用于推送信息的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取用户的人脸图像；将人脸图像输入预先训练的人脸识别模型，生成用于表征用户的人脸特征的特征信息，其中，人脸识别模型用于表征人脸图像与用于表征人脸特征的特征信息的对应关系；基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，其中，待匹配人脸图像集合中的待匹配人脸图像与预设信息集合中的预设信息相关联；将预设信息集合中与目标人脸图像相关联的预设信息确定为目标信息并进行推送。该实施方式提高了信息推送的针对性。

【技术实现步骤摘要】
用于推送信息的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及用于推送信息的方法和装置。
技术介绍
随着科技的发展，基于网页的信息推送技术逐渐成为了网络信息传递的主要方式。目前，待推送信息的展现形式通常包括以下两种：一种是网页所属平台设置统一模板，进而将待推送信息以模板的形式进行展现。另一种是由网页所属平台的第三方人员来设计待推送信息的展现形式，进而将待推送信息以第三方人员所设计的形式进行展现。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于推送信息的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取用户的人脸图像；将人脸图像输入预先训练的人脸识别模型，生成用于表征用户的人脸特征的特征信息，其中，人脸识别模型用于表征人脸图像与用于表征人脸特征的特征信息的对应关系；基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，其中，待匹配人脸图像集合中的待匹配人脸图像与预设信息集合中的预设信息相关联；将预设信息集合中与目标人脸图像相关联的预设信息确定为目标信息并进行推送。在一些实施例中，基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，包括：对于待匹配人脸图像集合中的每个待匹配人脸图像，获取针对该待匹配人脸图像预先确定的待匹配特征信息，并基于所获取的待匹配特征信息和所生成的特征信息，对该待匹配人脸图像和用户的人脸图像进行相似度计算，获得计算结果；比较所获得的各个计算结果的数值大小，并将数值最大的计算结果所对应的待匹配人脸图像确定为目标人脸图像。在一些实施例中，对于待匹配人脸图像集合中的每个待匹配人脸图像，预先设置有该待匹配人脸图像所对应的性别信息；以及基于所生成的特征信息，从待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，包括：获取用户的性别信息；基于所生成的特征信息、待匹配人脸图像集合中的各个待匹配人脸图像所对应的性别信息和用户的性别信息，从待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像。在一些实施例中，获取用户的性别信息，包括：将用户的人脸图像输入预先训练的性别识别模型，获得用户的性别信息，其中，性别识别模型用于表征用户的人脸图像与用户的性别信息的对应关系。在一些实施例中，人脸识别模型通过如下步骤训练得到：获取多个样本用户的多个样本人脸图像，并获取预先标定的、多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像所对应的样本特征信息，其中，样本特征信息用于表征样本人脸图像所对应的样本用户的人脸特征；利用机器学习方法，将多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像作为输入，将预先标定的、多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像所对应的样本特征信息作为输出，训练得到人脸识别模型。第二方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的装置，该装置包括：获取单元，配置用于响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取用户的人脸图像；生成单元，配置用于将人脸图像输入预先训练的人脸识别模型，生成用于表征用户的人脸特征的特征信息，其中，人脸识别模型用于表征人脸图像与用于表征人脸特征的特征信息的对应关系；匹配单元，配置用于基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，其中，待匹配人脸图像集合中的待匹配人脸图像与预设信息集合中的预设信息相关联；推送单元，配置用于将预设信息集合中与目标人脸图像相关联的预设信息确定为目标信息并进行推送。在一些实施例中，匹配单元包括：计算模块，配置用于对于待匹配人脸图像集合中的每个待匹配人脸图像，获取针对该待匹配人脸图像预先确定的待匹配特征信息，并基于所获取的待匹配特征信息和所生成的特征信息，对该待匹配人脸图像和用户的人脸图像进行相似度计算，获得计算结果；比较模块，配置用于比较所获得的各个计算结果的数值大小，并将数值最大的计算结果所对应的待匹配人脸图像确定为目标人脸图像。在一些实施例中，对于待匹配人脸图像集合中的每个待匹配人脸图像，预先设置有该待匹配人脸图像所对应的性别信息；以及匹配单元还包括：获取模块，配置用于获取用户的性别信息；匹配模块，配置用于基于所生成的特征信息、待匹配人脸图像集合中的各个待匹配人脸图像所对应的性别信息和用户的性别信息，从待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像。在一些实施例中，获取模块进一步配置用于：将用户的人脸图像输入预先训练的性别识别模型，获得用户的性别信息，其中，性别识别模型用于表征用户的人脸图像与用户的性别信息的对应关系。