくつかの代替実施例において、前記取得された画像を、ベースライブラリに記憶された画像テンプレートと比較して、画像と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することができる。ここで、ベースライブラリの画像テンプレートは画像および／または特徴情報を含むことができ、ここで、特徴情報は、顔の特徴および／または体の特徴を含むことができ、本開示の実施例は、これらに対して限定しない。

ここで、画像に含まれる人物は、訪問者として理解することができる。

いくつかの例示的な実施形態において、画像テンプレートは、人物の顔の特徴および体の特徴のうちの少なくとも１つを含み、対応的に、画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することは、
画像に含まれる人物の顔の特徴および／または体の特徴を抽出することと、
当該顔の特徴および／または体の特徴と一致する画像テンプレートがベースライブラリにあるかどうかを決定することとを含む。

一例において、顔の特徴を例とすると、画像の顔の特徴と、ベースライブラリに記憶された少なくとも１つの画像テンプレートに含まれる参照顔の特徴との間の類似度を決定して、得られた類似度にプリセットの閾値に達する類似度があるかどうかに基づいて、画像と一致する画像テンプレートがベースライブラリにあるかどうかを決定することができるが、本開示の実施例はこれらに限定されない。

いくつかの例において、前記方法は、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別情報を前記人物に割り当てることをさらに含む。

このようにして、新規の顧客（即ち、新しい訪問者）の訪問情報を記録することにより、ベースライブラリのデータを補足し、当該新規の顧客が再び訪問するとき、後続の照会に便利である。

いくつかの代替実施例において、取得した画像に対して画像認識処理を実行することは、
前記画像内の顔および／または体の位置を決定することと、
前記画像内の顔の位置に対して、顔の特徴抽出処理を実行し、および／または体の位置に対して、体の特徴抽出処理を実行することと、
顔の特徴抽出処理に従って顔の特徴識別結果を取得し、および／または体の特徴抽出処理に従って体の特徴識別結果を取得することとを含む。

いくつかの実施例において、顔認識技術によって取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像の顔の特徴識別結果を取得する。本出願は、顔認識技術に対して特に限定しない。

いくつかの実施例において、体認識技術によって取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像の体の特徴識別結果を取得する。本出願は、体認識技術に対して特に限定しない。

いくつかの代替実施例において、前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、
画像認識処理により取得された顔の特徴および／または体の特徴識別結果に従って、前記顔の特徴および／または体の特徴識別結果と一致する人物識別情報があるかどうかを決定することを含む。

いくつかの例において、前記顔の特徴識別結果および／または体の特徴識別結果に基づいてベースライブラリ内で検索して、前記顔の特徴および／または前記体の特徴識別結果が前記ベースライブラリにあるかどうかを検索し、前記顔の特徴および／または前記体の特徴識別結果を検索した場合、前記顔の特徴識別結果および／または体の特徴識別結果に対応する人物識別情報を取得する。

ベースライブラリに履歴訪問者の訪問記録情報が含まれ、前記訪問記録情報は、少なくとも、顔の特徴画像および／または体の特徴画像、個人識別（ＩＤ：Ｉｄｅｎｔｉｔｙ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ）情報および訪問時間情報を含むことに留意されたい。

各訪問者に対して個人識別をそれぞれ割り当て、同じ人に対して１つの識別子を割り当てることに留意されたい。

このようにして、前記顔の特徴識別結果および／または体の特徴識別結果と一致する人物識別情報があるかどうかを決定することにより、現在の訪問者が新規の顧客か常連客かを判断する。

ステップＳ１０２において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得する。

いくつかの代替実施例において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
前記人物識別情報に基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報をベースライブラリから照会することを含む。

ここで、前記訪問履歴情報は、少なくとも訪問時間を含む。

前記訪問履歴情報は、今回の訪問以前のすべての訪問情報であってもよいことに留意されたい。もちろん、前記訪問履歴情報は、今回の訪問から一定期間内の訪問情報であってもよく、当該一定期間は、設計ニーズに従って設定または調整されることができる。または、前記訪問履歴情報は、例えば、プリセットされた頻度に従って、すべての訪問情報の一部を選択したり、すべての訪問情報の一部をランダムに選択したりするなど、今回の訪問以前のすべての訪問情報の一部であってもよく、もちろん、時系列で選択することに加えて、他の次元のフィルタリング方式を採用して、すべての訪問情報からの一部を取得することができる。ここで、他の次元とは、店舗のタイプなどの、訪問情報から直接または間接に決定された要因を指すことができ、ここでは限定されない。

いくつかの代替実施例において、前記訪問履歴情報は、さらに、訪問場所情報または訪問店舗、チェックアウト購入情報、滞在期間、相談期間および購入意向などのうちの少なくとも１つを含むことができる。ここで述べられた滞在期間とは、顧客が店舗に滞在した時間を指す。

