[發(fā)明專利]基于多感知技術(shù)的智能3D廣告推薦方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210374144.4
• 申請日: 2012-10-07
• 公開（公告）號: CN102930454A
• 公開（公告）日: 2013-02-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊巨成;熊聰聰;肖斌;楊文成
• 申請（專利權(quán)）人: 樂配(天津)科技有限公司;天津科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于多感知技術(shù)的智能3D廣告推薦方法，包括步驟：第一階段的人群特征提取，第二階段的信息識別處理與判別，第三階段的智能3D廣告推薦。

2.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述第一階段的人群特征提取包括步驟：人臉特征提取、膚色特征提取、語音特征提取。

3.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述第二階段的信息識別處理與判別包括步驟：性別分類、年齡段分類。

4.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述第三階段的智能廣告投放包括步驟：通過人群的年齡、性別等進(jìn)行智能3D廣告的推薦投放。

5.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述人臉特征提取包括步驟：利用二維Gabor小波進(jìn)行圖像多尺度分析，精確地提取圖像局部區(qū)域內(nèi)多個圖像塊方向特征進(jìn)行整體特征提取，并利用柔性模型進(jìn)行局部特征精準(zhǔn)提取。

6.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述性別分類包括步驟：提取到人體的人臉等各種特征，利用線性判別方法提取訓(xùn)練檢測到的人體的特征,?同時利用Fisher?方法提取訓(xùn)練樣本和目標(biāo)圖像的特征，利用動態(tài)聚類方法對目標(biāo)圖像進(jìn)行分類,?并計(jì)算單分類器的平均識別率，利用男女訓(xùn)練樣本對ELM進(jìn)行訓(xùn)練，得到一組參數(shù)值，利用訓(xùn)練好的ELM對測試樣本進(jìn)行分類，利用各種融合規(guī)則進(jìn)行組合分類,?比較不同融合規(guī)則的分類精度。

7.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述年齡段分類包括步驟：提取到人體的人臉等各種特征，利用線性判別方法提取訓(xùn)練檢測到的人體的特征,?同時利用Fisher?方法提取訓(xùn)練樣本和目標(biāo)圖像的特征，利用動態(tài)聚類方法對目標(biāo)圖像進(jìn)行分類,?并計(jì)算單分類器的平均識別率，利用不同年齡段（老、中、青、少等）訓(xùn)練樣本對ELM進(jìn)行訓(xùn)練，得到一組參數(shù)值，利用訓(xùn)練好的ELM對測試樣本進(jìn)行分類，利用各種融合規(guī)則進(jìn)行組合分類,?比較不同融合規(guī)則的分類精度，根據(jù)對目標(biāo)圖像的分類迭代增加分類類別,?縮小年齡段分類區(qū)間,?以提高年齡段估計(jì)精度。