一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法及系统，包括以下步骤，采集模块采集图像并输入人脸检测模块中；所述人脸检测模块检测输入的所述图像中是否包含人脸图像，并将检测到的所述人脸图像进行处理，输出人脸框图像；将所述人脸框图像输入识别模块中，所述识别模块对所述人脸框图像进行分析并输出识别结果。所述识别结果送入推荐模块，所述推荐模块根据所述识别结果并采用推荐算法进行智能推荐。本发明专利技术的有益效果：本发明专利技术能够通过识别得到车内人员的性别、年龄和情绪，基于此数据进行智能音乐推荐，提高了推荐的智能化。

A music recommendation method and system based on people's gender, mood and age

The invention discloses a music recommendation method and system based on a person's gender, mood and age, including the following steps: the acquisition module collects an image and inputs it into the face detection module; the face detection module detects whether the input image contains a face image, processes the detected face image and outputs the face frame image; the face block diagram In the input recognition module, the recognition module analyzes the face frame image and outputs the recognition result. The recognition result is sent to the recommendation module, which makes intelligent recommendation based on the recognition result and adopts the recommendation algorithm. Beneficial effect of the invention: the invention can identify the gender, age and emotion of the personnel in the car, and carry out intelligent music recommendation based on the data, so as to improve the intelligence of recommendation.