本出願は、訪問履歴情報の細分化程度に対して限定しないことに留意されたい。履歴訪問記録が細かいほど、価値の高い顧客に対する後続の探索に役立つ。

このようにして、訪問履歴情報に従って価値の高い顧客を分析するのに便利である。

いくつかの代替実施例において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定することであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも１つを含むことと、
前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することとを含む。

いくつかの例示的な実施形態において、前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定することは、
人物識別情報に搬送される身元タイプ情報に基づいて身元タイプを決定することを含む。

例示的に、ベースライブラリにおいて、人物識別情報には身元タイプ情報が搬送され、異なる身元タイプは、人物識別情報において異なるシンボルで示され、シンボルを区別することにより当該人物識別情報が身元タイプに対応することを決定する。

例えば、人物識別情報の末尾にＡまたはＢ文字が付けられ、人物識別情報の末尾がＡ文字である場合、当該人物識別情報に対応する身元タイプが会員であると判定し、人物識別情報の末尾がＢ文字である場合、当該人物識別情報に対応する身元タイプが顧客であると判定する。

いくつかの例示的な実施形態において、身元タイプが会員である場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報をベースライブラリの第１データベースから取得する。

いくつかの例示的な実施形態において、身元タイプが顧客である場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報をベースライブラリの第２データベースから取得する。

このようにして、ベースライブラリは、会員および顧客の訪問情報をそれぞれ記憶し、まず、訪問者の身元タイプを分析し、次に、ベースライブラリに対応するデータベースから当該訪問者の訪問履歴情報に対して照会する。

いくつかの代替実施例において、前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得することを含む。

いくつかの代替実施例において、前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得することを含む。

例を挙げると、Ａ社にはｘ個の支社があり、それぞれ、ａ１、ａ２、…、ａｘとして表記し、Ａ社の従業員甲はａ１支社で働き、甲がａ２支社に初めて現れた時、甲はＡ社の従業員に属するため、甲を新規の顧客と見なされず、会員と見なされ、出勤状況を分析するなどの、Ａ社での甲のすべての訪問履歴情報を取得することにより、従業員甲を分析する。

さらに例を挙げると、ある都内にケーキチェーン店Ｂは８つの店舗があり、乙はその中の１つの店舗に会員登録したが、乙が他の７つの店舗に現すと、乙は新しい顧客として見なされず、乙は常連客として見なされ、８店舗での乙の来店状況を分析することにより、乙がケーキチェーン店によって定義されたプレミアム会員になることが予想されるかどうかを分析する。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得する前に、
第２プリセット期間での前記人物の前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得したかどうかを判断して、そうである場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を前記第２プリセット期間で再び取得せず、そうでない場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することをさらに含む。

ここで、前記第２期間は、ニーズに従って設定または調整されることができる。例えば、前記第２期間は１日に設定される。即ち、同じ訪問者が１日に複数回訪問する場合、タグを決定する処理を１回のみ実行する。

ステップＳ１０３において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する。

いくつかの例示的な実施形態において、前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む。

一実施形態として、前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数を含む。

このようにして、プリセット期間における人物の訪問回数を介して訪問頻度を表す。例示的に、プリセット期間における顧客甲の訪問回数はｙであり、そうすると、顧客甲の訪問頻度はｙであると決定する。

一実施形態として、前記人物の訪問頻度情報は、前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔を含む。

このようにして、最後の訪問時間と、現在の時間との間の時間間隔を介して訪問頻度を表す。例示的に、現在の時間からの顧客甲の最後の訪問の時間間隔はｗであり、そうすると、顧客甲の訪問頻度はｗであると決定する。

一実施形態として、前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔を含む。

このようにして、プリセット期間における訪問回数および現在の時間からの最後の訪問の時間間隔を介して訪問頻度を表す。例示的に、プリセット期間における顧客甲の訪問回数はｙであり、且つ、現在の時間からの顧客甲の最後の訪問の時間間隔はｗであり、そうすると、顧客甲の訪問頻度はｙ＆ｗであると決定する。

可能な実現形態において、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、
前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行することをさらに含む。

例えば、特定期間の検出される人物識別情報リストを取得し、人物識別情報リストにおける同じ人物に対応する人物識別情報をフィルタリングして、フィルタリングされた人物識別情報リストに含まれる人物識別情報がそれぞれ異なる人物に対応するようにする。

ここで、いくつかの実施例において、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、前記人物が第２プリセット期間で前記人物の訪問頻度情報を決定したかどうかを判断し、そうである場合、前記第２プリセット期間で前記人物の訪問頻度情報を再び決定せず、そうでない場合、前記人物の訪問頻度情報を決定する。

このようにして、ある期間で同じ訪問する人物を二重にカウントすることを回避するために、第２期間で顧客甲の訪問頻度を一回のみ決定する。

例示的に、顧客甲が含まれる画像を収集すると、甲の訪問頻度を決定する前に、顧客甲の訪問頻度を第２期間内で決定したかどうかを判断し、顧客甲の訪問頻度を第２期間で決定した場合、顧客甲の訪問頻度を再び決定せず、顧客甲の訪問頻度を第２期間で決定しなかった場合、顧客甲の訪問頻度を決定する。さらに、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することは、
前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することを含む。

