[实用新型]收视调查人员图像识别系统有效

专利信息
申请号: 201120096610.8 申请日: 2011-04-02
公开(公告)号: CN202102453U 公开(公告)日: 2012-01-04
发明(设计)人: 陈龙;邵丹殊 申请(专利权)人: 上海泓安信息科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/20;H04N21/258
代理公司: 上海专利商标事务所有限公司 31100 代理人: 施浩
地址: 200233 上海市徐*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 收视 调查 人员 图像 识别 系统
【说明书】:

技术领域

实用新型涉及一种图像识别应用技术,尤其涉及对电视机的收视调查人员进行图像识别的系统。

背景技术

在收视调查领域,一个非常关键的问题就是如何分辨收看电视的人员是谁。传统的方法是人员遥控器法。

就是发一个人员遥控器给用户,要求并教育用户家庭成员及客人在看电视的时候,都必须按他对应的人员遥控器上的按键,从而知道是谁在看电视。这种方法有明显的弊端。

1:打扰用户的收视行为,每个人来看电视或者离开不看电视,都要找出人员遥控器,并且要正确的按自己对应的遥控器按键才行。长期这样用户会很烦,配合度很差。这样也会最后造成收视率准确度低,不能真实的反映收视状况。

2:上门安装的时候,需要花很多时间教育样本户的每个人员,安装难度大,入户难道大。

3:用户的配合度差,那么就要花很多精力去监看用户数据,如果发现按键有异常,需要重新教育样本户,甚至重新上门和更换样本户,造成维护成本高。

实用新型内容

本实用新型的目的在于解决上述问题,提供了一种收视调查人员图像识别系统,可自动识别用户收看电视的人员信息,不打扰用户的收视行为,也无须用户配合做特别的动作。

本实用新型的技术方案为:本实用新型揭示了一种收视调查人员图像识别系统,包括图像采集装置、图像识别分析装置以及收视调查装置,其中:

图像采集装置,其输出端连接图像识别分析装置,采集用户电视机前的图像信息并将图像信息传输给图像识别分析装置;

图像识别装置,和收视调查装置建立双向连接,对图像信息进行分析以识别出图像中包含的人员的特征信息,并和预先设定的人员的特征信息进行比对,判断图像中的人员的特征信息所代表的人员,并将识别出的人员的信息输出给收视调查装置;

收视调查装置,把识别出的人员的信息和电视收视信息一起处理并传送到前端的服务器。

根据本实用新型的收视调查人员图像识别系统的一实施例,图像采集装置是采用可见光的摄像头。

根据本实用新型的收视调查人员图像识别系统的一实施例,图像采集装置是采用红外线的摄像头。

根据本实用新型的收视调查人员图像识别系统的一实施例,图像采集装置还包含一个红外线光源,发射设定光谱的红外光,在红外线的摄像头前加装滤光片,只接收该设定光谱的红外光。

根据本实用新型的收视调查人员图像识别系统的一实施例,收视调查人员图像识别系统安装在用户的电视机上。

本实用新型对比现有技术有如下的有益效果:本实用新型在用户家的电视机上面或周围安装人员识别设备,获得电视机前的图像信息,并根据用户家庭成员的人脸和体形等特征,自动的识别用户收看电视的人员信息,不打扰用户的收视行为,也不需要用户配合做特别的操作,是一种总体成本低,准确度高的方法。解决了收视调查领域最难解决的人员统计问题。这种人员识别设备可以设计的体积很小,放在电视机的上面或者没有遮挡的比较隐蔽的位置,可以看到收看电视的人就可以。可以设计合适的可视角度,捕捉到观看电视的人员的图像信息,进行处理。安装好后,用户就不需要再做任何操作,当电视机打开,或者机顶盒和其他播放设备打开,这个设备就可以自动的识别看电视的人员,进行分析处理和传送。真正做到对用户零打扰,也完全不会影响用户的收视行为和改变用户的收视习惯。

附图说明

图1示出了本实用新型的收视调查人员图像识别系统的实施例的原理图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本实用新型作进一步的描述。

图1示出了本实用新型的收视调查人员图像识别系统的实施例的原理。请参见图1,本实施例的收视调查人员图像识别系统包括如下的装置:图像采集装置10、图像识别分析装置12以及收视调查装置14。这三个装置之间的连接关系是图像采集装置10的输出端连接图像识别分析装置12,图像识别装置12和收视调查装置14建立双向连接。收视调查人员图像识别系统安装在用户的电视机上。

图像采集装置10采集用户电视机前的图像信息并将图像信息传输给图像识别分析装置12。图像采集装置10可以是采用可见光的摄像头。图像采集装置10也可以是采用红外线的摄像头。对于红外线摄像头而言,图像采集装置10还包含一个红外线光源,发射设定光谱的红外光。在红外线摄像头前加装滤光片,只接收该设定光谱的红外光,这样可以消除和大大减少环境光线的影响,去掉环境噪声,使识别的更精确,并且大大的减少识别算法的复杂度和运算量。

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