[发明专利]一种信息推送方法及系统

权利要求书

1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

采集人脸图像；

获取所述人脸图像的特征信息；

将所述人脸图像的特征信息与预先建立的人脸图像数据库中的人脸图像特征模板进行匹配，当匹配的相似度大于预设阈值时，获取与所述人脸图像相关的信息；

根据所述人脸图像相关的信息，挖掘出所述人脸图像对应用户的行为信息；

向所述用户所在客户端推送与所述行为信息相关的信息；

所述采集人脸图像具体包括：

采集公共场所架设的摄像头的视频数据；

对采集的视频数据中的人脸图像进行交叉匹配；

对应存储匹配成功的人脸图像及获取所述人脸图像的地点和/或时间；

在采集人脸图像后，还包括：

对所述人脸图像进行预处理，所述预处理包括图像的灰度二值化、腐蚀以及膨胀；

其中，所述腐蚀处理为用RGB中的结构元素B，扫描所述二值化后的图像的每一个像素，用结构元素B与其覆盖的二值化图像做“与”操作，如果都为1，则结果图像的该像素为1，否则为0；

所述人脸图像数据库为以多个政府部门的数据库为基础的大数据知识库，包括采集的视频数据、人脸图像特征模板及居民个人信息；

将用户在不同数据库的信息关联，可通过唯一标示符识别不同数据库的同一用户；或者根据用户的基本信息计算用户间的相似度，当两用户的相似度大于或等于预设的相似度阈值时，则认为在不同数据库中的两用户为同一用户，将两用户的行为信息关联。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述人脸图像相关的信息，挖掘出所述人脸图像对应用户的行为信息具体包括：

根据所述人脸图像相关的信息，采用统计学习方法获得模型；

基于所获得的模型挖掘出所述人脸图像对应用户的行为信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，向所述用户所在客户端推送与所述行为信息相关的信息具体包括：

基于所获得的模型，生成用户可能行为列表；

对所述用户可能行为列表中的用户可能行为进行评分；

向所述用户所在客户端推送与评分最高的前N项用户可能行为相关的信息，所述N大于或等于1。

4.一种信息推送系统，其特征在于，所述系统包括：

图像采集单元，用于采集人脸图像；

特征信息获取单元，用于获取所述人脸图像的特征信息；

处理单元，用于将所述人脸图像的特征信息与预先建立的人脸图像数据库中的人脸图像特征模板进行匹配，当匹配的相似度大于预设阈值时，获取与所述人脸图像相关的信息；

行为信息挖掘单元，用于根据所述人脸图像相关的信息，挖掘出所述人脸图像对应用户的行为信息；

信息推送单元，用于向所述用户所在客户端推送与所述行为信息相关的信息；

所述图像采集单元具体用于：

采集公共场所架设的摄像头的视频数据；

对采集的视频数据中的人脸图像进行交叉匹配；

对应存储匹配成功的人脸图像及获取所述人脸图像的地点和/或时间；

所述系统还包括：

预处理单元，用于在采集人脸图像之后，对所述人脸图像进行预处理，所述预处理包括图像的灰度二值化、腐蚀以及膨胀；

其中，所述腐蚀处理为用RGB中的结构元素B，扫描所述二值化后的图像的每一个像素，用结构元素B与其覆盖的二值化图像做“与”操作，如果都为1，则结果图像的该像素为1，否则为0；

所述人脸图像数据库为以多个政府部门的数据库为基础的大数据知识库，包括采集的视频数据、人脸图像特征模板及居民个人信息；

数据库关联单元，用于将用户在不同数据库的信息关联，可通过唯一标示符识别不同数据库的同一用户；或者根据用户的基本信息计算用户间的相似度，当两用户的相似度大于或等于预设的相似度阈值时，则认为在不同数据库中的两用户为同一用户，将两用户的行为信息关联。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述行为信息挖掘单元包括：

模型获得模块，用于根据所述人脸图像相关的信息，采用统计学习方法获得模型；

行为信息挖掘模块，用于基于所获得的模型挖掘出所述人脸图像对应用户的行为信息。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述信息推送单元包括：

行为列表生成模块，用于基于所获得的模型，生成用户可能行为列表；

评分模块，用于对所述用户可能行为列表中的用户可能行为进行评分；

信息推送模块，用于向所述用户所在客户端推送与评分最高的前N项用户可能行为相关的信息，所述N大于或等于1。