このようにして、重複排除処理により、不要な計算を削減し、システムの消費電力を節約することができる。

ステップＳ１０４において、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定する。

ここで、前記タグ情報は、人物の訪問頻度を表すために使用される。例えば、タグ情報は、高頻度および低頻度を含む。

いくつかの例示的な実施形態において、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
前記プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第１閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定することを含む。

このようにして、プリセット期間における訪問者の訪問回数に従って、訪問者のタグを決定する。

例示的に、プリセット期間における顧客甲の訪問回数が特定値に達する場合、顧客甲を高頻度に表記する。

いくつかの例示的な実施形態において、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む。

このようにして、訪問者の身元タイプと組み合わせて、訪問者のタグを決定することができる。

いくつかの例示的な実施形態において、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む。

このようにして、訪問者の身元タイプおよび現在の時間からの最後の訪問の時間間隔と組み合わせて、訪問者のタグを決定することができる。

いくつかの代替実施例において、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定すること、および／または
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定することを含む。

例示的に、訪問者乙の身元タイプが顧客であり、且つ現在の時間からの訪問者乙の最後の訪問の時間間隔が第２閾値を超えると、訪問者乙のタグは損失であると決定する。

例示的に、訪問者丙の身元タイプが会員であり、且つ現在の時間からの訪問者丙の最後の訪問の時間間隔が第２閾値を超えると、訪問者丙のタグは休眠であると決定する。

前記タグは、ユーザのニーズに従って設定または調整されることができることに留意されたい。

可能な実現形態において、前記方法は、
入力されるタグ編集情報を取得することであって、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができることと、
前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整することとをさらに含む。

例示的に、カスタマイズタグは、美女、ハンサムなど、性別に基づいて定義されるタグを含み、および／または、話しやすい、くどいなど、コミュニケーション状況に基づいて定義されるタグを含む。

このようにして、顧客のニーズに従ってタグを追加したり削除したりして、ユーザにカスタマイズされたサービスを提供するのに便利である。

可能な実現形態において、前記方法は、
前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示することをさらに含む。

このようにして、端末ユーザが現在の訪問者の個人タグを早速に知るのに便利であり、決定された個人タグに従って差別化された受付をするのに便利であり、さらに、より多くの顧客受付エネルギと顧客関係維持エネルギを価値の高い顧客に選択的に投入することができ、それにより、販売の変換率を向上させるのに有益である。

目を通して訪問者が新規の顧客か常連客かを判別する、既存の低精度低効率の方法に対して、本出願の実施例によって提供された技術的解決策において、本出願における収集された画像に対して特徴分析することにより訪問者が常連客であるかどうかを判断する方式は、新しい常連客に対してよりすばやく正しく判断し、履歴訪問記録を分析することにより訪問者の訪問頻度を決定し、訪問頻度に従って訪問者に対して個人タグを決定することは、決定された個人タグに従って差別化された受付をするのに便利であり、さらに、より多くの顧客受付エネルギと顧客関係維持エネルギを価値の高い顧客に選択的に投入することができ、それにより、販売の変換率を向上させるのに有益である。

本実施例で述べされたデータ処理方法は、特定の固定場所の訪問者を分析するシナリオに適用され、例えば、店舗や会社の顧客分析に適用され、または、会社の従業員の出勤分析に適用される。

上記したデータ処理方法に基づいて、本出願の実施例は、端末に適用されるデータ処理方法をさらに提供し、図２に示されたように、前記方法は、次のステップを含む。

ステップＳ２０１において、サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信する。

ステップＳ２０２において、前記人物のタグ情報を表示し、ここで、前記人物のタグ情報は、前記人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得される。

可能な実現形態において、前記人物のタグ情報を表示することは、
前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示することを含む。

このようにして、端末ユーザが現在の訪問者の個人タグを早速に知るのに便利であり、決定された個人タグに従って差別化された受付をするのに便利であり、さらに、より多くの顧客受付エネルギと顧客関係維持エネルギを価値の高い顧客に選択的に投入することができ、それにより、販売の変換率を向上させるのに有益である。

図３は、本出願の実施例が適用されるデータ処理システムの例のアーキテクチャの概略図であり、図３に示されたように、当該システムは、画像の収集を担当する画像収集端末を含み、個人タグの決定を担当するサーバ端末および個人タグの表示と出力を担当するユーザ端末を含む。

