[发明专利]基于图像识别的信息推送方法、装置、及计算机设备

说明书

本发明公开了基于图像识别的信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对上传端所上传的手掌部位图片进行识别获取目标掌纹特征向量，及对应的第一标签；通过对上传端所上传的面部视频进行微表情分析，获取目标微表情特征向量，及对应的第二标签；将第一标签与第二标签进行组合，得到对应的用户标签组合；在用户标签库获取与用户标签组合的标签相似度值超过相似度阈值的标签组合以作为目标标签组合集，获取其对应的用户以作为推荐用户清单发送至上传端。该方法实现了通过基于掌部图片得到的第一标签，以及通过面部视频得到的第二标签组成的用户标签组合，基于多维度特征在用户标签库中获取相似用户，能更加精准的匹配相似用户进行推荐。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的信息推送方法、装置及计算机设备。

背景技术

目前，在对目标用户进行同类型用户的推荐时，一般是基于用户的单一特征(如兴趣爱好，具体如徒步、足球、篮球等)进行聚类后，将与目标用户位于同一聚类簇的用户信息作为目标用户的相似用户进行推荐。通过聚类方式对用户进行分类后再进行相似用户的推荐，有可能导致某一聚类簇的数量众多导致相似用户筛选结果准确度低，无法准确的获取与目标用户更为接近的相似用户。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于图像识别的信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中通过聚类方式对用户进行分类后再进行相似用户的推荐，有可能导致某一聚类簇的数量众多导致相似用户筛选结果准确度低，无法准确的获取与目标用户更为接近的相似用户的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于图像识别的信息推送方法，其包括：

接收上传端所上传的手掌部位图片，通过掌纹识别获取所述手掌部位图片对应的掌纹识别向量；

将所述掌纹识别向量与预先构建的掌纹特征向量库中各掌纹特征向量进行相似度计算，得到所述掌纹特征向量库中与所述掌纹识别向量的相似度值为最大值的掌纹特征向量，以作为目标掌纹特征向量；

获取所述目标掌纹特征向量对应的用户第一标签，以作为所述手掌部位图片对应的第一标签；

接收上传端所上传的面部视频，通过光流法对面部视频进行预处理，获取所述面部视频中的目标图片；

通过卷积神经网络获取所述目标图片的微表情识别特征向量，将所述微表情识别特征向量与预先构建的微表情特征向量库中各微表情特征向量进行相似度计算，得到所述微表情特征向量库中与所述微表情识别特征向量的相似度值为最大值的微表情特征向量，以作为目标微表情特征向量；

获取所述目标微表情特征向量对应的用户第二标签，以作为所述面部视频对应的第二标签；

将所述第一标签与所述第二标签进行组合，得到与所述上传端的用户对应的用户标签组合；以及

在预先构建的用户标签库获取与所述用户标签组合的标签相似度值超过预设的相似度阈值的标签组合以作为目标标签组合集，获取与所述目标标签组合集对应的用户以作为推荐用户清单发送至上传端。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于图像识别的信息推送装置，其包括：

掌纹向量获取单元，用于接收上传端所上传的手掌部位图片，通过掌纹识别获取所述手掌部位图片对应的掌纹识别向量；

第一目标向量获取单元，用于将所述掌纹识别向量与预先构建的掌纹特征向量库中各掌纹特征向量进行相似度计算，得到所述掌纹特征向量库中与所述掌纹识别向量的相似度值为最大值的掌纹特征向量，以作为目标掌纹特征向量；

第一标签获取单元，用于获取所述目标掌纹特征向量对应的用户第一标签，以作为所述手掌部位图片对应的第一标签；