[发明专利]视觉广告效果评估系统及方法有效

专利信息
申请号: 201210006449.X 申请日: 2012-01-10
公开(公告)号: CN102542492A 公开(公告)日: 2012-07-04
发明(设计)人: 李亚利;王生进;方驰;丁晓青 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹
地址: 100084 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 视觉 广告 效果 评估 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及图像处理及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种视觉广告效果评估系统及方法。

背景技术

在商业高度发达和商业竞争日益激烈的现代社会中,厂家迫切需要了解广告投放的效果。现有的广告投放形式多样,主要分为媒体广告和非媒体广告。媒体广告指通过媒体来传播信息的广告,如电视广告、报纸杂志广告、网络广告等;而非媒体广告则指直接面对受众的广告媒介形式,如广告牌、平面招贴广告、商场中的购买点海报广告等。媒体广告的投放效果主要可通过媒体的影响力来评估,例如电视广告投放时间段的收视率、报纸杂志广告的发行量、网络广告的网页点击量等。相比于媒体广告而言,非媒体广告直接面向受众,因而难以进行投放效果的评估,更难以实现对于广告设计质量的评估并进行后续的费用支付。因此,发明设计非媒体广告效果评测方法是非常有必要的。

视觉广告作为非媒体广告的重要组成部分,在经济高速发展的社会不可或缺。目前的视觉广告效果评估主要通过估计投放路段的人流量实现,其主要问题有两方面。一是目前人流量的获取主要通过目测估计,精度差且不能把握不同时段人流量的变化;二是缺乏对广告设计质量的评价。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是:提供一种可以有效地实现对视觉广告效果进行评估,并能进行广告优劣的评价,且评估精度高的视觉广告效果评估系统及方法。

(二)技术方案

为解决上述问题,本发明提供了一种视觉广告效果评估系统,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。

优选地,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。

本发明还提供了一种基于上述视觉广告效果评估系统的视觉广告效果评估方法,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。

优选地,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。

优选地,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。

优选地,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;

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