一実施形態として、前記サーバ端末は、履歴訪問情報を記憶するためのデータ記憶層および伝送用のミドルウェアを含む。

一実施形態として、画像収集端末のカメラ（ｃａｍｅｒａ）は、環境内の顔および体データの収集を担当し、収集された顔および体データをエンドデータ統合アクセスサービス（ｌａｎｄｆｉｌｌ）に伝送し、ｓｋｙｆａｌｌサービスを経過した後に、画像記憶および転送サービス（Ｗｉｎｇ）に伝送し、Ｗｉｎｇにより画像をサーバのデータ記憶層のオペレーションサポートシステム（ＯＳＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ）に転送し、同時に画像イベントフロー（Ｉｍａｇｅ ｅｖｅｎｔ ｆｌｏｗ）をミドルウェアのデータ標準化サービス（Ｈｏｕｎｇ）に伝送し、Ｈｏｕｎｄ処理を介したデータをミドルウェアのＢｉｆｒｏｓｔフレームワークに転送し、その後、ミドルウェアのＫａｆｋａに転送し、Ｋａｆｋａメッセージキュー内のデータをサーバのデータ分析処理モジュールに転送して、訪問統計（Ｖｉｓｔｉｎｇ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）および頻度統計（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）を完了する。

アプリケーション（ＡＰＰ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）および調整フロントエンド（Ｗｅｂ）が実装されたユーザ端末は、ゲートウェイ（Ｇａｇｅｗａｙ）のアプリケーションアクセスおよび認証サービス（ｊａｒｌ）を介して、サーバのビジネス層のウェブサービス（Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅ）に接続し、さらに、リモートプロシージャコール（ＲＰＣ：Ｒｅｍｏｔｅ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ Ｃａｌｌ）サービスに接続し、前記ＲＰＣサービスが訪問履歴情報をデータ記憶層のプレイスメントグループ（ＰＧ：Ｐｌａｃｅｍｅｎｔ Ｇｒｏｕｐ）から取得して、訪問者のタグ情報を決定し、ＲＰＣサービスを介して訪問する人物のタグ情報をメッセージのプッシュ（Ｊｐｕｓｈ）によりユーザ端末に送信して、タグ情報がユーザ端末に表示される。

ここで、ＲＰＣサービスは、顧客（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ）、追跡（Ｔｒａｃｅ）、訪問（Ｖｉｓｉｔｉｎｇ）、画像プール（Ｉｍａｇｅ Ｐｏｏｌ）などのログ（ｌｏｇ）を含む。

説明する必要があることとして、図３に示されたアーキテクチャは例示的なものに過ぎず、ユーザのニーズまたは設計ニーズに従って設定または調整されることができることを理解されたい。

図４は、訪問頻度に基づいて個人タグを分析することの例示的なフローチャートを示し、図４に示されたように、端末の処理層のカメラは、環境内の顔画像および体画像を収集し、収集されたオリジナル画像は、統合アクセスサービスを介して画像処理および転送サービスに伝送し、画像処理および転送サービスにより顔と体に対して特徴抽出およびインデックスを実行し、取得されたデータをデータ標準化サービスを介してＫａｆｋａメッセージキューに伝送して消費されることを待ち、検索サービスを呼び出すことにより、Ｋａｆｋａメッセージキューで消費されるデータに対してクリーニングおよび重複排除処理を実行し、クリーニングおよび重複排除処理後に取得された顔および／または体の特徴データを検索対象として使用し、既存のデータベースに当該人のデータがあるかどうかを検索して、今回消費した顧客が常連客であるかどうかを判断し、新規の顧客であると判定された場合、当該顧客に顧客タグを付け、常連客であると判定された場合、静的データベースマッチングに従って会員であるかどうかに対して異なるタグを分析し、例えば、本方法では、過去１５日間の出現回数が３回より大きいか等しいと、高頻度顧客として表記し、最後の入店時間が３０日を超えた会員を休眠会員として表記し、最後の入店時間が３０日を超えた店舗の顧客を損失顧客として表記するように設定する。具体的に、当該顧客が会員であると判定すると、前回の訪問時間を照会して、前回の訪問時間から３０日以上経過したかどうかを判断し、３０日を経過したと決定した場合、当該顧客を休眠会員として表記し、そうでない場合、表記しない。当該顧客が非会員であり、即ち、通常の顧客である場合、当該顧客の１５日間の訪問回数を照会し、訪問回数に１を加算して、１５日間の訪問回数が３より大きいか等しいかを判断し、３より大きいか等しい場合、当該顧客を高頻度顧客として表記し、１５日間の訪問回数が３より小さい場合、前回の訪問時間を照会し、前回の訪問時間が３０日を超えるかどうかを判断し、３０日を超えると決定した場合、当該顧客を損失顧客として表記する。

説明する必要があることとして、図４に示されたプロセスは、ユーザのニーズまたは設計ニーズに従って設定または調整されることができることを理解されたい。３０日、１５日、３回など、図４に適用する判別するための様々なパラメタに対して、ユーザのニーズまたは設計ニーズと組み合わせて設定または調整することができる。ここでは、上記した内容に対して限定しない。

