[發明專利]用于推送信息的方法和裝置

在審

• 申請號: 201910164581.5
• 申請日: 2019-03-05
• 公開（公告）號: CN109886378A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 莫仁鵬
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06K17/00
• 分類號: G06K17/00;G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/20
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種用于推送信息的方法，包括：

獲取包括人體臉部圖像的目標圖像；

將所述目標圖像輸入至預先訓練的考試狀態檢測模型，得到所述目標圖像的考試狀態檢測結果，其中，所述考試狀態檢測模型用于表征包括人體臉部圖像的圖像與圖像的考試狀態檢測結果之間的對應關系；

響應于確定所述考試狀態檢測結果表征的考試狀態屬于第一考試狀態，確定所述人體預定部位圖像對應的用戶信息；

將表征屬于第一考試狀態的提示信息推送給目標客戶端，其中，所述提示信息包括所確定的用戶信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述考試狀態還包括作弊狀態，所述作弊狀態是通過檢測考生的眼睛焦點是否脫離考卷超過預設時長得到的，所述方法還包括：

響應于檢測到考生的眼睛焦點脫離考卷超過預設時長，將表征該考生屬于作弊狀態的提示信息發送給監考客戶端，其中，所述提示信息還包括該考生的身份信息。

3.根據權利要求1-2之一所述的方法，其中，所述考試狀態檢測模型通過如下步驟訓練得到：

獲取樣本集，其中，樣本包括人體預定部位圖像的樣本圖像，以及與樣本圖像對應的樣本考試狀態檢測結果；

基于樣本集執行以下訓練步驟：將樣本集中的至少一個樣本的樣本圖像分別輸入至初始神經網絡，得到所述至少一個樣本中的每個樣本對應的考試狀態檢測結果；將所述至少一個樣本中的每個樣本對應的考試狀態檢測結果與對應的樣本考試狀態檢測結果進行比較，根據比較結果確定初始神經網絡是否達到預設的優化目標，響應于確定初始神經網絡達到所述優化目標，將初始神經網絡作為訓練完成的考試狀態檢測模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，訓練得到所述考試狀態檢測模型的步驟還包括：

響應于確定初始神經網絡未達到所述優化目標，調整初始神經網絡的網絡參數，以及使用未用過的樣本組成樣本集，使用調整后的初始神經網絡作為初始神經網絡，繼續執行所述訓練步驟。

5.一種用于推送信息的裝置，包括：

獲取單元，被配置成獲取包括人體臉部圖像的目標圖像；

輸入單元，被配置成將所述目標圖像輸入至預先訓練的考試狀態檢測模型，得到所述目標圖像的考試狀態檢測結果，其中，所述考試狀態檢測模型用于表征包括人體臉部圖像的圖像與圖像的考試狀態檢測結果之間的對應關系；

確定單元，被配置成響應于確定所述考試狀態檢測結果表征的考試狀態屬于第一考試狀態，確定所述人體預定部位圖像對應的用戶信息；

推送單元，被配置成將表征屬于第一考試狀態的提示信息推送給目標客戶端，其中，所述提示信息包括所確定的用戶信息。

6.根據權利要求5所述的裝置，其中，所述考試狀態還包括作弊狀態，所述作弊狀態是通過檢測考生的眼睛焦點是否脫離考卷超過預設時長得到的，所述裝置還包括：

發送單元，被配置成響應于檢測到考生的眼睛焦點脫離考卷超過預設時長，將表征該考生屬于作弊狀態的提示信息發送給監考客戶端，其中，所述提示信息還包括該考生的身份信息。

7.根據權利要求5-6之一所述的裝置，其中，所述考試狀態檢測模型通過如下步驟訓練得到：

獲取樣本集，其中，樣本包括人體預定部位圖像的樣本圖像，以及與樣本圖像對應的樣本考試狀態檢測結果；

基于樣本集執行以下訓練步驟：將樣本集中的至少一個樣本的樣本圖像分別輸入至初始神經網絡，得到所述至少一個樣本中的每個樣本對應的考試狀態檢測結果；將所述至少一個樣本中的每個樣本對應的考試狀態檢測結果與對應的樣本考試狀態檢測結果進行比較，根據比較結果確定初始神經網絡是否達到預設的優化目標，響應于確定初始神經網絡達到所述優化目標，將初始神經網絡作為訓練完成的考試狀態檢測模型。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，訓練得到所述考試狀態檢測模型的步驟還包括：

響應于確定初始神經網絡未達到所述優化目標，調整初始神經網絡的網絡參數，以及使用未用過的樣本組成樣本集，使用調整后的初始神經網絡作為初始神經網絡，繼續執行所述訓練步驟。