[发明专利]基于观众之间的关联信息播放广告的方法、装置和设备在审

专利信息
申请号: 201410356198.7 申请日: 2014-07-24
公开(公告)号: CN105303998A 公开(公告)日: 2016-02-03
发明(设计)人: 陈岩;高艳君;邱亚钦;严超;王强;黄英;熊君君 申请(专利权)人: 北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
主分类号: G09F27/00 分类号: G09F27/00
代理公司: 北京市立方律师事务所 11330 代理人: 郑瑜生
地址: 100028 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 观众 之间 关联 信息 播放 广告 方法 装置 设备
【说明书】:

技术领域

发明涉及多媒体技术领域,具体而言,本发明涉及基于观众之间的关联信息播放广告的方法、装置和设备。

背景技术

数字标牌(DigitalSignage)是一种全新的媒体概念,指的是在大型商场、超市、饭店、影院等人流汇聚的公共场所,通过具有大屏幕的终端显示设备,发布商业、财经和娱乐等信息的多媒体专业视听系统。其旨在特定的物理场所、特定的时间段对特定的人群进行信息的投放,从而取得广告效应。近些年来,随着新型人机交互技术的发展,使得计算机视觉、人工智能在信息获取、采集及监控、人机交互界面设计等方面开始发挥越来越重要的作用。将人脸特征识别技术与数字标牌媒体相结合,就可以根据不同的用户播放不同的广告内容,让投放的广告更有针对性,同时还可以统计观看广告的观众的人脸特征信息,并对其进行分析,根据统计分析结果调整播放广告,让播放的内容更有特色及针对性。

现有技术中,智能广告系统主要表现形态为根据观看者的个人信息,如年龄、性别、表情等,进行个性化的广告定制及投放,因此,广告信息是基于观看者的个人信息进行投放。现有技术的主要问题包括:

1)现有的智能广告投放系统主要侧重于针对单个观看者进行信息的提取与识别,忽略了对多个观看者之间的关联关系及共性的识别与分析,及根据识别分析结果推送与多个观看者相适应的广告。仅仅根据单个观看者的个性信息推送广告,广告形式及内容无法做到全方位个性化定制,因而广告的推送效果具有局限性。

2)现有的智能广告投放系统仅针对单个观看者进行简单的信息提取,并未能深度挖掘观看者信息,如视点停留时间、所属社会阶层、口音等,与商品信息,如商品内容、价格、销量,之间存在的内在关联,导致选取投放至观看者的广告信息与观看者匹配度较低,从而影响广告推送效果。同时,现有的智能广告投放系统仅侧重于对观看者进行广告的推送,而忽视获取观看者的反馈信息,从而无法做到广告推送的有的放矢。

3)现有的智能广告投放系统仅将观看者与广告信息进行简单的融合,如试衣魔镜等,广告的展现形式具有较大局限性,观看者对广告的兴趣度与接受度较低,进一步影响广告推送效果。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一,特别是现有的智能广告投放系统只针对单人进行信息的提取与识别,从而仅能够选取与单人相匹配的广告信息。

本发明提供了一种基于关联信息在显示屏上播放广告的方法,包括:

采集至少两位人体的数据,根据数据提取人体之间的关联信息;

根据关联信息,自动选定与关联信息对应的广告信息;

在显示屏上播放对应的广告信息。

本发明还提供了一种基于关联信息在显示屏上播放广告的装置,包括第一提取模块、选定模块和播放模块:

第一提取模块,用于采集至少两位人体的数据,根据数据提取人体之间的关联信息;

选定模块,用于根据关联信息,自动选定与关联信息对应的广告信息;

播放模块,用于在显示屏上播放对应的广告信息。

本实施例的方案中,通过采集显示屏前方存在的至少两位人体的数据,从数据提取人体之间的关联信息;随后可以根据关联信息自动选定与关联信息对应的广告信息;最终在显示屏上播放对应的广告信息。由于提取到的关联信息是显示屏前方存在的至少两位人体之间的共有关联特性,使得选取的广告信息与至少两位人体均具有较高的匹配度,广告信息与多人相适应,从而更加有针对性的基于关联信息向至少两位人体推送广告信息,实现了有的放矢的向多人推送广告信息,提高了广告推送效果;同时,也提升了观看者观看广告信息的观影体验。本发明提出的上述方案,对现有系统的改动很小,不会影响系统的兼容性,而且实现简单、高效。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:

图1为本发明实施例的基于观众之间的关联信息播放广告的方法流程图;

图2为语音检测示例图;

图3为人脸窗口检测示例图;

图4为脸部器官特征信息定位示例图;

图5为脸部表情信息、年龄信息、性别信息及肤色信息的识别示例图;

图6为眼睛视点定位计算示例图;

图7为脸部穿戴物检测示例图;

图8为人体窗口检测示例图;

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