[發明專利]節目推薦方法、系統及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201711180447.1
• 申請日: 2017-11-23
• 公開（公告）號: CN107948700A
• 公開（公告）日: 2018-04-20
• 發明（設計）人: 高曉林
• 申請（專利權）人: 深圳TCL數字技術有限公司
• 主分類號: H04N21/4223
• 分類號: H04N21/4223;H04N21/466;H04N21/442;H04N21/258;G06K9/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所44287
• 代理人: 胡海國

1.一種節目推薦方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

當偵測到用戶觀看節目時，采集當前用戶的人臉圖像；

對所述當前用戶的人臉圖像進行特征提取；

將提取到的當前用戶的人臉特征與預先存儲在云端數據庫中的人臉特征相匹配，所述云端數據庫中存儲有不同用戶的人臉特征及對應的節目參數；

若在所述云端數據庫中匹配到與所述當前用戶的人臉特征相對應的人臉特征，則從所述云端數據庫獲取與所述當前用戶的人臉特征相對應的節目參數；

根據所述節目參數向當前用戶推薦相應的節目。

2.根據權利要求1所述的節目推薦方法，其特征在于，所述節目參數包括：當前用戶在預設時間段內觀看節目的節目名稱、節目類型，以及觀看時間中的一種或多種。

3.根據權利要求2所述的節目推薦方法，其特征在于，所述從所述云端數據庫獲取與所述當前用戶的人臉特征相對應的節目參數的步驟之后還包括：

對所述節目參數進行聚類分析；

所述根據所述節目參數向當前用戶推薦相應的節目的步驟包括：

根據所述聚類分析的結果向用戶推薦相應的節目。

4.根據權利要求3所述的節目推薦方法，其特征在于，所述將提取到的當前用戶的人臉特征與預先存儲在云端數據庫中的人臉特征相匹配的步驟包括：

將提取到的當前用戶的人臉特征與預先存儲在云端數據庫中的人臉特征基于surf圖像匹配算法進行匹配。

5.根據權利要求1-4中任意一項所述的節目推薦方法，其特征在于，所述當偵測到用戶觀看節目時，采集當前用戶的人臉圖像的步驟之前還包括：

預先建立云端數據庫，所述云端數據庫存儲有用戶的人臉特征、與所述用戶的人臉特征相對應的節目參數。

6.根據權利要求5所述的節目推薦方法，其特征在于，所述預先建立云端數據庫的步驟包括：

采集用戶的人臉圖像，并對所述用戶的人臉圖像進行預處理；

從預處理過的人臉圖像中提取人臉特征；

記錄所述用戶在預設時間段內的節目觀看記錄，并從所述節目觀看記錄中獲取所述節目的節目參數；

基于所述預處理過的人臉圖像的人臉特征、所述節目參數建立云端數據庫。

7.根據權利要求6所述的節目推薦方法，其特征在于，所述預先建立云端數據庫的步驟之后還包括：

對所述云端數據庫中的節目參數進行加密處理；

所述若在所述云端數據庫中匹配到與所述當前用戶的人臉特征相對應的人臉特征，則從所述云端數據庫獲取與所述當前用戶的人臉特征相對應的節目參數的步驟包括：

若在所述云端數據庫中匹配到與所述當前用戶的人臉特征相對應的人臉特征，則基于匹配到的人臉特征對所述云端數據庫中的節目參數進行解密；

在解密成功后，從所述云端數據庫獲取與所述當前用戶的人臉特征相對應的節目參數。

8.根據權利要求6所述的節目推薦方法，其特征在于，所述從預處理過的人臉圖像中提取人臉特征的步驟包括：

使用Gabor小波對預處理過的人臉圖像進行變換，得到多個Gabor幅值圖像；

對每幅Gabor幅值圖像進行LBP編碼，得到LGBP特征圖像；

對每幅LGBP特征圖像進行分塊，并提取每個分塊的LGBP直方圖序列；

將多個LGBP直方圖序列串聯成一個向量，作為用以表述人臉特征的特征向量。

9.一種節目推薦系統，其特征在于，所述系統包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的節目推薦程序，所述節目推薦程序被所述處理器執行時實現如權利要求1-8中任意一項所述的節目推薦方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有節目推薦程序，所述節目推薦程序被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一項所述的節目推薦方法的步驟。