王志豪 朱浩宇 翁子揚(yáng) 馬燕
摘要:隨著時代的發(fā)展,線上廣告日趨成熟,可根據(jù)用戶喜好推薦廣告,但傳統(tǒng)的線下廣告越來越被人們忽視。所以針對線下廣告急需一次革新,運(yùn)用百度AI開放平臺的接口識別人體的各種屬性,與算法結(jié)合對屬性進(jìn)行分析從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出廣告,再根據(jù)人臉的表情數(shù)據(jù)判斷對廣告的喜惡程度適當(dāng)?shù)恼{(diào)整廣告的類型?;诖耍瑏磉_(dá)到線下廣告的精準(zhǔn)投放的目的,使廣告的效益達(dá)到最大化。
關(guān)鍵詞:線下廣告;百度AI開放平臺;精準(zhǔn)投放
中圖分類號:TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1009-3044(2019)36-0195-03
廣告經(jīng)過了多年發(fā)展已非常普遍,尤其是線上廣告的發(fā)展,已經(jīng)幾乎可已達(dá)到精準(zhǔn)投放了。例如像淘寶商城的電商軟件,已經(jīng)可以通過算法根據(jù)消費(fèi)者瀏覽記錄判斷消費(fèi)者的喜好,從而達(dá)到精準(zhǔn)的廣告投放和推送。
但傳統(tǒng)的線下廣告有諸多局限性,發(fā)展較慢。在追求高效率的時代里,線下廣告越來越被人們所忽視,沒有達(dá)到廣告效益的最大化。截至目前,僅有很少的方法可以使線下廣告的效率提高,且效率不是很高。
所以本文提出一套方法,借助百度AI開放平臺中對人體屬性的鑒別以及對人臉的檢測和數(shù)據(jù)庫中的SQLserver技術(shù),通過算法找到與當(dāng)前消費(fèi)者匹配度最高的廣告。然后通過觀察消費(fèi)者的表情判斷消費(fèi)者對已投放廣告的滿意程度,并適當(dāng)?shù)刈龀稣{(diào)整。從而極大程度上減少線下廣告不合時宜,且固定老套等缺點(diǎn)所帶來的影響。
1接口
百度智能云基于世界領(lǐng)先的百度大腦,提供拿來即用的視覺、語音等通用AI能力及行業(yè)解決方案、AI開發(fā)平臺及培訓(xùn)服務(wù)等。行業(yè)客戶可基于自身業(yè)務(wù)需求及數(shù)據(jù),定制出個性化智能應(yīng)用。本文所使用的就是百度AI開放平臺的人體檢測和人臉識別模塊。
1.1申請接口
首先申請百度AI開放平臺的API使用權(quán),得到了賬戶、API密鑰和密碼,然后在python上安裝了百度AI開放平臺的第三方庫——api。
1.2確定函數(shù)
方案中所需要的是關(guān)于人體數(shù)據(jù)中的性別、年齡段、上身服飾、下身服飾、上身服飾的細(xì)分類別、上下身服飾的顏色、配飾品、是否是正常人體和身上是否有遮擋。對應(yīng)于接口中的函數(shù)是age, gender, supper_wear, lower_wear, upper_wear_fg, up-per_color, lower_color, (bag, headwear, glasses), is_hum-an, oeelu-sIon,把這些函數(shù)包裝成一個類,將每個函數(shù)所能提供的固定的值傳遞給算法,作為算法處理的標(biāo)準(zhǔn),如1圖所示。經(jīng)過接口處理判斷后,得到圖2所示結(jié)果:
從上到下依次可以看到程序?qū)τ趫D片的判斷,在這里稍做聲明,我們在判斷配飾品的時候,僅以身上是否有包,帽子和眼鏡來判斷。如果有,返回True,如果沒有,返回False,以此進(jìn)行接下來的算法分析和處理。
在處理完身體各屬性之后,進(jìn)行人臉表情數(shù)據(jù)的測定。同樣還是使用百度AI開放平臺的人臉檢測接口。通過接口中的detect函數(shù)識別人臉的表情,例如:微笑(smile),傷心(sad),憤怒(angery)等。但是在此過程中我們發(fā)現(xiàn)判斷表情的準(zhǔn)確率還不是很高,所以我們沒有完成后期根據(jù)喜惡程度改變廣告類型的部分,如圖3所示。
代碼運(yùn)行過后得出結(jié)果:
以上,為接口在本文中的全部使用,對于接口的使用本項(xiàng)目組只是運(yùn)用到了基礎(chǔ)部分,提供了一些判斷的依據(jù)。
2匹配方法
定向廣告投放的定向是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵,在調(diào)用人臉檢測接口(以下簡稱接口)后,可更加準(zhǔn)確的來實(shí)現(xiàn)該目的。
2.1實(shí)現(xiàn)函數(shù)
(l):函數(shù)start():在開啟程序后將登陸預(yù)設(shè)在程序中的賬號以便與百度接口連接,若登錄失敗,會發(fā)送郵件信息聯(lián)系管理員。
(2):函數(shù)reset():導(dǎo)人cv2庫后利用攝像頭硬件定時(時長可以改變)拍攝場景照片,并將所拍攝照片利用預(yù)先設(shè)定好的包含有接口的函數(shù)y—o()來判定當(dāng)前場景是否有人員。在無人狀態(tài)下并不會播放廣告以達(dá)到省電的目的。
