[发明专利]基于人脸识别的到店用户行为统计方法和装置

说明书

本申请提出一种基于人脸识别的用户到店行为统计方法和装置，方法包括：对当前时刻各摄像采集设备采集的图像数据进行解析处理，以获取当前时刻店内各区域的用户人脸图像；判断当前时刻店内第一用户的人脸图像是否与第一预设的人脸库中的第二用户的人脸图像匹配，其中，第一预设的人脸库中包含的人脸图像对应用户的到店时间与当前时刻的时间间隔小于阈值；若匹配，则根据第一用户当前所在的区域对第一预设的人脸库中的第二用户的到店行为进行更新。该方法由于第一预设的人脸库中存储的人脸图像对应用户的到店时刻与当前时刻的时间间隔小于阈值，从而在第一预设的人脸库中检索当前时刻获取的用户人脸图像，可以大大提高处理速度、准确性和实时性。

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的到店用户行为统计方法和装置。

背景技术

目前，在商场数字化到店行为识别场景中，会对抓取到的到店用户的照片进行人脸检测、搜索、存储，以进行店铺级别的到店行为统计和用户的历史到店行为追踪，帮助商家制定个性化营销策略。

但是随着到店用户数量的增加，店铺级别的到店用户人脸库的量级也会逐渐增加，从而使得对到店用户进行人脸检测和搜索的处理速度较慢、准确性和实时性较差。

发明内容

本申请提出一种基于人脸识别的到店用户行为统计方法和装置，用于解决相关技术中随着到店用户数量增加，在到店用户人脸库中对到店用户进行人脸检测和搜索存在处理速度较慢、准确性和实时性较差的问题。

本申请一方面实施例提出了一种基于人脸识别的到店用户行为统计方法，包括：

对当前时刻各摄像采集设备采集的图像数据进行解析处理，以获取当前时刻店内各区域的用户人脸图像；

判断当前时刻所述店内第一用户的人脸图像是否与第一预设的人脸库中的第二用户的人脸图像匹配，其中，第一预设的人脸库中包含的人脸图像对应用户的到店时间与当前时刻的时间间隔小于阈值；

若匹配，则根据所述第一用户当前所在的区域对所述第一预设的人脸库中的第二用户的到店行为进行更新。

本申请实施例的基于人脸识别的到店用户行为统计方法，通过首先对当前时刻各摄像采集设备采集的图像数据进行解析处理，以获取当前时刻店内各区域的用户人脸图像，然后判断当前时刻店内第一用户的人脸图像是否与第一预设的人脸库中的第二用户的人脸图像匹配，其中，第一预设的人脸库中包含的人脸图像对应用户的到店时间与当前时刻的时间间隔小于阈值，若匹配，则根据第一用户当前所在的区域对第一预设的人脸库中的第二用户的到店行为进行更新。本实施例中，由于第一预设的人脸库中存储的人脸图像对应用户的到店时刻与当前时刻的时间间隔小于阈值，由此利用第一预设的人脸库存储到店用户的人脸图像，从而在第一预设的人脸库中检索当前时刻获取的用户人脸图像，相比在包含之前所有到店用户的人脸图像的人脸库进行检索，可以大大提高处理速度、准确性和实时性。

本申请另一方面实施例提出了一种基于人脸识别的到店用户行为统计装置，包括：

解析模块，用于对当前时刻各摄像采集设备采集的图像数据进行解析处理，以获取当前时刻店内各区域的用户人脸图像；

第一判断模块，用于判断当前时刻所述店内第一用户的人脸图像是否与第一预设的人脸库中的第二用户的人脸图像匹配，其中，第一预设的人脸库中包含的人脸图像对应用户的到店时间与当前时刻的时间间隔小于阈值；

第一更新模块，用于当当前时刻所述店内第一用户的人脸图像与第一预设的人脸库中的第二用户的人脸图像匹配时，根据所述第一用户当前所在的区域对所述第一预设的人脸库中的第二用户的到店行为进行更新。