図５（ａ）は、端末が訪問メッセージのプッシュを受信する概略図を示し、店舗販売は会員の訪問メッセージのプッシュをリアルタイムで受信することにより、当該顧客の身元やタグを照会し、高品質の顧客受付を即座に実行することができる。さらに、店舗のセキュリティ担当者は、ブラックリストアラートメッセージのプッシュをリアルタイムで受信することにより、ブラックリストに登録された人および当該人の位置を決定し、リスクを効率的に排除するのに役立つ。図５（ｂ）は、特定の顧客の以前の訪問メッセージを照会する概略図であり、特定の顧客の履歴訪問記録を端末側で表示することにより、過去の受付および販売プロセスでの重要な情報を区別して想起することが営業にとって便利であり、システムが最近までの訪問を累積することにより顧客の購入意図および価値を判断することができる。このようにして、販売員の顧客販売スキルを向上させるだけでなく、販売変換率も向上させる。図５（ｃ）は、端末側に表示されるシステムが多次元身元タグを自動的に識別する概略図であり、システムはタグに基づいて顧客分類することをサポートするため、店長と営業は、特定のタグの下で顧客を対象とした顧客マーケティングと顧客業務を行う。図５（ｄ）は、特定の期間における訪問する人物に基づいて取得したデータ分析の概略図であり、店長はシステムをスキャンして、総顧客数と会員訪問量の比較図および新旧顧客の比較図など、店舗顧客グループ分析データおよび顧客フロー傾向データを把握することができ、トランザクションデータと組み合わせると、店長が現在の販売および運営を分析して特定し、さらに、それに基づいて販売ジョブのプロモーションおよびマーケティング活動の設計の次の段階に進むのに役たつ。

図６は、個人タグ編集インターフェースの概略図を示し、ユーザは当該インターフェースを編集することができる。図６に示されたように、当該インターフェースは、ユーザのために訪問者を管理することができ、訪問者の身元タイプが会員であることを例とすると、インターフェースには、各会員のプロフィール写真、個人ＩＤ、名前、タグ、操作などが表示され、ユーザは、操作項目に対応する編集ボタンをクリックすることにより、各会員に対して編集操作を実行することができ、例えば、選択可能なタグライブラリから当該会員に適切すると思われるタグ、または特定の会員のカスタマイズタグなどを選択することができ、操作項目に対応する削除ボタンを介して、退会手続きを行った、または価値が低いと思われる会員を削除することができる。

例示的に、端末には個人インターフェースが表示され、ユーザによって入力された、指定された人を検索する操作を受信する場合、当該指定された人の簡単な紹介インターフェースが表示され、当該インターフェースには当該指定された人のタグが表示され、ユーザによって入力された、当該人の詳細なページに入る操作を受信する場合、当該指定された人の詳細な紹介インターフェースが表示され、当該インターフェースには当該指定された人の履歴訪問記録が表示され、ユーザによって入力された、当該人のカスタマイズタグを編集する操作を受信する場合、ユーザの編集操作に基づいて当該指定された人のタグを編集する。

例示的に、端末には個人インターフェースが表示され、当該個人インターフェースには複数の人のタグ情報が表示され、インターフェースのうちの１つの人を左または右にスライドする操作を受信する場合、当該人のタグは編集可能な状態になり、ユーザによって入力された編集情報を受信する場合、ユーザによって入力された編集情報に基づいて当該人のタグを編集する。

例示的に、端末には個人インターフェースが表示され、ユーザによって入力された、当該インターフェースのスクロールバーを引き上げる操作を受信する場合、端末は現在のインターフェースに表示された個人リストを更新し、ユーザが現在のインターフェースから指定された日付の指定された店舗の顧客を見つけた場合、クリック操作により当該人の詳細なページに入り、ユーザによって入力された、当該顧客を会員に変換する操作を受信する場合、当該操作に基づいて当該人の身元タイプを顧客から会員に変更する。

説明する必要があることとして、上記したプロセスは、例示的なものにすぎず、実際の応用では、ユーザが異なる上記した機能を実現するように差別化した設定操作を提供することができることを理解されたい。

カメラ（ｃａｍｅｒａ）は画像の収集を担当し、収集された画像をサーバに転送し、画像をサーバで識別して、画像に含まれる人物の顔の特徴および／または体の特徴を取得し、顔の特徴および／または体の特徴に基づいて前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定し、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定する。サーバは、決定された人物のタグ情報をＡＰＰが実装されたユーザ端末に伝送し、前記人物のタグ情報をユーザ端末で表示する。このようにして、端末ユーザが決定された個人タグに従って差別化された受付をするのに便利であり、さらに、より多くの顧客受付エネルギと顧客関係維持エネルギを価値の高い顧客に選択的に投入することができ、それにより、販売の変換率を向上させるのに有益である。

本出願の実施例はデータ処理装置をさらに提供し、図７に示されたように、前記装置は、
取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得するように構成される画像識別モジュール１０と、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得モジュール２０と、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される第１決定モジュール３０と、
人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される第２決定モジュール４０とを含む。

一実施形態として、前記取得モジュール２０は、
前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定するように構成される決定ユニットであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも１つを含む決定ユニットと、
前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得ユニットとを含む。

