[发明专利]信息推送方法和系统

权利要求书

1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：

获取用户生物特征信息；

根据所述用户生物特征信息确定所述用户的性别和/或年龄；

基于所述用户的性别和/或年龄向所述用户推送与所述用户的性别和/或年龄相适应的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户生物特征信息包括：

基于自适应提升算法识别用户脸部图像；

对所述用户脸部图像进行预处理；

对预处理后的用户脸部图像进行特征提取。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述用户脸部图像进行预处理包括：

将所述用户脸部图像进行图像灰度化处理；

将灰度化处理后的用户脸部图像进行几何归一化处理；

将几何归一化处理后的用户脸部图像进行直方图均衡化处理。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，对预处理后的用户脸部图像进行特征提取包括：

将同一张预处理后的用户脸部图像分割为不同尺度的子区域；

基于方向梯度直方图算法HOG对每个子区域进行特征提取；

顺序连接不同尺度的子区域提取的HOG特征，获得融合多尺度的HOG特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

基于高斯模糊算法核对年龄相关子区域施加权重；

利用主成分分析方法PCA对数据的敏感性，提高年龄相关关键子区域的权重。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述用户生物特征信息确定所述用户的性别包括：

将获取的用户脸部图像特征信息与样本人脸数据库中用户性别对应的图像特征进行比对，确定获取的用户脸部图像特征信息对应的用户性别；

其中，对所述样本人脸数据库中的图像进行多尺度HOG特征融合提取；将提取的本人脸数据库中的图像多尺度HOG特征进行训练支持向量机，获得性别分类器。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述用户生物特征信息确定所述用户的年龄包括：

将获取的用户脸部图像特征信息与样本人脸数据库中用户年龄对应的图像特征进行比对，确定获取的用户脸部图像特征信息对应的用户年龄；

其中，对所述样本人脸数据库中的图像进行带权重全局HOG特征提取，将提取的本人脸数据库中的图像带权重全局HOG特征进行训练支持向量机，获得年龄分类器。

8.一种信息推送系统，其特征在于，包括：

用户特征获取单元，用于获取用户生物特征信息；

性别年龄确定单元，用于根据所述用户生物特征信息确定所述用户的性别和/或年龄；

信息推送单元，用于基于所述用户的性别和/或年龄向所述用户推送与所述用户的性别和/或年龄相适应的信息。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，用户特征获取单元包括人脸检测模块、图像预处理模块和特征提取模块；

所述人脸检测模块用于基于自适应提升算法识别用户脸部图像；

所述图像预处理模块用于对所述用户脸部图像进行预处理；

所述特征提取模块用于对预处理后的用户脸部图像进行特征提取。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述图像预处理模块用于将所述用户脸部图像进行图像灰度化处理；将灰度化处理后的用户脸部图像进行几何归一化处理；将几何归一化处理后的用户脸部图像进行直方图均衡化处理。

11.根据权利要求9或10所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块用于将同一张预处理后的用户脸部图像分割为不同尺度的子区域；基于方向梯度直方图算法HOG对每个子区域进行特征提取；顺序连接不同尺度的子区域提取的HOG特征，获得融合多尺度的HOG特征。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块还用于基于高斯模糊算法核对年龄相关子区域施加权重；利用主成分分析方法PCA对数据的敏感性，提高年龄相关关键子区域的权重。