基于大数据的候选内容推送方法技术

本发明专利技术提供了一种基于大数据的候选内容推送方法，该方法包括：确定所述推送系统的多个用户的人脸特征；为每个图像生成人脸属性张量，识别推送系统的目标用户的第一图像；确定第一图像的第一人脸属性张量，从多个图像中识别图像子集确定包括与目标用户具有相似人脸的推送系统的多个候选用户的多个图像。本发明专利技术提出了一种基于大数据的候选内容推送方法，依据不同局部区域的相似度的组合定义个性化的相似性，采用多层特征更具有描述性，使得推送结果更加鲁棒稳定。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的候选内容推送方法
本专利技术涉及大数据，特别涉及一种基于大数据的候选内容推送方法。
技术介绍
近年来，随着互联网的迅猛增长，互联网图片的爆发性增长及安全监控设备的日益普及，每天都会产生海量的人脸图像数据，在这样大规模人脸数据库中，快速检索到自己感兴趣的一部分人脸图像已成为一个迫切的需求。目前，人脸检测和识别技术在各领域得到广泛应用，成为当前的一项研究热点。相似人脸搜索，即是给定一张待查找人脸，要从包含数十万甚至更多人脸的图像库中找到与其长相相似的结果，并返回按照其相似程度排序的图片序列。面对海量的人脸图像数据，需要对人脸数据进行有效的组织索引及查找分析，从而高效的搜索人脸图像。传统的方法是提取人脸图像的高维复杂的特征且要线性遍历整个人脸库来寻找最相似的人脸，检索速度慢。
技术实现思路
为解决上述现有技术所存在的问题，本专利技术提出了一种基于大数据的候选内容推送方法，包括：一种基于大数据的候选内容推送方法，其特征在于，包括：在图像库中存储推送系统的用户的多个图像；在所述多个图像的每个图像中确定所述推送系统的多个用户的人脸特征，所述人脸特征包括高级特征和低级特征；基于所确定的人脸特征，为所述多个图像中的每个图像生成人脸属性张量，其中每个人脸属性张量包括对应于高级特征的第一张量部分和对应于低级特征的第二张量部分；识别推送系统的目标用户的第一图像；确定第一图像的第一人脸属性张量，第一人脸属性张量包括对应于目标用户的高级特征的高级部分和对应于目标用户的低级特征的低级部分；通过以下步骤从多个图像中识别图像子集：将来自多个图像的人脸属性张量的第一张量部分与第一图像的第一人脸属性张量的高级部分进行比较；以及基于所述比较，从所述多个图像中排除不与所述第一图像共享多个高级特征的图像；并根据所识别的图像子集，通过将来自所识别的图像子集的人脸属性张量的第二张量部分与来自第一图像的第一人脸属性张量的高级部分进行比较，来确定包括与目标用户具有相似人脸的推送系统的多个候选用户的多个图像；以及所述推送系统向目标用户提供多个接口，用于与推送系统中与目标用户具有相似人脸的多个候选用户进行交互。优选地，其中每个人脸属性张量在n维空间中生成，其中n对应于由每个人脸属性张量表示的人脸特征的数量。优选地，还包括为所述推送系统的多个候选用户中的每一个确定相对于所述目标用户的低级人脸特征的相似度分值。优选地，还包括确定为所述推送系统的多个候选用户确定的多个低级的人脸特征相似度分值满足最小低级人脸特征阈值。优选地，所述目标用户的低级特征中的多个低级特征包括所述目标用户的第一图像内的多个点之间的多个测量距离。优选地，还包括利用人脸属性机器学习模型来确定人脸属性张量。优选地，接收所述目标用户所确认的对所述推送系统的多个候选用户的多个图像具有与所述目标用户的人脸相似度；基于所述确认结果，修改人脸相似度匹配机器学习模型；基于修改的人脸相似度匹配机器学习模型，从多个附加用户的多个图像中识别与目标用户具有相似人脸的多个附加图像；以及提供多个接口，用于与目标用户具有相似人脸的多个附加用户进行交互。优选地，其中，从目标用户的第一图像和第二图像中为目标用户确定第一人脸属性张量。优选地，其中根据目标用户的第一图像和第二图像确定目标用户的第一人脸属性张量包括，将目标用户的第一图像第二人脸属性张量与为目标用户的第二图像确定的第三人脸属性张量进行合并。优选地，针对与所述目标用户具有人脸相似度的所述多个候选用户中的每一个，确定与所述目标用户的共同性分值；以及基于共同性分值来排序多个候选用户的推送结果。本专利技术相比现有技术，具有以下优点：本专利技术提出了一种基于大数据的候选内容推送方法，人脸相似度计算不单依据人脸整体特征，还可依据不同局部区域的相似度的组合；通过调节各个五官区域权重的方式定义个性化的相似性，从而达到最优的用户体验。采用多层特征更具有描述性，更好地反映人脸属性的特点，使得人脸推送结果更加鲁棒稳定。附图说明图1是根据本专利技术实施例的基于大数据的候选内容推送方法的流程图。具体实施方式下文与图示本专利技术原理的附图一起提供对本专利技术一个或多个实施例的详细描述。结合这样的实施例描述本专利技术，但是本专利技术不限于任何实施例。本专利技术的范围仅由权利要求书限定，并且本专利技术涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本专利技术的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中的某些或所有细节也可以根据权利要求书实现本专利技术。本专利技术的一方面提供了一种基于大数据的候选内容推送方法。图1是根据本专利技术实施例的基于大数据的候选内容推送方法流程图。