[發明專利]一種基于人臉表情圖像的信息推薦效果的評價方法及手機

有效

• 申請號: 201310302929.5
• 申請日: 2013-07-18
• 公開（公告）號: CN104298682B
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 廣州華久信息科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/66
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種基于人臉表情圖像的信息推薦效果的評價方法及手機，屬于信息推薦和模式識別領域。

背景技術

信息推薦是近年來的一個熱門領域，如電子商務，社交網站等，它為用戶解決了信息的過載問題，承擔了在識別客戶消費偏好的基礎上，使客戶避免信息“超載”所帶來的麻煩。精準廣告投放是另一種特殊的信息推薦，目前很多商家不惜在廣告上花費巨資，希望利用龐大的用戶群，進行大范圍地推廣廣告，這類信息推薦減少了對用戶的困擾。還有一類信息推薦，用來改進營銷策略和開展新業務，例如在電信、銀行、保險、零售等行業，準確的信息推薦，有利于引導用戶消費，拓展市場。信息推薦中的信息是指展現給用戶觀看的任何信息，包括圖片、文字、視頻、游戲等，推薦的效果則是指這些信息對用戶產生的吸引力和心理反映，如感到驚奇，厭惡，高興等，這些效果進一步導致用戶的偏好行為，消費傾向改變和購買行動等，因此可以利用這些評價作為反饋來改進信息的推薦方法，例如改進廣告的投放方法，改進視頻的推薦方法，改進游戲的設計策略等。

推薦系統不但要考慮推薦的精度，還要考慮信息的來源和用戶對信息微妙的情感因素，而這些因素在現有推薦算法中難以建模和衡量。現有推薦系統也沒有考慮用戶在領域內的動態成長模型，例如推薦內容對用戶行為的影響，用戶對推薦信息的評價等。沒有將用戶對推薦信息的評價作為負反饋，推薦系統是不穩定的。存在這些困難的主要原因之一是現有推薦算法沒有準確地判斷用戶對推薦信息的心理反映。本發明直接通過用戶在閱讀推薦信息時的人臉表情來推斷用戶對推薦信息的滿意程度，以此評價信息推薦的效果。人臉表情包含了豐富的情感信息，是我們理解情感的重要途徑，因此通過人臉表情分析就可以實現人類的情感狀態判別，進而獲得用戶對推薦信息效果的評價。

智能手機的普及以及移動互聯網的發展使得很多推薦系統能夠將推薦的信息發送到手機上，很多人也習慣用手機來閱讀這些推薦的信息。手機具有攝像功能，人們在閱讀推薦的信息時，人臉表情是用戶對推薦信息的滿意程度的自然反映，因此通過自動采集用戶閱讀推薦信息時的人臉表情，進而通過人臉表情分析就可以判斷用戶的情感狀態，以此推斷信息推薦的效果。目前國內還沒有發現通過用手機人臉表情來評估信息推薦效果的方法。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：現有信息推薦系統缺乏對推薦信息的自動評估問題，特別是沒有考慮用戶對推薦信息的心理反映，難以取得滿意的推薦效果。

本發明涉及一種基于人臉表情圖像的信息推薦效果的評價方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

[1]用戶閱讀推薦信息如圖片、文字、網頁、視頻、游戲等形式的信息

[2]采集用戶閱讀推薦信息時的人臉表情圖像

[3]抽取人臉表情圖像的情感特征，構造特征向量

[4]利用人臉表情分類模型預測用戶的情感狀態

[5]將用戶的情感狀態作為推薦效果的評價

其中人臉情感分類模型的獲取過程包含以下步驟

[1]采集N個人臉表情圖像及其對應的情感類別

[2]構造每個人臉表情圖像的特征向量

[3]構造訓練數據，以人臉表情圖像的特征向量為輸入，其對應的情感類別為輸出，構成訓練樣本集合

[4]采用訓練樣本集合，學習人臉情感分類模型

[5]以M倍交叉驗證方式選擇人臉情感分類模型的最佳參數，進而獲得對應參數的人臉情感分類模型。

本發明還涉及一種基于人臉表情圖像的信息推薦效果的評價手機，其特征在于，所述的手機系統包括：一個人臉表情訓練樣本數據庫，推薦信息閱讀模塊，手機攝像頭控制模塊，人臉表情圖像采集模塊，人臉表情圖像的特征向量構造模塊，人臉表情分類模塊，信息推薦效果評價模塊，人臉表情分類模型學習模塊，信息推薦效果顯示模塊，信息推薦效果檔案管理模塊。其中推薦信息閱讀模塊的輸出與手機攝像頭控制模塊的輸入連接，手機攝像頭控制模塊的輸出與人臉表情圖像采集模塊的輸入連接，人臉表情圖像采集模塊的輸出與人臉表情圖像的特征向量構造模塊的輸入連接，人臉表情圖像的特征向量構造模塊的輸出與人臉表情分類模塊的輸入連接，人臉表情分類模型學習模塊的輸出與人臉表情分類模塊的輸入連接，人臉表情分類模塊的輸出與信息推薦效果評價模塊的輸入連接，信息推薦效果評價模塊的輸出與信息推薦效果顯示模塊的輸入連接，信息推薦效果顯示模塊的輸出與信息推薦效果檔案管理模塊的輸入連接。

有益效果

與現有技術相比，本發明的一種基于人臉表情圖像的信息推薦效果的評價方法及手機具有以下優點：