多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、设备及可读介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及多媒体处理领域。其中，所述推荐方法包括：对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。通过本申请实施例，能够快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据。

【技术实现步骤摘要】
多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、设备及可读介质
本申请实施例涉及多媒体处理领域，尤其涉及一种多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的多媒体平台和多媒体应用提供了基于用户的浏览历史和行为记录等信息进行各种个性化推荐的功能。以音频类客户端应用为例，音频类客户端应用的个性化推荐方法根据用户的兴趣和行为特点，帮助用户在海量音频中快速发现自己喜欢或可能喜欢的音频，提高用户黏性，促进音频播放和付费。在现有技术中，多媒体数据的推荐方法包括基于人口统计学的推荐方法、基于协同过滤的推荐方法，以及基于内容的推荐方法。其中，基于人口统计学的推荐方法是根据推荐系统的用户基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的多媒体数据推荐给当前用户。基于内容的推荐方法是在推荐引擎出现之初，应用最为广泛的推荐机制，其核心思想是根据推荐多媒体数据或内容的元数据，发现多媒体数据或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的多媒体数据。基于协同过滤的推荐方法是现今应用最为广泛的推荐机制，典型的方法是基于用户的协同过滤推荐，基本原理是：根据所有用户对多媒体数据或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K-邻居”的算法；然后，基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。然而，当用户具有试图满足用户即时情绪的多媒体消费需求时，由于没有主动捕捉用户的情绪，通过现有的多媒体数据的推荐方法很难快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据，而且人的情绪波动周期比较短，对具有试图满足用户即时情绪的多媒体消费需求的用户的多媒体数据的推荐应该做到快速识别、快速触达、快速消费。由此可见，如何快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据成为当前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，用于解决现有技术中存在的如何快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据的技术问题。根据本申请实施例的第一方面，提供了一种多媒体数据的推荐方法。所述方法包括：对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。根据本申请实施例的第二方面，提供了一种多媒体数据的推荐装置。所述装置包括：识别模块，用于对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；第一确定模块，用于确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；第二确定模块，用于基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。根据本申请实施例的第三方面，提供了一种多媒体数据的处理方法。所述方法包括：调用图像采集装置采集用户图像；获取根据所述用户图像确定的目标多媒体数据，所述目标多媒体数据根据用户情绪信息对应的多媒体属性信息确定，所述用户情绪信息通过对用户图像进行情绪识别获得；在多媒体数据客户端增加所述目标多媒体数据的显示元素。根据本申请实施例的第四方面，提供了一种多媒体数据的推荐方法。所述方法包括：对用于发布用户数据的发布数据源中的用户数据进行情绪识别，获得用户情绪信息；确定与所述用户情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；基于所述多媒体属性信息，确定与所述用户情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。根据本申请实施例的第五方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；计算机可读介质，配置为存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例的第一方面或者第四方面所述的多媒体数据的推荐方法，或者实现如上述实施例的第三方面所述的多媒体数据的处理方法。根据本申请实施例的第六方面，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如上述实施例的第一方面或者第四方面所述的多媒体数据的推荐方法，或者实现如上述实施例的第三方面所述的多媒体数据的处理方法。根据本申请实施例提供的多媒体推荐方案，对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息，并确定与用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息，再基于多媒体属性信息，确定与情绪信息匹配的待推荐多媒体数据，与现有技术相比，确定基于用户脸部图像识别得到的用户情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息，并基于多媒体属性信息，确定与情绪信息匹配的待推荐多媒体数据，能够快速高效地为用户端推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据，减少在查找多媒体数据的路径上耗费的时间，使得用户快速高效地获取与用户即时情绪匹配的多媒体数据，实现对资源的精准匹配和资源的有效访问，进而有效提升用户针对推荐的多媒体数据的使用体验。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1A为本申请实施例一中多媒体数据的推荐方法的步骤流程图；图1B为根据本申请实施例一提供的用户情绪信息与音频属性信息的映射过程的示意图；图1C为根据本申请实施例一提供的向用户推荐与用户即时情绪匹配的音频的效果的示意图；图1D为根据本申请实施例一提供的音频推荐过程的示意图；图2A为本申请实施例二中多媒体数据的推荐方法的步骤流程图；图2B为根据本申请实施例二提供的向用户推荐立体播放的音频的过程的示意图；图2C为根据本申请实施例二提供的音频推荐过程的示意图；图3A为本申请实施例三中多媒体数据的推荐方法的步骤流程图；图3B为根据本申请实施例三提供的多媒体数据的推荐过程的示意图；图4A为本申请实施例四中多媒体数据的处理方法的步骤流程图；图4B为根据本申请实施例四提供的多媒体数据的处理过程的示意图；图5为本申请实施例五中多媒体数据的推荐装置的结构示意图；图6为本申请实施例六中多媒体数据的推荐装置的结构示意图；图7为本申请实施例七中多媒体数据的推荐装置的结构示意图；图8为本申请实施例八中多媒体数据的处理装置的结构示意图；图9为本申请实施例九中多媒体数据的推荐装置的结构示意图；图10为本申请实施例十中电子设备的结构示意图；图11为本申请实施例十一中电子设备的硬件结构。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配置为解释相关专利技术，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。参照图1A，示出了本申请实施例一中的多媒体数据的推荐方法的步骤流程图。本实施例提供的多媒体数据的推荐方法包括以下步骤：在步骤S101中，对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多媒体数据的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；/n确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；/n基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种多媒体数据的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；
确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；
基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息，包括：
确定所述用户脸部图像与人脸图像库中的多个人脸图像的相似度；
确定所述人脸图像库中与所述用户脸部图像的相似度最大的人脸图像的人脸表情信息；
基于表情标签与情绪标签的映射关系，确定与所述人脸表情信息对应的情绪信息，并将与所述人脸表情信息对应的情绪信息确定为所述用户的情绪信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息，包括：
基于情绪标签与多媒体属性标签的映射关系，确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述待推荐多媒体数据包括待推荐音频时，所述方法还包括：
基于所述待推荐音频在历史时间段内的试听次数，对所述待推荐音频执行筛选操作，以获得筛选后的所述待推荐音频。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据之前，所述方法还包括：
基于所述多媒体属性信息，确定用于立体播放所述待推荐多媒体数据的第一全息动效素材的信息；
所述基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据，包括：
基于所述多媒体属性信息和所述第一全息动效素材的信息，确定所述待推荐多媒体数据中的目标推荐多媒体数据，及用于立体播放所述目标推荐多媒体数据的第二全息动效素材。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述多媒体属性信息包括音频属性信息时，所述音频属性信息包括以下中的至少一者：音频表演者的信息、音频曲风流派的信息、音频节拍的信息，
所述基于所述多媒体属性信息，确定用于立体播放所述待推荐多媒体数据的第一全息动效素材的信息，包括：
基于所述音频表演者的信息，确定所述第一全息动效素材中的表演者动效素材的信息；和/或
基于所述音频曲风流派的信息，确定所述第一全息动效素材中的虚拟形象动效素材的信息；和/或
基于所述音频节拍的信息，确定所述第一全息动效素材中的几何动效素材的信息。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述用户的权限信息，对所述目标推荐多媒体数据，及用于立体播放所述目标推荐多媒体数据的第二全息动效素材进行过滤，以获得过滤后的所述目标推荐多媒体数据，及用于立体播放过滤后的所述目标推荐多媒体数据的第三全息动效素材。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于过滤后的所述目标推荐多媒体数据和所述第三全息动效素材的版权信息，对过滤后的所述目标推荐多媒体数据和所述第三全息动效素材进行再次过滤，以获得再次过滤后的所述目标推荐多媒体数据，及用于立体播放再次过滤后的所述目标推荐多媒体数据的第四全息动效素材。


