用於商品選購的方法和系統與流程
2023-06-20 18:53:44
本發明涉及智能控制領域，尤其涉及一種用於商品選購的方法和系統。
背景技術：
目前大型綜合購物中心建築面積大，品牌多，顧客的選購範圍大、可選商品的種類繁多。顧客在選購商品時，往往要貨比三家，逐一瀏覽各個店鋪後進行再決定選購目標。這時常常出現以下幾種情況：第一，顧客瀏覽完一層或幾層店鋪後，覺得對之前某個店鋪的商品較為滿意，這時又想不起來該店鋪的具體方位；第二，相同類型的商品，雖然款式類似，但是記不清在之前店鋪挑選時該商品的價格是多少；第三，覺得某兩個店鋪的衣服大致相似，但是由於記不清之前店鋪的衣服細節，無法做出決定。
對於第一種情況，顧客只能進行逐一查找店鋪，憑運氣找到中意的店鋪。對於第二和第三種情況，在顧客記住店鋪位置的情況下需要返回之前店鋪查找商品再進行比較，而如果客戶記不清店鋪位置，就只能逐一查找。上述三種情況，顧客為了比較商品均要走很多重複路線，影響了購物效率，降低了購物體驗。
技術實現要素：
本發明的發明人發現了上述現有技術中存在問題，並因此針對上述問題中的至少一個問題提出了一種新的技術方案。
根據本發明的一個方面，提供了一種用於商品選購的方法，包括：
接收視頻信息；
根據視頻信息得到用戶的表情識別結果和興趣度；
根據所述表情識別結果和所述興趣度，向用戶下發商品信息。
在一個實施例中，根據所述視頻信息得到用戶的表情識別結果的步驟包括：
採用幀間差分法，根據所述視頻信息中的相鄰兩幀獲得用戶表情特徵的暫態特徵信息，所述用戶表情特徵包括眉毛到眼睛的距離、眉毛到嘴的距離以及嘴到眼睛的距離；
將暫態特徵信息與所述用戶表情的基準特徵信息進行比較，獲得用戶的表情識別結果，所述表情識別結果包括滿意和不滿意。
在一個實施例中，將暫態特徵信息與所述用戶表情的基準特徵信息進行比較，獲得用戶的表情識別結果的步驟包括：
根據暫態特徵信息得到暫態特徵值；
根據基準特徵信息得到基準特徵值；
統計所述視頻各幀中暫態特徵值大於基準特徵值的數量；
當所述數量超過預定數值時，判斷用戶滿意，否則為不滿意。
在一個實施例中，根據所述視頻信息得到用戶的興趣度的步驟包括：
根據所述視頻信息統計用戶的停留時間；
當所述停留時間超過預定時間時，判斷用戶感興趣，所述興趣度包括感興趣和不感興趣。
在一個實施例中，根據所述表情識別結果和所述興趣度，向用戶下發商品信息的步驟包括：
根據所述表情識別結果和所述興趣度，向用戶下發滿意的和/或感興趣的商品信息。
在一個實施例中，上述任一實施例涉及的商品信息包括商品圖像、位置和價格。
根據本發明的另一方面，提供了一種用於商品選購的系統，包括：
視頻單元，用於接收視頻信息；
表情分析單元，用於根據所述視頻信息得到用戶的表情識別結果；
興趣度分析單元，用於根據所述視頻信息得到用戶的興趣度；
發送單元，用於根據所述表情識別結果和所述興趣度，向用戶下發商品信息。
在一個實施例中，所述表情分析單元，具體用於採用幀間差分法，根據所述視頻信息中的相鄰兩幀獲得用戶表情特徵的暫態特徵信息，所述用戶表情特徵包括眉毛到眼睛的距離、眉毛到嘴的距離以及嘴到眼睛的距離；將暫態特徵信息與所述用戶表情的基準特徵信息進行比較，獲得用戶的表情識別結果，所述表情識別結果包括滿意和不滿意。
在一個實施例中，所述表情分析單元，還用於根據暫態特徵信息得到暫態特徵值；根據基準特徵信息得到基準特徵值；統計所述視頻各幀中暫態特徵值大於基準特徵值的數量；當所述數量超過預定數值時，判斷用戶滿意，否則為不滿意。
