一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统，所述方法包括如下步骤：获取眼动数据，构建基于深度神经网络的视觉投射模型，根据所述视觉投射模型获取用户在信息流广告中的投射区域；获取情绪数据，构建基于深度神经网络的情绪评估模型，根据所述情绪评估模型判断用户逆反情绪数据；根据判断的用户逆反情绪数据从所述视觉投射模型中查找到和信息流广告相关的投射区域；根据所述投射区域执行广告投放的调整。结合所述眼动数据和情绪状态数据可以识别用户在广告浏览过程中可能存在的认知性回避和心理逆反状态，进一步根据检测到的认知性回避和心理逆反状态进行广告内容投放的调整。广告内容投放的调整。广告内容投放的调整。

【技术实现步骤摘要】
一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统


[0001]本专利技术涉及广告
，特别涉及一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统

技术介绍

[0002]目前，针对移动端媒体功能格式相匹配的原生性信息流广告(native advertising)，评估效果主要基于数据统计的兑换率(conversion rate)和跳过率(skipping)，其中兑换率利用数据统计页面访客中完成意向行为的比率，基于兑换率的评估方法有利于测量广告内容的移动用户获取情况，从而评估广告投放的投入产出情况(return on investment)，还可用以评估移动端不同策略及投放上的区别。而跳过率一方面有助于帮助确定用户偏好，了解用户需求，此外可以用于评估内容个性化投放的精准程度，以及用户的注视以及参与情况。现有信息流广告评估方法仅局限于对用户做出显性回应的内容做出分析，对于引起用户认知性回避及忽视的内容无法有效判定。在处于移动网络背景下的信息流广告易受到感知侵入、情境认知负荷等因素的影响，造成用户的认知性回避，即用户有意识地忽略此类内容，并产生心理逆反响应。传统的信息流广告评估算方法无法对用户的此类反应做出评估和响应，并及时做出调整，从而危及信息流广告的真实效力和用户体验，难以复现移动端用户使用的真实场景，无法实时评估用户对信息流广告的逆反状态和认知回避行为。