9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述用户针对所述目标推荐多媒体数据的过滤操作，从所述目标推荐多媒体数据中过滤掉用户选择过滤的多媒体数据。


10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多媒体属性信息和所述第一全息动效素材的信息，确定所述待推荐多媒体数据中的目标推荐多媒体数据，及用于立体播放所述目标推荐多媒体数据的第二全息动效素材之后，所述方法还包括：
基于所述目标推荐多媒体数据和所述第二全息动效素材进行全息投影播放。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标推荐多媒体数据和所述第二全息动效素材进行全息投影播放，包括：
对所述目标推荐多媒体数据进行解析，以获得解析后的所述目标推荐多媒体数据；
基于解析后的所述目标推荐多媒体数据和所述第二全息动效素材分别对应的多媒体属性信息，确定与解析后的所述目标推荐多媒体数据匹配的第五全息动效素材；
基于解析后的所述目标推荐多媒体数据的播放时间轨信息，将所述第五全息动效素材与解析后的所述目标推荐多媒体数据同步，并对同步后的所述第五全息动效素材进行动效图像渲染操作，以获得渲染后的所述第五全息动效素材；
基于渲染后的所述第五全息动效素材，对解析后的所述目标推荐多媒体数据进行全息投影播放。


12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述对解析后的所述目标推荐多媒体数据进行全息投影播放之后，所述方法还包括：
获取所述用户针对全息投影播放后的所述目标推荐多媒体数据的反馈数据；
基于所述反馈数据，对用于推荐所述目标推荐多媒体数...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙浩华，陆品冰，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY