[发明专利]视觉广告效果评估系统及方法

权利要求书

1.一种视觉广告效果评估系统，其特征在于，该系统包括：

采集模块，用于按照设定的采集频率，实时采集设定范围内经过待评估的广告牌的行人的视频图像、以及所述设定范围内的背景图像；

数据处理模块，与所述采集模块相连，用于根据计算机视觉方法及图像处理方法，对所述采集模块采集到的视频图像进行处理，获取经过所述待评估的广告牌的行人流量、行人观看比例以及行人观看时间数据，并将所述数据发送至评估模块；

评估模块，与所述数据处理模块相连，用于根据所述行人流量、行人观看比例以及行人观看时间数据评估所述待评估广告的设置方位和适度以及内容吸引度。

2.如权利要求1所述的视觉广告效果评估系统，其特征在于，所述数据处理模块进一步包括：

行人检测单元，用于根据灰度和边缘特征及区分式分类器，并结合所述背景图像，检测所述视频图像中的行人；

行人跟踪单元，用于根据跟踪算法框架及输出为似然概率的行人检测器获取视频图像中的行人轨迹；

流量统计单元，用于根据所述行人检测单元检测到的行人数量以及所述行人跟踪单元获取的行人轨迹，统计所述待评估广告牌所在区域的行人流量；

人脸检测及姿态估计单元，用于根据基于灰度及边缘特征的树状结构多分类器，并结合背景图像，检测不同姿态的人脸，并根据检测结果以及回归算法，统计人脸朝向；

统计单元，用于根据所述人脸检测及姿态估计单元的统计结果，以及所述采集频率，统计行人观看比例以及行人观看时间数据，并发送至所述评估模块。

3.一种基于权利要求1-2任一项所述的视觉广告效果评估系统的视觉广告效果评估方法，其特征在于，该方法包括步骤：

S1.采集模块按照设定采集频率，实时采集设定范围内经过待评估的广告牌的行人的视频图像；

S2.数据处理模块根据计算机视觉方法及图像处理方法，对所述采集模块采集到的视频图像进行处理，获取经过所述待评估的广告牌的行人流量、行人观看比例以及行人观看的时间数据，并将所述数据发送至评估模块；

S3.评估模块根据所述行人流量、行人观看比例以及行人观看时间数据评估所述待评估广告的设置方位和适度以及内容吸引度。

4.如权利要求3所述的视觉广告效果评估方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：

S2.1根据结合灰度和边缘特征及区分式分类器，检测所述视频图像中的行人；

S2.2结合跟踪算法框架以及输出为似然概率的行人检测器，获取视频图像中的行人轨迹；

S2.3根据结合灰度和边缘特征的树状结构的多分类器检测不同姿态的人脸，并根据检测结果以及所述回归算法，统计人脸朝向；

S2.4根据步骤S2.3的统计结果以及采集频率，统计行人观看比例以及行人观看的时间数据。

5.如权利要求4所述的视觉广告效果评估方法，其特征在于，步骤S2.1进一步包括：

S2.11将行人按姿态分为正面/背面、及侧面两类，并利用行人样本图像训练基于灰度和边缘特征的区分行人/非行人的分类器；

S2.12在视频图像中搜索子窗口并利用所述区分行人/非行人的分类器判别所述子窗口是否为行人区域，并根据背景图像以及运动目标检测算法，检测所述视频图像中的行人。

6.如权利要求5所述的视觉广告效果评估方法，其特征在于，步骤S2.2进一步包括：

S2.21根据行人的姿态估计行人可能的运动方向来设置跟踪算法框架的运动模型；

S2.22利用所述运动模型的预测姿态的行人检测器的输出似然概率设计跟踪算法框架的观测模型；

S2.23根据度量模型获取行人轨迹，所述度量模型由所述运动模型及观测模型得到的所有结果融合得到。

7.如权利要求6所述的视觉广告效果评估方法，其特征在于，步骤S2.3进一步包括：

S2.31利用人脸样本图像训练结合灰度和边缘特征的树状结构的多分类器，以及以人脸朝向为输出的随机回归森林；

S2.32根据所述树状结构的多分类器检测不同姿态下的人脸；

S2.33根据步骤S2.32的检测结果，从图像中切割出人脸区域子图像，并将其提取特征作为训练好的随机回归森林中所有回归树的输入；

S2.34平均所有回归树的估计姿态角，得到人脸朝向的统计结果。

8.如权利要求7所述的视觉广告效果评估方法，其特征在于，使用穷举搜索法进行步骤S2.12中的行人的检测，以及步骤S2.32中的人脸姿态的检测。