[发明专利]基于人脸识别的电子站牌广告投放效果分析方法

摘要

本发明公开了一种基于人脸识别的电子站牌广告投放效果分析方法，包括以下几个步骤：S1、图像采集，S2、人脸图像的性别判断与年龄判断，S3、在步骤S2中判断出来候车人员性别与年龄之后，然后判断相关无数的人脸图像是否是同一人并进行客流数据统计。本发明通过人脸监测摄像头对人脸的统计，经过人脸识别算法分析，能够轻易判断出来年龄、性别，并于PC机生成相关报表，并定时将统计的数据上传到后台，然后结合广告播放时间，可以精确统计出每一个广告的观注者的年龄段、性别、关注时间，这样可以为广告投放效果分析提供强大的、精确的数据支持，可以为广告运营商广告策略决定提供数据依据。

主权项

一种基于人脸识别的电子站牌广告投放效果分析方法，其特征在于，包括以下几个步骤：S1、图像采集：S11、Haar分类器训练模块：通过应用AdaBoost算法训练样本的Haar的特征得到区分人脸和非人脸的强分类器，筛选级联所有强分类器为Haar分类器；S12、在电子站牌液晶显示屏的上方设置人脸检测摄像机，从人脸检测摄像机拍摄的视频中通过Haar分类器的Haar特征进行人脸监测，采集乘客的人脸图像，然后进行大批量的人脸图像的存储；S2、人脸图像的性别判断与年龄判断：S21、人脸图像的性别判断：在训练开始之前，准备大批量的男性与女性的人脸样本，通过BP神经网络学习输入‑输出模式的映射关系，经过训练得到性别判断分类器，用于识别步骤S1中的大批量的人脸图像的性别；S22、人脸图像的年龄判断：将0‑100岁分为0‑20，21‑35，36‑60，60以上四个年龄段，需要准备这四个年龄段的大量的人脸图像作为人脸样本，然后经过训练，通过BP神经网络学习输入‑输出模式的映射关系，得到相应的年龄段判断分类器，从而判断输入人脸样本属于哪类年龄段的人脸样本，用于识别步骤S1中的大批量的人脸图像的年龄段；S3、在步骤S2中判断出来候车人员性别与年龄之后，然后判断相关无数的人脸图像是否是同一人并进行客流数据统计，包括以下步骤：S31、人脸检测摄像机开始工作之后，获取人脸图像，第一次采集到的不同人的人脸图像分别作为一个初始样本，将检测到的人脸图像作为初始样本库，供人脸识别用；S32、录入人脸样本：将步骤S2中性别判断分类器与年龄段判断分类器检测到的包括人脸图像、性别、年龄段、当前时间的人脸样本信息录入数据库；S33、识别判断：对检测到的第N张人脸图像与初始样本库中的初始样本进行人脸识别；如匹配成功，则认为是同一个人，将人脸图像对应的时间，录入数据库；如匹配不成功，则自动进入S32环节；S34、设定的统计时间间隔结束时，将数据库中的内容进行统计，生成报表，保存在本地PC机上；然后将数据库中的内容清空，进入下一个统计周期，返回第S31步。