一种基于活体属性识别技术的广告投放方法技术

本发明专利技术公开了一种基于活体属性识别技术的广告投放方法。包括创建基于卷积神经网络的人物特征检测模型、创建基于卷积神经网络的人物属性类别模型、创建广告数据集并依对广告数据作标签分类以关联相应的人物属性类别模型、基于人物特征检测模型获取人物的数字图像信息和/或音频信息、识别并分析获取到的特征数据以确定特征数据所对应的人物属性类别模型及根据特征数据投放与人物属性类别模型相对应的广告数据。本发明专利技术充分利用卷积神经网络算法所具有的深度学习能力以及训练能力来创建相应的模型，通过对广告投放环境内的图像和声音等信息的采集、特征提取、识别比对分析等，实现广告内容的精确投放、广告效果的监测反馈等效果。

A method of advertising based on the technology of living attribute recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于活体属性识别技术的广告投放方法
本专利技术涉及互联网传媒
，尤其是一种基于活体属性识别技术的广告投放方法。
技术介绍
众所周知，传统的广告投放方法一般是广告客户找到广告公司或传媒公司，跟广告/传媒公司签订广告制作及投放委托协议，约定好要投放的媒体(如电视、网络、建筑物等)、投放的时间段和时长，再执行协议。这样的广告投放方法效率低下，投放精度不够，无法将广告精准地投放到每个目标群体面前，客户的广告成本较高。另外，传统的广告/传媒公司的广告投放渠道和媒体也较为有限，无法完全满足广告客户对广告覆盖面的要求。随着多媒体技术、移动互联网及物联网技术的普及和推广，广告和传媒行业有了快速的发展；其中，以楼宇液晶广告的形式建立的广告营销传播平台，凭借其强制性、无干扰到达的特点，成为近年来兴起的最具个性和魅力的广告传播及营销方式；然而，这种广告传播及营销方法也因其所具有的强制性的特点以及无法根据受众随时变动广告内容的缺陷，而逐渐地导致广告价值无法得到充分的体现。鉴于，目前的广告客户对广告投放的精度和效率要求的提高，如何在利用现有资源的基础上实现广告内容的精准投放，已经成为广告商、企业主及消费者集中关注的问题。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于活体属性识别技术的广告投放方法。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于活体属性识别技术的广告投放方法，它包括如下步骤：S1、创建基于卷积神经网络的人物特征检测模型；<br>S2、依人物特征属性的差异创建多个基于卷积神经网络的人物属性类别模型；S3、创建广告数据集，并依人物属性类别模型对广告数据集中的各个广告内容作标签分类；S3、基于人物特征检测模型获取人物的数字图像信息和/或音频信息；S4、提取数字图像信息和音频信息中的特征数据；S5、识别并分析获取到的特征数据，以确定特征数据所对应的人物属性类别模型；S6、根据特征数据投放与人物属性类别模型相对应的广告数据。优选地，所述人物特征检测模型包括人脸图像特征检测模型和声音音频特征检测模型；其中，所述人脸图像特征检测模型的创建步骤包括S111、收集用于人脸检测的数据以形成人脸检测数据集；S112、依人脸检测数据集创建基于卷积神经网络的结构模型并进行学习训练；S113、固化结构模型的计算图结构，从而形成人脸图像特征检测模型；所述声音音频特征检测模型的创建步骤包括S121、收集并录制包含广告词汇在内的音频数据；S122、提取音频数据的MFCC特征数据；S123、将MFCC数据特征转换为向量和文字；S124、构建基于卷积神经网络的双向长短记忆网络模型；S125、固化双向长短记忆网络模型的计算图结构，从而形成声音音频特征检测模型。优选地，所述步骤S2包括S211、收集包含人物的性别、年龄、面部表情、眼部动作状态、语音等在内的人物特征属性，以形成多个人物属性类别数据集；S212、依人物属性类别数据集创建多个且多种基于卷积神经网络的结构模型并进行学习训练；S213、固化结构模型的计算图结构，从而形成多个且多种的人物属性类别模型。优选地，还包括步骤S7、依商品或服务的品牌差异创建基于卷积神经网络的品牌属性模型；在步骤S3中，还依品牌属性模型对广告数据集中的广告内容作标签分类；在步骤S6中，还根据特征数据投放与品牌属性模型相对应的广告数据。优选地，所述步骤S7包括S711、收集特定商品或服务的品牌数据，以形成品牌属性数据集；S712、依品牌属性数据集创建基于卷积神经网络的品牌属性网络模型并进行学习训练；S713、固化品牌属性网络模型的计算图结构，从而形成品牌属性模型。由于采用了上述方案，本专利技术充分利用卷积神经网络算法所具有的深度学习能力以及训练能力来创建相应的模型，通过对广告投放环境内的图像和声音等信息的采集、特征提取、识别比对分析等，实现广告内容的精确投放、广告效果的监测反馈等效果。