(3):函數(shù)y-o():到y(tǒng)-o()函數(shù)的輸出值為1時,將該圖像信息再次輸入函數(shù)infor()以得到一個包含有人物信息的列表(一個人時)或多個包含有人物信息的列表(多人時)。當(dāng)人物信息列表有多個時,將比對所有列表并保留數(shù)量最多的人物信息。最后infor0函數(shù)的輸出結(jié)構(gòu)僅有單個列表。
(4):將(3)中得到的列表輸入comp()函數(shù)后,逐一與數(shù)據(jù)庫中的商品標(biāo)簽值進(jìn)行比對(事先已對廣告做好大致分類)。到匹配度大于設(shè)定值(可調(diào)整)后,從本地存儲中調(diào)出該廣告并進(jìn)行播放。
(5):函數(shù)comp():在廣告播放完畢后,將調(diào)用reset0函數(shù),減輕本地存儲負(fù)擔(dān),也避免數(shù)據(jù)冗余。重復(fù)步驟(2)以使得系統(tǒng)開始下一次的廣告投放。
2.2操作步驟與思路
(1)開啟系統(tǒng)后調(diào)用函數(shù)start0。
(2)使用cv2調(diào)用系統(tǒng)攝像頭后定時拍攝當(dāng)前場景并調(diào)用y_00。
(3)當(dāng)前場景有人出現(xiàn)時調(diào)用infor()。
(4)在獲取當(dāng)前人物信息后調(diào)用comp(),
(5)當(dāng)廣告播放完畢后,調(diào)用reset(),并重復(fù)步驟(2)。
整個系統(tǒng)流程圖如圖5所示。
3數(shù)據(jù)庫
本項(xiàng)目基于深度學(xué)習(xí)的人體情緒與屬性識別的方法,搜集針對不同年齡、性別的不同類型廣告,為不同類型廣告確定標(biāo)簽,綜合考慮用戶情緒與屬性,以及不同類型廣告的標(biāo)簽,確定投放的廣告并建立關(guān)注廣告的人次以及人體屬性數(shù)據(jù)庫。
3.1基于人體屬性進(jìn)行商品分類
為建立商品廣告庫,首先需要對商品進(jìn)行系統(tǒng)分類,綜合考慮用戶屬性,使兩者相匹配。
將人體屬性的劃分一共有3層:
第1層為性別劃分,分為男、女2種;
第2層為年齡段劃分,分為青少年、中年、老年3種;
第3層為面部屬性劃分,由于需要利用百度AI開放平臺的接口,所以將面部屬性分為生氣、害怕、厭惡、高興、悲傷、驚訝和無情緒7種,與百度AI平臺的面部屬性相對應(yīng)。
假設(shè)單個人體屬性播放2個商品廣告,那么需要尋找84種不同的與人體屬性相匹配的廣告。
3.2尋找對應(yīng)商品圖案
利用百度與谷歌兩種不同搜索引擎尋找商品圖案,并標(biāo)上1-84作為商品標(biāo)簽方便數(shù)據(jù)庫的建立。 如下圖6所示。
最后,利用SQL Server建立了廣告數(shù)據(jù)庫,通過CREATETABLE語句建立表格,通過INSERT語句將84個商品圖案導(dǎo)入表格中。
4結(jié)束語
本文針對線下廣告的缺點(diǎn)基于百度AI開放平臺中的人體屬性數(shù)據(jù)判斷對傳統(tǒng)線下廣告進(jìn)行了一次創(chuàng)新。但是由于種種原因未能完成根據(jù)人臉表情對投放的廣告進(jìn)行更改的功能,將在以后的研究中逐步完善功能。
參考文獻(xiàn):
[1]孫會,企業(yè)運(yùn)用線下廣告的趨勢分析[J].邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2007(1):38-42.
[2]高華芳.購物中心的廣告、門道、渠道、態(tài)度、創(chuàng)意[J].時代經(jīng)貿(mào),2014(7):75-77.
[3]宋思曼.廣告對消費(fèi)者購買行為的影響因素分析[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2018(23):90-91
[4]董夢嬌.基于SURF算法的服裝3D人體特征點(diǎn)識別[J].北京服裝學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版,2018(4):37-44.
[5]張銘姍.城市戶外廣告的新特征和發(fā)展趨勢[J].青年記者,2017(6):80-90.
【通聯(lián)編輯:梁書】
收稿日期:2019-10-21
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金(61373004)資助項(xiàng)目
作者簡介:王志豪(1998-),男,河南鄭州人,學(xué)士,主要研究方向?yàn)槟J阶R別;朱浩宇(1998-),男,上海人,學(xué)士,主要研究方向?yàn)槟J阶R別;翁子揚(yáng)(1998-),男,上海人,學(xué)士,主要研究方向?yàn)槟J阶R別;通訊作者:馬燕(1970-),女,浙江海寧人,上海師范大學(xué)信息與機(jī)電工程學(xué)院計(jì)算機(jī)系教授,主要研究方向?yàn)閳D像分割、模式識別和三維建模等。