一実施形態として、前記取得ユニットは、
前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得するように構成される。

一実施形態として、前記取得ユニットは、
前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得するように構成される。

可能な実現形態において、前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む。

一実施形態として、前記第２決定モジュール４０は、
プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第１閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定するように構成される。

一実施形態として、前記第２決定モジュール４０は、
前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される。

一実施形態として、前記第２決定モジュール４０は、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される。

一実施形態として、前記第２決定モジュール４０は、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定し、および／または
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定するように構成される。

可能な実現形態において、前記装置は、
前記第２決定モジュール４０が前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行するように構成される重複排除モジュール５０（図７に未図示）をさらに含み、
前記第２決定モジュール４０は、
前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される。

一実施形態として、前記画像識別モジュール１０は、
前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定し、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用するように構成される。

一実施形態として、前記画像識別モジュール１０は、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てるように構成される。

可能な実現形態において、前記装置は、
前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示するように構成される通信モジュール６０（図７に未図示）をさらに含む。

一実施形態として、前記取得モジュール２０は、さらに、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得する前に、前記人物が第２プリセット期間で前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得したかどうかを判断し、そうである場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を前記第２プリセット期間で再び取得せず、そうでない場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される。

可能な実現形態において、前記装置は、
設定モジュール７０（図７に未図示）をさらに含み、前記設定モジュール７０は、
入力されるタグ編集情報を取得し、ここで、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができ、
前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整するように構成される。

当業者は、いくつかの代替実施例において、図７に示されるデータ処理装置における各処理モジュールによって実現される機能は、前述のデータ処理方法に関する説明を参照することによって理解され得ることを理解されたい。

当業者は、いくつかの代替実施例において、図７に示されるデータ処理装置における各処理モジュールの機能は、プロセッサで実行されるプログラムによって実現されてもよいし、特定の論理回路によって実現されてもよい。

実際の適応では、上記した画像識別モジュール１０、取得モジュール２０、第１決定モジュール３０、第２決定モジュール４０、重複排除モジュール５０、通信モジュール６０および設定モジュール７０の具体的な構造はプロセッサに対応することができる。前記プロセッサの具体的な構造は、中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ（ＭＣＵ：Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッシング（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）またはプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）など処理機能を備えた電子コンポーネントまたは電子コンポーネントのセットであってもよい。ここで、前記プロセッサは、実行可能なコードを含み、前記実行可能なコードは記憶媒体に記憶され、前記プロセッサは、バスなどの通信インターフェースを介して前記記憶媒体に接続することができ、特定の各ユニットの対応する機能を実行するときに、前記記憶媒体から前記実行可能なコードを読み取って実行する。前記記憶媒体は、前記実行可能なコードの一部を記憶するために使用される部分は、好ましくて非一時的な記憶媒体である。

本出願の実施例によって提供されたデータ処理装置は、履歴訪問記録を分析することにより訪問者の訪問頻度を決定し、訪問頻度に従って訪問者の個人タグを決定することは、決定された個人タグに従って差別化された受付をするのに便利であり、さらに、より多くの顧客受付エネルギと顧客関係維持エネルギを価値の高い顧客に選択的に投入することができ、それにより、販売の変換率を向上させるのに有益である。

本出願の実施例は、端末に適用されるデータ処理装置をさらに提供し、図８に示されたように、前記装置は、
サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信するように構成される受信モジュール８０と、
前記人物のタグ情報を表示するように構成される表示モジュール９０とを含み、
ここで、前記人物のタグ情報は、前記人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得される。

いくつかの例示的な実施形態において、前記表示モジュール９０は、
前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示するように構成される。

当業者は、いくつかの代替実施例において、図８に示されるデータ処理装置における各処理モジュールによって実現される機能は、前述のデータ処理方法に関する説明を参照することによって理解され得ることを理解されたい。

当業者は、いくつかの代替実施例において、図８に示されるデータ処理装置における各処理モジュールの機能は、プロセッサで実行されるプログラムによって実現されてもよいし、特定の論理回路によって実現されてもよい。

実際の適応では、上記した受信モジュール８０および表示モジュール９０の具体的な構造はプロセッサに対応することができる。前記プロセッサの具体的な構造は、ＣＰＵ、ＭＣＵ、ＤＳＰまたはＰＬＣなど処理機能を備えた電子コンポーネントまたは電子コンポーネントのセットであってもよい。ここで、前記プロセッサは、実行可能なコードを含み、前記実行可能なコードは記憶媒体に記憶され、前記プロセッサは、バスなどの通信インターフェースを介して前記記憶媒体に接続することができ、特定の各ユニットの対応する機能を実行するときに、前記記憶媒体から前記実行可能なコードを読み取って実行する。前記記憶媒体は、前記実行可能なコードの一部を記憶するために使用される部分は、好ましくて、非一時的な記憶媒体である。