在一些实施例中，人脸识别模型通过如下步骤训练得到：获取多个样本用户的多个样本人脸图像，并获取预先标定的、多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像所对应的样本特征信息，其中，样本特征信息用于表征样本人脸图像所对应的样本用户的人脸特征；利用机器学习方法，将多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像作为输入，将预先标定的、多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像所对应的样本特征信息作为输出，训练得到人脸识别模型。第三方面，本申请实施例提供了一种终端，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述用于推送信息的方法中任一实施例的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述用于推送信息的方法中任一实施例的方法。本申请实施例提供的用于推送信息的方法和装置，通过响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取用户的人脸图像；将人脸图像输入预先训练的人脸识别模型，生成用于表征用户的人脸特征的特征信息，其中，人脸识别模型用于表征人脸图像与用于表征人脸特征的特征信息的对应关系；基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，其中，待匹配人脸图像集合中的待匹配人脸图像与预设信息集合中的预设信息相关联；将预设信息集合中与目标人脸图像相关联的预设信息确定为目标信息并进行推送，从而有效地将用户的人脸特征与所推送的信息相关联，提高了信息推送的针对性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于推送信息的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的用于推送信息的方法的又一个实施例的流程图；图5是根据本申请的用于推送信息的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了可以应用本申请的用于推送信息的方法或用于推送信息的装置的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于推送信息的方法，包括：响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取所述用户的人脸图像；将所述人脸图像输入预先训练的人脸识别模型，生成用于表征所述用户的人脸特征的特征信息，其中，所述人脸识别模型用于表征人脸图像与用于表征人脸特征的特征信息的对应关系；基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，其中，所述待匹配人脸图像集合中的待匹配人脸图像与预设信息集合中的预设信息相关联；将所述预设信息集合中与所述目标人脸图像相关联的预设信息确定为目标信息并进行推送。

【技术特征摘要】
1.一种用于推送信息的方法，包括：响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取所述用户的人脸图像；将所述人脸图像输入预先训练的人脸识别模型，生成用于表征所述用户的人脸特征的特征信息，其中，所述人脸识别模型用于表征人脸图像与用于表征人脸特征的特征信息的对应关系；基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，其中，所述待匹配人脸图像集合中的待匹配人脸图像与预设信息集合中的预设信息相关联；将所述预设信息集合中与所述目标人脸图像相关联的预设信息确定为目标信息并进行推送。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所生成的特征信息，从预先设置的待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，包括：对于所述待匹配人脸图像集合中的每个待匹配人脸图像，获取针对该待匹配人脸图像预先确定的待匹配特征信息，并基于所获取的待匹配特征信息和所生成的特征信息，对该待匹配人脸图像和所述用户的人脸图像进行相似度计算，获得计算结果；比较所获得的各个计算结果的数值大小，并将数值最大的计算结果所对应的待匹配人脸图像确定为目标人脸图像。3.根据权利要求1所述的方法，其中，对于所述待匹配人脸图像集合中的每个待匹配人脸图像，预先设置有该待匹配人脸图像所对应的性别信息；以及所述基于所生成的特征信息，从所述待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像，包括：获取所述用户的性别信息；基于所生成的特征信息、待匹配人脸图像集合中的各个待匹配人脸图像所对应的性别信息和所述用户的性别信息，从所述待匹配人脸图像集合中匹配出目标人脸图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取所述用户的性别信息，包括：将所述用户的人脸图像输入预先训练的性别识别模型，获得所述用户的性别信息，其中，所述性别识别模型用于表征用户的人脸图像与用户的性别信息的对应关系。5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述人脸识别模型通过如下步骤训练得到：获取多个样本用户的多个样本人脸图像，并获取预先标定的、所述多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像所对应的样本特征信息，其中，样本特征信息用于表征样本人脸图像所对应的样本用户的人脸特征；利用机器学习方法，将所述多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像作为输入，将预先标定的、所述多个样本人脸图像中的每个样本人脸图像所对应的样本特征信息作为输出，训练得到人脸识别模型。6.一种用于推送信息的装置，包括：获取单元，配置用于响应于接收到用户针对目标页面的操作请求，获取所述用户的人脸图像；生成单元，配置用于将所述人脸图像输入预先...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓鹏，马立，孙世文，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11