本专利技术公开的实施例描述了一种人脸识别推送系统，首先识别用户的图像，包括图像中的人脸特征，从与用户人脸相似的图像库中识别候选用户的图像，并向用户推送所识别的相似用户。维护用户的图像库，所述图像库中的每个图像包括用户的多个人脸特征。人脸特征包括人脸的物理特性，并采用人脸属性张量来表示人脸特征。在推送所识别的相似用户之后，允许用户与每个相似用户进行交互。在某些实施例中，人脸识别推送系统从图像库中计算用户图像和候选用户图像之间的相似度分值。基于相似度分值来确定相似用户的推送顺序。可选地，在识别相似用户之后，所述人脸识别推送系统使用共同性分值来组织相似用户的推送。例如，人脸识别推送系统确定用户和每个识别的相似用户之间的社交图相似度。然后，基于每个相似用户的共同性分值，将相似用户进行组织和排序并推送给用户，从而将与用户有更多共同画像的相似用户优先于具有更高相似度分值的相似用户。在图像库过大的情况下，所述人脸识别推送系统利用图像库子集来执行人脸相似度识别。人脸识别推送系统使用分类、标签或其他标识符包括元数据来初步过滤掉集合中具有与用户人脸相似的低概率的图像，以减少需要分析的图像数量。在使用元数据来减小图像库的示例中，人脸识别推送系统检测用户的各种人脸特征和属性，从图像本身导出元数据，或使用外部元数据来标识图像子集，外部元数据包括用户输入的数据、图像创建属性，或其他元数据。例如，所述人脸识别推送系统利用外部元数据来确定候选用户处于与该用户相同的阈值年龄范围内，并且因此对于该用户来说更有可能是相貌接近的用户。在某些实施例中，人脸识别推送系统允许用户对相貌接近的用户对用户的准确程度进行排名或评分。人脸识别推送系统可以使用验证来重新训练、重新学习，并向用户提供改进的相似推荐结果。如上所述，人脸特征包括数学特征和测量值，或人脸的点、边或部分之间的关系。具体的，所述人脸识别推送系统生成人脸属性张量，该张量表示从用户人脸识别的多个属性。人脸属性张量包括对应于多个识别的属性的分值。张量可在n维空间中表示，其中n对应于由张量表示的属性的数量。人脸识别推送系统比较两个人脸图像之间的人脸属性张量，以识别两个人脸之间的相似度。例如本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的候选内容推送方法，其特征在于，包括：/n在图像库中存储推送系统的用户的多个图像；/n在所述多个图像的每个图像中确定所述推送系统的多个用户的人脸特征，所述人脸特征包括高级特征和低级特征；/n基于所确定的人脸特征，为所述多个图像中的每个图像生成人脸属性张量，其中每个人脸属性张量包括对应于高级特征的第一张量部分和对应于低级特征的第二张量部分；/n识别推送系统的目标用户的第一图像；确定第一图像的第一人脸属性张量，第一人脸属性张量包括对应于目标用户的高级特征的高级部分和对应于目标用户的低级特征的低级部分；/n通过以下步骤从多个图像中识别图像子集：/n将来自多个图像的人脸属性张量的第一张量部分与第一图像的第一人脸属性张量的高级部分进行比较；以及基于所述比较，从所述多个图像中排除不与所述第一图像共享多个高级特征的图像；并根据所识别的图像子集，通过将来自所识别的图像子集的人脸属性张量的第二张量部分与来自第一图像的第一人脸属性张量的高级部分进行比较，来确定包括与目标用户具有相似人脸的推送系统的多个候选用户的多个图像；以及/n所述推送系统向目标用户提供多个接口，用于与推送系统中与目标用户具有相似人脸的多个候选用户进行交互。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的候选内容推送方法，其特征在于，包括：
在图像库中存储推送系统的用户的多个图像；
在所述多个图像的每个图像中确定所述推送系统的多个用户的人脸特征，所述人脸特征包括高级特征和低级特征；
基于所确定的人脸特征，为所述多个图像中的每个图像生成人脸属性张量，其中每个人脸属性张量包括对应于高级特征的第一张量部分和对应于低级特征的第二张量部分；
识别推送系统的目标用户的第一图像；确定第一图像的第一人脸属性张量，第一人脸属性张量包括对应于目标用户的高级特征的高级部分和对应于目标用户的低级特征的低级部分；
通过以下步骤从多个图像中识别图像子集：
将来自多个图像的人脸属性张量的第一张量部分与第一图像的第一人脸属性张量的高级部分进行比较；以及基于所述比较，从所述多个图像中排除不与所述第一图像共享多个高级特征的图像；并根据所识别的图像子集，通过将来自所识别的图像子集的人脸属性张量的第二张量部分与来自第一图像的第一人脸属性张量的高级部分进行比较，来确定包括与目标用户具有相似人脸的推送系统的多个候选用户的多个图像；以及
所述推送系统向目标用户提供多个接口，用于与推送系统中与目标用户具有相似人脸的多个候选用户进行交互。


2.根据权利要求1所述的方法，其中每个人脸属性张量在n维空间中生成，其中n对应于由每个人脸属性张量表示的人脸特征的数量。


3.根据权利要求1所述的方法，还包括为所述推送系统的多个候选用户中的每一个确定相对于所述目标用户的低级人脸特征的相似度分值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝嘉豪，刘国堂，
申请(专利权)人：广州弘晟计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44