本出願の実施例に記載のデータ処理装置は、端末ユーザが現在の訪問者の個人タグを早速に知るのに便利であり、決定された個人タグに従って差別化された受付をするのに便利であり、さらに、より多くの顧客受付エネルギと顧客関係維持エネルギを価値の高い顧客に選択的に投入することができ、それにより、販売の変換率を向上させるのに有益である。

サーバと端末機器の相互作用の概略図は図９を参照してもよく、図９に示されたように、サーバ１００は、取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定し、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定し、前記人物のタグ情報を端末機器２００に送信するように構成され、前記端末機器２００は、サーバ１００によって送信された訪問する人物のタグ情報を受信し、前記人物のタグ情報を表示するように構成される。

いくつかの実施例において、端末機器２００は、ユーザによって入力されたタグ編集情報を取得し、ここで、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができ、前記タグ編集情報をサーバ１００に送信するように構成され、前記サーバ１００は、前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整するように構成される。

本出願の実施例はデータ処理装置を提供し、前記装置は、メモリ、プロセッサ、およびメモリに記憶されてプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、本出願の実施例に記載のデータ処理方法のステップを実現する。

本出願の実施例は記憶媒体を提供し、前記記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサが本出願の実施例に記載のデータ処理方法のステップを実行するようにする。

当業者は、本実施例のコンピュータ記憶媒体の各プログラムの機能は、前述の各実施例に記載のデータ処理方法に関する説明を参照することによって理解され得ることを理解されたい。当該コンピュータ記憶媒体は、揮発性コンピュータ可読記憶媒体または不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

本開示の実施例は、コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラム製品をさらに提供し、コンピュータ読み取り可能なコードが機器で実行されると、当該機器におけるプロセッサは、任意の実施例によって提供されたデータ処理方法を実現する。

当該上記したコンピュータプログラム製品は、具体的に、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらを組み合わせる方式により実現されることができる。代替実施例において、前記コンピュータプログラム製品は、具体的には、コンピュータ記憶媒体で具現され、別の代替実施例において、コンピュータプログラム製品は、具体的には、ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）など、ソフトウェア製品で具現される。

当業者は、本実施例のコンピュータ記憶媒体の各プログラムの機能は、前述の各実施例に記載のデータ処理方法に関する説明を参照することによって理解され得ることを理解されたい。

本明細書の例示的な各代替実施例は、例示的なものにすぎず、当業者が本出願の実施例の技術案をよりよく理解できるようにするために使用され、本出願の実施例を限定するものとは理解してはいけないことを理解されたい。当業者は、本明細書で説明された各代替実施例の基で様々な変換および置換を実行することができ、本出願の実施例の一部であることも理解されたい。

加えて、本明細書では、技術的解決策に対する説明は各実施例の違いを強調することに焦点を当て、同じまたは類似の所は互いに参照することができ、簡潔にするために、繰り返さない。

本出願で提供するいくつかの実施例において、開示された機器および方法は、他の方式で実現されてもよいことを理解されたい。上記で説明された機器の実施例は単なる例示的であり、例えば、前記ユニットの分割は論理的な機能の分割に過ぎない。実際の実現では、例えば、複数のユニットまたはコンポーネントを組み合わせたり、別のシステムに統合したり、一部の特徴を無視したり、実行しないなど、別の分割方法があることができる。なお、表示または議論される各構成要素間の相互結合または直接結合または通信接続は、いくつかのインターフェース、機器またはユニットを介した間接な結合または通信接続であり得、電気的、機械的または他の形態であり得る。

上記の分離部材として説明されたユニットは、物理的に分離されている場合とされていない場合があり、ユニットとして表示された部材は、物理ユニットである場合もそうでない場合もあり、１箇所に配置される場合もあれば、複数のネットワークユニットに分散される場合もあり、実際の必要に応じて、その一部またはすべてのユニットを選択して、本実施例の技術案の目的を具現することができる。

なお、本出願の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理ユニットにすべて統合してもよいし、各ユニットを１つのユニットとして別々に使用してもよいし、２つ以上のユニットを１つのユニットに統合してもよい。上記の統合されたユニットは、ハードウェアの形態で、またはハードウェアおよびソフトウェア機能ユニットの形態で具現することができる。

当業者は、上記した方法の実施例の全てまたは一部のステップは、プログラム命令に関連するハードウェアによって完了することができ、前記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、前記プログラムが実行されるとき、上記の方法の実施例のステップを実行し、前記記憶媒体は、リムーバブルストレージ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶することができる様々な媒体を含む。

あるいは、本出願の上記の統合されたユニットがソフトウェア機能モジュールの形で実現され、スタンドアロン製品として販売または使用される場合、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本出願の実施例の技術的解決策は、本質的に、または既存の技術に貢献する部分は、ソフトウェア製品の形で具現されることができ、当該コンピュータソフトウェア製品は、１つの記憶媒体に記憶されて、一台のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワーク機器などであリ得る）が本出願の各実施例に記載の方法の全部または一部を実行するようにするためのいくつかの命令を含む。前述した記憶媒体は、リムーバブルストレージ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気メモリまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶することができる様々な媒体を含む。