附图说明图1是本专利技术实施例的逻辑流程参考图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。如图1所示，本实施例提供的一种基于活体属性识别技术的广告投放方法，包括如下步骤：S1、创建基于卷积神经网络的人物特征检测模型，即：利用现有的可作为识别人物特征的面部、形体、声音等常用的特征数据集，结合卷积神经网络算法来创建人物特征检测模型，以便在利用诸如摄像头、拾音器等设备对环境内的图像和声音等信息进行采集后，通过检测识别来获取符合人物基本特征的图像或声音；S2、依人物特征属性的差异创建多个基于卷积神经网络的人物属性类别模型，即：通过对现有人物的性别、年龄、面部表情、形体动作、声音内容等特征属性数据集的利用，结合卷积神经网络算法来创建各种类别的人物属性类别模型，以便将前述步骤中获取到的图像或声音进行分析后将其分类至所属的人物属性类别模型中；S3、根据准备投放的各种广告信息创建广告数据集并且对各个广告内容分别进行标签分类，以使每个人数属性类别模型均具有相关联的广告内容；S3、基于人物特征检测模型获取人物的数字图像信息和/或音频信息，即利用摄像头、拾音器等设备对环境内的图像和声音等数据进行采集后，利用人物特征检测模型来提取符合人物基本特征的图像或声音；S4、提取数字图像信息和音频信息中的特征数据，即：提取到符合人物基本特征的图像或声音后，通过对诸如面部表情特征、声音特征、形体动作特征等进行提取分析，以获得相应的特征数据；S5、识别并分析获取到的特征数据，以确定特征数据所对应的人物属性类别模型；即：将特征数据与人物属性类别模型进行比对分析，以找到当前特征数据所属或所对应的的人物属性类别模型；S6、根据特征数据投放与人物属性类别模型相对应的广告数据。由此，充分利用卷积神经网络算法所具有的深度学习能力以及训练能力来创建相应的模型(即类似于数据库)，通过对广告投放环境内的图像和声音等信息的采集、特征提取、识别比对分析等，可为广告内容的精确投放、广告效果的监测反馈、广告需求的数据调研等提供最为优化的方案，具体为：1、通过对广告投放环境内的诸如人物面部表情等特征的提取，不但可以有效且准确地分析出环境内关注当前广告的人物数量、年龄性别架构等；而且针对利用获取到的相关数据信息，亦可有针对性地切换或选择性播放或者定制适合当前人物群体需求的广告内容。2、通过对广告投放环境内的诸如语音特征(如含有特定商品或服务的广告语等)或者饰物品牌特征的提取，则可依据当前人物的需求切换或选择性播放或定制适合当前人物的广告内容，从而实现广告内容与人的互动，增强广告投放的精准度。作为优选方案，本实施例所述及的人物特征检测模型包括人脸图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于活体属性识别技术的广告投放方法，其特征在于：它包括如下步骤：/nS1、创建基于卷积神经网络的人物特征检测模型；/nS2、依人物特征属性的差异创建多个基于卷积神经网络的人物属性类别模型；/nS3、创建广告数据集，并依人物属性类别模型对广告数据集中的各个广告内容作标签分类；/nS3、基于人物特征检测模型获取人物的数字图像信息和/或音频信息；/nS4、提取数字图像信息和音频信息中的特征数据；/nS5、识别并分析获取到的特征数据，以确定特征数据所对应的人物属性类别模型；/nS6、根据特征数据投放与人物属性类别模型相对应的广告数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于活体属性识别技术的广告投放方法，其特征在于：它包括如下步骤：
S1、创建基于卷积神经网络的人物特征检测模型；
S2、依人物特征属性的差异创建多个基于卷积神经网络的人物属性类别模型；
S3、创建广告数据集，并依人物属性类别模型对广告数据集中的各个广告内容作标签分类；
S3、基于人物特征检测模型获取人物的数字图像信息和/或音频信息；
S4、提取数字图像信息和音频信息中的特征数据；
S5、识别并分析获取到的特征数据，以确定特征数据所对应的人物属性类别模型；
S6、根据特征数据投放与人物属性类别模型相对应的广告数据。


2.如权利要求1所述的一种基于活体属性识别技术的广告投放方法，其特征在于：所述人物特征检测模型包括人脸图像特征检测模型和声音音频特征检测模型；其中，
所述人脸图像特征检测模型的创建步骤包括
S111、收集用于人脸检测的数据以形成人脸检测数据集；
S112、依人脸检测数据集创建基于卷积神经网络的结构模型并进行学习训练；
S113、固化结构模型的计算图结构，从而形成人脸图像特征检测模型；
所述声音音频特征检测模型的创建步骤包括
S121、收集并录制包含广告词汇在内的音频数据；
S122、提取音频数据的MFCC特征数据；
S123、将MFCC数据特征转换为向量和文字；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵志强，
申请(专利权)人：淘屏新媒体有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44