[发明专利]基于雷达身份识别的节目推荐方法

说明书

本发明涉及节目推荐技术，解决了目前的节目推荐方法容易泄露用户隐私以及用户使用不方便的问题。技术方案概括为：基于雷达身份识别的节目推荐方法，通过雷达进行探测，提取出人体特征，将提取出的人体特征与人体模型进行匹配，判断出相应人体为老用户或新用户，对于老用户根据其节目推荐参数来推荐节目，对于新用户随机推荐节目，并根据其人体特征建立人体模型存入人体模型库。有益效果是：本发明不会泄露用户的隐私，并且用户使用更加方便。

技术领域

本发明涉及节目推荐技术，特别涉及基于雷达身份识别的节目推荐技术。

背景技术

近年来，伴随着信息技术的发展和普及，人们越来越多的关注喜爱的节目并进行观看，通常节目推荐系统会针对不同的用户推荐不同的节目，以提高推荐节目的播放率，这就需要对用户的身份进行识别。目前在节目推荐时，一般通过人脸识别、指纹识别、RFID等方式来识别用户身份。采用人脸识别时，需要安装摄像头，进而使得用户的隐私容易被泄露；采用指纹识别时，需要用户靠近指纹识别设备才能完成识别，导致用户使用不方便；采用RFID识别时，需要用户佩戴相应的电子标签，使用起来也不方便。

发明内容

本发明为解决目前的节目推荐方法容易泄露用户隐私以及用户使用不方便的问题，提供一种基于雷达身份识别的节目推荐方法。

为解决上述问题，本发明采用的技术方案是：

基于雷达身份识别的节目推荐方法，包括以下步骤：

步骤一、通过雷达进行探测，提取出预设区域内各个人体的人体特征；

步骤二、分别将提取出的每个人体的人体特征与人体模型库中的各个人体模型进行匹配，对于任一人体的人体特征，若该人体的人体特征与人体模型库中的任一人体模型匹配成功，则判定该人体为老用户，否则判定该人体为新用户；

步骤三、判断预设区域内老用户和新用户的数量，若只有老用户，则获取相应老用户的节目推荐参数，根据相应老用户的节目推荐参数来推荐节目，若只有新用户，则随机推荐节目，并分别根据各个新用户的人体特征建立各个新用户的人体模型，并将建立的人体模型存入人体模型库中，若同时存在老用户和新用户，则获取相应老用户的节目推荐参数，根据相应老用户的节目推荐参数来推荐节目，并分别根据各个新用户的人体特征建立各个新用户的人体模型，并将建立的人体模型存入人体模型库中。

作为进一步优化，所述步骤一具体采用以下步骤：

步骤A：通过雷达将电磁波发送到预设区域，并接收回波信号；

步骤B：首先对回波信号的距离维信息进行傅里叶变换，然后对变换后的回波信号进行极大值搜索，然后分别提取出以各个极大值为中心的预设距离内的数据，得到各个人体的回波序列；

步骤C：通过滤波筛选的方式分别从各个人体的回波序列中得到各个人体的呼吸特征信号和/或心率特征信号，再分别对各个人体的呼吸特征信号和/或心率特征信号进行降噪和快速傅里叶变换，得到各个人体的呼吸特征和/或心跳运动特征。

作为进一步优化，所述步骤B中得到各个人体的回波序列之后，分别对各个人体的回波序列的相位信息进行处理，使各个人体的回波序列的相位介于[-π，π]之间。

作为进一步优化，所述步骤C中利用带通滤波器得到各个人体的呼吸特征信号和/或心率特征信号，当带通滤波器的通频带设置为0.1-0.6Hz时能够得到呼吸特征信号，当带通滤波器的通频带设置为0.8-4Hz时能够得到心率特征信号。

作为进一步优化，所述预设距离采用30-50cm。

作为进一步优化，所述步骤三中分别根据各个新用户的人体特征，基于SVM建立各个新用户的人体模型。

作为进一步优化，所述步骤三中，若同时存在老用户和新用户，还并行推荐随机节目。