上記の内容は、本出願の具体的な実施形態に過ぎないが、本出願の保護範囲はこれに限定されず、当業者は、本出願に開示された技術的範囲内で容易に想到し得る変更または置換は、すべて本出願の保護範囲内に含まれるべきである。したがって、本出願の保護範囲は、特許請求の保護範囲を基準とするべきである。

本出願の実施例によって提供される技術的解決策において、取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得し、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定し、前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、顧客のタグに基づいて顧客に対してターゲットを絞ったサービスを便利に提供し、それにより顧客体験および販売変換率を向上させるのに有益である。

Claims (33)

1. データ処理方法であって、
   取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することと、
   前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することと、
   前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することと、
   前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することとを含む、前記データ処理方法。
2. 前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
   前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定することであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも１つを含むことと、
   前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することとを含む、
   請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
   前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得することを含む、
   請求項２に記載のデータ処理方法。
4. 前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
   前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得することを含む、
   請求項２または３に記載のデータ処理方法。
5. 前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項１ないし４のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
6. 前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
   前記プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第１閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定することを含む、
   請求項１ないし５のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
7. 前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
   前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む、
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
8. 前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
   前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む、
   請求項７に記載のデータ処理方法。
9. 前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
   前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定すること、および／または
   前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定することを含む、
   請求項７または８に記載のデータ処理方法。
10. 前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、
    前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行することをさらに含み、
    前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することは、
    前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することを含む、
    請求項１ないし９のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
11. 前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、
    前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することと、
    前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用することとを含む、
    請求項１ないし１０のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
12. 前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、
    前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てることをさらに含む、
    請求項１１に記載のデータ処理方法。
13. 前記方法は、
    前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示することをさらに含む、
    請求項１ないし１２のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
14. 端末に適用されるデータ処理方法であって、
    サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信することと、
    前記人物のタグ情報を表示することとを含み、
    前記人物のタグ情報は、前記人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得される、前記データ処理方法。
15. 前記人物のタグ情報を表示することは、
    前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示することを含む、
    請求項１４に記載のデータ処理方法。
16. データ処理装置であって、
    取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得するように構成される画像識別モジュールと、
    前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得モジュールと、
    前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される第１決定モジュールと、
    前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される第２決定モジュールとを含む、前記データ処理装置。
17. 前記取得モジュールは、
    前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定するように構成される決定ユニットであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも１つを含む決定ユニットと、
    前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得ユニットとを含む、
    請求項１６に記載のデータ処理装置。
18. 前記取得ユニットは、
    前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得するように構成される、
    請求項１７に記載のデータ処理装置。
19. 前記取得ユニットは、
    前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得するように構成される、
    請求項１７または１８に記載のデータ処理装置。
20. 前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１６ないし１９のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
21. 前記第２決定モジュールは、
    前記プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第１閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定するように構成される、
    請求項１６ないし２０のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
22. 前記第２決定モジュールは、
    前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される、
    請求項１６ないし２１のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
23. 前記第２決定モジュールは、
    前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される、
    請求項２２に記載のデータ処理装置。
24. 前記第２決定モジュールは、
    前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定し、および／または
    前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第２閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定するように構成される、
    請求項２２または２３に記載のデータ処理装置。
25. 前記装置は、
    前記第２決定モジュールが前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行するように構成される重複排除モジュールをさらに含み、
    前記第２決定モジュールは、
    前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される、
    請求項１６ないし２４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
26. 前記画像識別モジュールは、
    前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定し、
    前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用するように構成される、
    請求項１６ないし２５のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
27. 前記画像識別モジュールは、
    前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てるように構成される、
    請求項２６に記載のデータ処理装置。
28. 前記装置は、
    前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示するように構成される通信モジュールをさらに含む、
    請求項１６ないし２７のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
29. 端末に適用されるデータ処理装置であって、
    サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信するように構成される受信モジュールと、
    前記人物のタグ情報を表示するように構成される表示モジュールとを含み、
    前記人物のタグ情報は、前記人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得される、前記データ処理装置。
30. 前記表示モジュールは、
    前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示するように構成される、
    請求項２９に記載のデータ処理装置。
31. データ処理装置であって、
    メモリ、プロセッサ、およびメモリに記憶され且つプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載のデータ処理方法、または請求項１４または１５に記載のデータ処理方法を実現する、前記データ処理装置。
32. コンピュータプログラムが記憶された記憶媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサが請求項１ないし１３のいずれか一項に記載のデータ処理方法、または請求項１４または１５に記載のデータ処理方法を実行するようにする、前記記憶媒体。
33. コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器で実行されるとき、前記電子機器におけるプロセッサは、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載のデータ処理方法、または請求項１４または１５に記載のデータ処理方法を実現する、前記コンピュータプログラム。

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