技术实现思路

[0003]本专利技术其中一个专利技术目的在于提供一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统，所述方法和系统利用移动端的摄像头捕捉用户的眼动数据，并利用智能穿戴装置获取用户情绪状态数据，结合所述眼动数据和情绪状态数据可以识别用户在广告浏览过程中可能存在的认知性回避和心理逆反状态，进一步根据检测到的认知性回避和心理逆反状态进行广告内容投放的调整，减少广告投放的负体验。
[0004]本专利技术另一个专利技术目的在于提供一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统，所述方法和系统将识别用户眼动数据中的兴趣区域，并进一步判定信息流广告内容和所述眼动数据兴趣区域的重合程度判定用户的关注水平，进一步可以发现用户的认知性回避状态的可能性。
[0005]本专利技术另一个专利技术目的在于提供一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统，所述方法和系统采用深度神经网络建立视觉评估模型，并结合人体姿态估计算法可以准确地识别人的眼动数据，提高识别的准确率。
[0006]为了实现至少一个上述专利技术目的，本专利技术进一步提供一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法，所述方法包括如下步骤：
[0007]获取眼动数据，构建基于深度神经网络的视觉投射模型，根据所述视觉投射模型获取用户在信息流广告中的投射区域；
[0008]获取情绪数据，构建基于深度神经网络的情绪评估模型，根据所述情绪评估模型判断用户逆反情绪数据；
[0009]根据所述眼动数据对投射区域的注视数据判断用户的认知性回避状态；
[0010]根据判断的用户逆反情绪数据和认知性回避状态数据从所述视觉投射模型中查找到和信息流广告相关的投射区域；
[0011]根据所述投射区域执行广告投放的调整。
[0012]根据本专利技术其中一个较佳实施例，所述视觉投射模型的构建方法包括：实时获取用户的屏幕数据，并通过用户移动终端的摄像头实时采集用户眼动数据，根据所述屏幕数据判断不同信息流广告的目标内容区域。
[0013]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述视觉投射模型的构建方法包括：根据获取的眼动数据构建视觉投射判定参数，其中所述视觉投射判定参数包括：目标区域注视时长、首次注视视觉、单次注视时长、单次注视间隔标准差、目标区域注视次数、跳读率、再注视比率和再注视眼动。
[0014]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述视觉投射模型的构建方法包括：获取眼动数据中包括眼球大小、眼球形状、瞳孔颜色、真实注视方向和光照量构建多个样本的特征作为训练数据，将所述训练数据输入到所述深度神经网络中，并计算均方根误差作为深度神经网络默认参数的更新依据。
[0015]根据本专利技术另一个较佳实施例，根据所述视觉投射判定参数采用注意力算法计算目标区域注视时长和单次注视时长，并分别配置目标区域注视时长阈值和单次注视时长阈值，若计算的目标区域注视时长和单次注视时长中的至少一个大于各自对应的阈值，则将该样本数据输入到情绪评估模型中进行逆反情绪的判别。
[0016]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述情绪评估模型进行逆反情绪的判别的方法包括如下步骤：获取眼动数据构建瞳孔变异判别参数，并获取情绪数据中的心率数据构建心率变异判别参数，其中所述心率变异判别参数包括基于时域分析的心跳标准差、相邻心跳间隔、相邻心跳占浏览区间正常心跳比率；以及基于频域分析的心率变异度评估、高频范围评估、低频范围评估和高低频比值，所述瞳孔变异判别参数包括左右两只眼睛的凝视点瞳孔直径、眼球震颤频率和眨眼频率，将所述心率变异判别参数和瞳孔特征变异参数输入到所述情绪评估模型中，采用梯度下降算法计算对所述情绪评估模型参数的更新。
[0017]根据本专利技术另一个较佳实施例，通过所述情绪评估模型判断存在逆反情绪的时段，并根据所述逆反情绪时段确定所述视觉投射模型检测到的用户在屏幕上的注视投射区域，进一步根据所述注视投射区域和屏幕数据查询到对应的广告内容。
[0018]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述情绪评估模型的参数包括：隐藏层阈值和输入权重，通过训练数据迭代后更新所述隐藏层阈值和输入权重，并在输出层设置对应的逆反情绪等级标签，其中所述等级标签包括高等级、中等级和低等级，用于分别表示逆反情绪状态的程度。
[0019]为了实现至少一个上述专利技术目的，本专利技术进一步提供一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评系统，所述系统执行上述一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法。
[0020]本专利技术进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法。
附图说明
[0021]图1显示的是本专利技术一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法流程示意图。
具体实施方式
[0022]以下描述用于揭露本专利技术以使本领域技术人员能够实现本专利技术。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本专利技术的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本专利技术的精神和范围的其他技术方案。
[0023]可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。
[0024]请结合图1，本专利技术公开了一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法和系统，其中所述方法包括如下步骤：首先当信息流广告在用户的移动终端显示时，对所述信息流广告在屏幕中的位置进行实时采样，并记录该广告在对应区域的像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取眼动数据，构建基于深度神经网络的视觉投射模型，根据所述视觉投射模型获取用户在信息流广告中的投射区域；获取情绪数据，构建基于深度神经网络的情绪评估模型，根据所述情绪评估模型判断用户逆反情绪数据；根据所述眼动数据对投射区域的注视数据判断用户的认知性回避状态；根据判断的用户逆反情绪数据和认知性回避状态数据从所述视觉投射模型中查找到和信息流广告相关的投射区域；根据所述投射区域执行广告投放的调整。2.根据权利要求1所述的一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法，其特征在于，所述视觉投射模型的构建方法包括：实时获取用户的屏幕数据，并通过用户移动终端的摄像头实时采集用户眼动数据，根据所述屏幕数据判断不同信息流广告的目标内容区域。3.根据权利要求1所述的一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法，其特征在于，所述视觉投射模型的构建方法包括：根据获取的眼动数据构建视觉投射判定参数，其中所述视觉投射判定参数包括：目标区域注视时长、首次注视视觉、单次注视时长、单次注视间隔标准差、目标区域注视次数、跳读率、再注视比率和再注视眼动。4.根据权利要求3所述的一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法，其特征在于，所述视觉投射模型的构建方法包括：获取眼动数据中包括眼球大小、眼球形状、瞳孔颜色、真实注视方向和光照量构建多个样本的特征作为训练数据，将所述训练数据输入到所述深度神经网络中，并计算视觉投射判定参数均方根误差作为深度神经网络默认参数的更新依据。5.根据权利要求4所述的一种基于眼动追踪和情绪状态的广告测评方法，其特征在于，根据所述视觉投射判定参数采用注意力算法计算目标区域注视时长和单次注视时长，并分别配置目标区域注视时长阈值和单次注视时长阈值，若计算的目标区域注视时长和单次注视时长中的至少一个大于各自对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉豪，潘煜，徐四华，金佳，
申请(专利权)人：上海外国语大学，
类型：发明
国别省市：