[发明专利]用于推送信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于推送信息的方法，包括：

获取包括人体脸部图像的目标图像；

将所述目标图像输入至预先训练的考试状态检测模型，得到所述目标图像的考试状态检测结果，其中，所述考试状态检测模型用于表征包括人体脸部图像的图像与图像的考试状态检测结果之间的对应关系；

响应于确定所述考试状态检测结果表征的考试状态属于第一考试状态，确定所述人体预定部位图像对应的用户信息；

将表征属于第一考试状态的提示信息推送给目标客户端，其中，所述提示信息包括所确定的用户信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述考试状态还包括作弊状态，所述作弊状态是通过检测考生的眼睛焦点是否脱离考卷超过预设时长得到的，所述方法还包括：

响应于检测到考生的眼睛焦点脱离考卷超过预设时长，将表征该考生属于作弊状态的提示信息发送给监考客户端，其中，所述提示信息还包括该考生的身份信息。

3.根据权利要求1-2之一所述的方法，其中，所述考试状态检测模型通过如下步骤训练得到：

获取样本集，其中，样本包括人体预定部位图像的样本图像，以及与样本图像对应的样本考试状态检测结果；

基于样本集执行以下训练步骤：将样本集中的至少一个样本的样本图像分别输入至初始神经网络，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的考试状态检测结果；将所述至少一个样本中的每个样本对应的考试状态检测结果与对应的样本考试状态检测结果进行比较，根据比较结果确定初始神经网络是否达到预设的优化目标，响应于确定初始神经网络达到所述优化目标，将初始神经网络作为训练完成的考试状态检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，训练得到所述考试状态检测模型的步骤还包括：

响应于确定初始神经网络未达到所述优化目标，调整初始神经网络的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，使用调整后的初始神经网络作为初始神经网络，继续执行所述训练步骤。

5.一种用于推送信息的装置，包括：

获取单元，被配置成获取包括人体脸部图像的目标图像；

输入单元，被配置成将所述目标图像输入至预先训练的考试状态检测模型，得到所述目标图像的考试状态检测结果，其中，所述考试状态检测模型用于表征包括人体脸部图像的图像与图像的考试状态检测结果之间的对应关系；

确定单元，被配置成响应于确定所述考试状态检测结果表征的考试状态属于第一考试状态，确定所述人体预定部位图像对应的用户信息；

推送单元，被配置成将表征属于第一考试状态的提示信息推送给目标客户端，其中，所述提示信息包括所确定的用户信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述考试状态还包括作弊状态，所述作弊状态是通过检测考生的眼睛焦点是否脱离考卷超过预设时长得到的，所述装置还包括：

发送单元，被配置成响应于检测到考生的眼睛焦点脱离考卷超过预设时长，将表征该考生属于作弊状态的提示信息发送给监考客户端，其中，所述提示信息还包括该考生的身份信息。

7.根据权利要求5-6之一所述的装置，其中，所述考试状态检测模型通过如下步骤训练得到：

获取样本集，其中，样本包括人体预定部位图像的样本图像，以及与样本图像对应的样本考试状态检测结果；

基于样本集执行以下训练步骤：将样本集中的至少一个样本的样本图像分别输入至初始神经网络，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的考试状态检测结果；将所述至少一个样本中的每个样本对应的考试状态检测结果与对应的样本考试状态检测结果进行比较，根据比较结果确定初始神经网络是否达到预设的优化目标，响应于确定初始神经网络达到所述优化目标，将初始神经网络作为训练完成的考试状态检测模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，训练得到所述考试状态检测模型的步骤还包括：

响应于确定初始神经网络未达到所述优化目标，调整初始神经网络的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，使用调整后的初始神经网络作为初始神经网络，继续执行所述训练步骤。