【技术实现步骤摘要】
一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法及系统
本专利技术涉及自动驾驶中人机交互的
，尤其涉及一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法及系统。
技术介绍
在交通出行方面，当汽车加入AI技术，可以提升通行效率，这也是AI在车联网中的典型应用。路况监控摄像头、红绿灯、停车场等物联网数据与AI技术结合，可以更加合理地规划出行路线，实现互联互通，提升整体出行效率。车载AI的核心竞争力是语音识别、副驾驶功能、用户体验。汽车中的娱乐设施、语音助手、空调等设备都可以与AI技术结合，从而更好地执行指令。汽车中还可以引入面部识别、步态识别等与AI有关的技术。通过这些与AI相关的应用，提升人与汽车、汽车与环境的交互体验。车载AI还有一个优势，通过不断使用车载AI，它会记住用户平时常做的选择，当你再进行同样的操作时，它会猜到你可能要做什么，这就极大的减少了操作量，智能的学习算法让车载AI给驾车带来了更多地便捷。汽车AI刚开始用时就像个什么都不太懂的小孩，但在长时间、高频次的互动后，海量精确的数据通过深度学习，将更加贴合用户的使用习惯。也就是说，汽车AI这个助理会越来越好用。目前的车载AI的人际交互方面，主要集中在语音识别技术，用户可以通过语音发出指令信号，汽车终端识别用户语音指令，并做出相应的动作来满足用户的需求。比如现有的车载音乐控制系统、地图导航以及服务搜索系统、空调温度调节系统等等。然而，现有的车载娱乐推荐系统尚未考虑到利用驾驶员的性别、年龄、心情信息来预测用户的喜好，进而做出有效的推荐。目前的车载音乐推荐系统，大部分是随机推荐或需要用户登录外部音乐网站从而获取用户的信息再进行推荐，未考虑到车内人员的当前实际情况，缺乏针对性。
技术实现思路
本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。因此，本专利技术解决的一个技术问题是提供一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，能够根据采集模块采集到的图像，识别该图像对应车内人员的性别、年龄和情绪，然后根据识别结果，向车内人员推荐不同的音乐。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，包括以下步骤，采集模块采集图像并输入人脸检测模块中；所述人脸检测模块检测输入的所述图像中是否包含人脸图像，并将检测到的所述人脸图像进行处理，输出人脸框图像；将所述人脸框图像输入识别模块中，所述识别模块对所述人脸框图像进行分析并输出识别结果。所述识别结果送入推荐模块，所述推荐模块根据所述识别结果并采用推荐算法进行智能推荐。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述检测人脸图像是基于神经网络模型进行。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述识别模块包括性别识别模块、年龄识别模块和情绪识别模块，分别基于不同的深度学习神经网络架构训练得到，能够根据输入的所述人脸图像分析其对应车内人员的性别、年龄和情绪。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述识别模块的工作包括以下步骤，分别基于不同的神经网络架构构建性别识别模型、年龄识别模型和情绪识别模型；使用数据集分别对所述性别识别模型、所述年龄识别模型和所述情绪识别模型进行充分训练；将所述人脸图像分别输入所述性别识别模型、所述年龄识别模型和所述情绪识别模型中进行识别判断，并输出性别识别结果、年龄识别结果和情绪识别结果。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述输出的识别结果包括，性别识别结果，包括男或女；年龄识别结果，所述年龄识别结果为一自然数；情绪识别结果，包括生气、害怕、开心、中立、悲伤、惊讶和厌恶。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述推荐模块的工作包括以下步骤，推荐模块接收所述识别结果；根据所述识别结果，基于协同过滤算法推荐音乐并输出音乐列表。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述基于协同过滤算法推荐音乐包括以下步骤，对用户进行数据表示，生成最近邻居项目集，根据最近邻居对项目的评分信息分析当前用户对目标项的评价，从而产生推荐结果。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的一种优选方案，其中：所述生成最近邻居项目集是基于改进的余弦相似性计算用户之间的相似度。本专利技术解决的另一个技术问题是提供一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐系统，将上述基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法应用于对不同用户进行不同的音乐推荐。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐系统，包括，采集模块，所述采集模块用于采集车内人员的图像；人脸检测模块，所述人脸检测模块能够接收所述采集模块采集到的所述图像，检测其是否包括人脸图像，并处理所述人脸图像后输出人脸框图像；识别模块，所述识别模块与所述人脸检测模块相连接，所述人脸框图像输入所述识别模块中进行识别，得到识别结果；推荐模块，所述推荐模块与所述识别模块相连接，能够接收所述识别结果，并根据所述识别结果推荐音乐。作为本专利技术所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐系统的一种优选方案，其中：所述识别模块包括性别识别模块、年龄预测模块和心情预测模块，分别用于识别车内人员的性别、年龄和心情；所述识别结果包括性别识别结果、年龄识别结果和情绪识别结果。本专利技术的有益效果：本专利技术利用采集模块采集车内图像，并通过人脸检测模块检测和处理图像，将处理后的人脸图像输入识别模块中进行识别，输出识别结果至推荐模块，推荐模块根据图像对应车内人员的性别、年龄和情绪向其推荐不同的音乐，该方法能够辅助车载AI的人际交互系统，根据不同用户的情况，向其做出智能化、有针对性的音乐推荐。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：图1为本专利技术第一个实施例中所述基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法的流程示意图；图2为本专利技术第二个实施例中所述基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐系统的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，其特征在于：包括以下步骤，/n采集模块(100)采集图像(101)并输入人脸检测模块(200)中；/n所述人脸检测模块(200)检测输入的所述图像(101)中是否包含人脸图像(201)，并将检测到的所述人脸图像(201)进行处理，输出人脸框图像(202)；/n将所述人脸框图像(202)输入识别模块(300)中，所述识别模块(300)对所述人脸框图像(202)进行分析并输出识别结果(400)。/n所述识别结果(400)送入推荐模块(500)，所述推荐模块(500)根据所述识别结果(400)并采用推荐算法进行智能推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，其特征在于：包括以下步骤，
采集模块(100)采集图像(101)并输入人脸检测模块(200)中；
所述人脸检测模块(200)检测输入的所述图像(101)中是否包含人脸图像(201)，并将检测到的所述人脸图像(201)进行处理，输出人脸框图像(202)；
将所述人脸框图像(202)输入识别模块(300)中，所述识别模块(300)对所述人脸框图像(202)进行分析并输出识别结果(400)。
所述识别结果(400)送入推荐模块(500)，所述推荐模块(500)根据所述识别结果(400)并采用推荐算法进行智能推荐。


2.如权利要求1所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，其特征在于：所述检测人脸图像(201)是基于神经网络模型进行。


3.如权利要求2所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，其特征在于：所述识别模块(300)包括性别识别模块(301)、年龄识别模块(302)和情绪识别模块(303)，分别基于不同的深度学习神经网络架构训练得到，能够根据输入的所述人脸图像(201)分析其对应车内人员的性别、年龄和情绪。


4.如权利要求3所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，其特征在于：所述识别模块(300)的工作包括以下步骤，
分别基于不同的神经网络架构构建性别识别模型、年龄识别模型和情绪识别模型；
使用数据集分别对所述性别识别模型、所述年龄识别模型和所述情绪识别模型进行充分训练；
将所述人脸图像(201)分别输入所述性别识别模型、所述年龄识别模型和所述情绪识别模型中进行识别判断，并输出性别识别结果(401)、年龄识别结果(402)和情绪识别结果(403)。


5.如权利要求4所述的基于人的性别、心情和年龄的音乐推荐方法，其特征在于：所述输出的识别结果(400)包括，
性别识别结果(401)，包括男或女；
年龄识别结果(402)，所述年龄识别结果(402)为一自然数；
情绪识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：李楠，
申请(专利权)人：的卢技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32