[发明专利]广告推荐方法及系统

说明书

本发明提供了一种广告推荐方法及系统，方法包括：获取目标对象的图像；识别图像，得到多个人脸属性数据；利用预设的人脸属性组合与推荐广告的对应关系，确定与多个人脸属性数据对应的推荐广告为目标广告；显示目标广告。本发明缓解了现有技术中存在的由于单独使用性别等个别人脸属性特征而导致的降低广告推荐效果的技术问题，达到了能够实现更加个性化和精准化的广告推荐的技术效果。

技术领域

本发明涉及广告推荐技术领域，尤其是涉及一种广告推荐方法及系统。

背景技术

广告展示装置(如广告机)作为商家展示产品、成果和公司形象的载体，具有重要的商业价值和研究意义。虽然广告展示装置的种类众多、形状各异，但是传统的展示装置大多数只能进行被动、单一地推荐广告，比如说，一个衣服广告展示装置只能单一地展示一件衣服的广告图，或者通过循环播放的方式展示多件衣服的广告图，这种展示装置的广告一般都比较固定，并且不能根据客户的特性进行个性化的广告推荐。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，一些基于人脸图像的算法模型被成功应用于智能广告推荐中，然而大多方法都是通过远程服务器进行模型结果的计算，这种方式限制了广告投放的位置。另外，单独的使用性别等个别人脸属性特征不利于深度挖掘用户的性格喜好等，从而降低了广告推荐的效果。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明的目的在于提供一种广告推荐方法及系统，以缓解现有技术中存在的由于单独使用性别等个别人脸属性特征而导致的降低广告推荐效果的技术问题。

(二)技术方案

第一方面，本发明实施例提供了一种广告推荐方法，包括：

获取目标对象的图像；

识别所述图像，得到多个人脸属性数据；

利用预设的人脸属性组合与推荐广告的对应关系，确定与多个所述人脸属性数据对应的推荐广告为目标广告；

显示所述目标广告。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述识别所述图像，得到多个人脸属性数据，包括：

对所述图像进行人脸检测和特征点定位，确定人脸矩形框图像和原始人脸特征点集合；

利用所述原始人脸特征点集合和预设的标准人脸特征点集合确定人脸变换矩阵；

利用所述人脸变换矩阵和所述人脸矩形框图像确定对齐后人脸图像；

裁剪所述对齐后人脸图像，得到标准化图像；

将所述标准化图像输入神经网络模型中，得到多个所述人脸属性数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述利用预设的人脸属性组合与推荐广告的对应关系，确定与多个所述人脸属性数据对应的推荐广告为目标广告，包括：

利用多个所述人脸属性数据形成第一人脸属性组合；

利用所述对应关系，确定与所述第一人脸属性组合对应的推荐广告为所述目标广告。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，方法还包括：将所述标准化图像输入所述神经网络模型中，得到分别与每个所述人脸属性数据对应的存在概率值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述利用预设的人脸属性组合与推荐广告的对应关系，确定与多个所述人脸属性数据对应的推荐广告为目标广告，包括：