在一個實施例中，所述興趣度分析單元具體用於根據所述視頻信息統計用戶的停留時間；當所述停留時間超過預定時間時，判斷用戶感興趣，所述興趣度包括感興趣和不感興趣。
在一個實施例中，所述發送單元，具體用於根據所述表情識別結果和所述興趣度，向用戶下發滿意的和/或感興趣的商品信息。
在一個實施例中，上述任一實施例涉及的商品信息包括商品圖像、位置和價格。
本發明的用於商品選購的方法和系統，通過對用戶表情識別和興趣度進行分析，根據表情識別結果和興趣度向用戶下發商品信息，幫助用戶快速定位滿意商品，節省了購物時間，提升了購物體驗。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例或描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明的用於商品選購的方法的一個實施例的示意圖。
圖2為本發明的用於商品選購的方法中獲得表情識別結果的方法的一個實施例的示意圖。
圖3為本發明的用於商品選購的方法的另一個實施例的示意圖。
圖4為本發明的用於商品選購的系統的一個實施例的示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
圖1為本發明的用於商品選購的方法一個實施例的示意圖。優選的，本實施例的方法步驟由本發明的用於商品選購的系統執行。如圖1所示，本實施例的方法包括：
步驟101，接收視頻信息。
在一個實施例中，視頻信息可以從設置在各店鋪的多個攝像頭獲取。
步驟102，根據視頻信息得到用戶的表情識別結果和興趣度。例如，採用表情識別技術，對視頻信息中用戶的表情進行識別，獲得用戶的表情識別結果，表情識別結果包括用戶對商品是否滿意。還可以從視頻信息中獲得用戶對商品的興趣度。
在一個實施例中，通過對視頻信息中用戶在某個櫃檯或商品的停留時間進行統計，當停留時間超過了預定時間時(例如5分鐘)，則判斷用戶對此商品感興趣。
步驟103，根據表情識別結果和興趣度，向用戶下發商品信息。其中，商品信息可以包括但不限於商品圖像、位置和價格。商品信息可以櫃檯、店鋪的位置保存在資料庫中，也可以基於視頻信息得到用戶所在的店鋪或櫃檯的位置，然後進行商品識別，或者通過在視頻信息中獲取的商品二維碼、條形碼編號等代碼進行查找。可以僅下發用 戶滿意的商品信息，僅下發用戶感興趣的商品信息，或者用戶既感興趣又滿意的商品信息。本領域技術人員可以根據具體的應用場景靈活配置相應的下發策略。
圖1所示的實施例中，用戶能夠獲得下發的商品信息，從而獲得心儀商品的商品圖像、位置和價格等信息，避免了在購物中心往複查找商品的不便，從而提高了顧客的購物體驗。
圖2為本發明的用於商品選購的方法中獲得用戶表情識別結果的方法的一個實施例的示意圖。如圖2所示，包括：
步驟201，採用幀間差分法，根據視頻信息中的相鄰兩幀獲得用戶表情特徵的暫態特徵信息，用戶表情特徵包括眉毛到眼睛的距離、眉毛到嘴的距離以及嘴到眼睛的距離。
人臉面部表情是由面部肌肉的收縮運動引起的，基於面部的眉毛、眼睛、嘴等面部特徵發生基於彼此之間距離長度的形變，這種引起人臉暫時形變的特徵叫做暫態特徵，而處於中性表情狀態下的眉毛、眼睛、嘴相互之間幾何距離長度結構成為永久特徵，即基準特徵。採用幀間差分法，可以根據視頻信息中相鄰兩幀獲得用戶表情特徵的暫態特徵信息，包括但不限於用戶眉毛到眼睛的距離、眉毛到嘴的距離以及嘴到眼睛的距離。
步驟202，將暫態特徵信息與用戶表情的基準特徵信息進行比較，獲得用戶的表情識別結果，表情識別結果包括滿意和不滿意。
可以採用多種方式獲取用戶表情的基準特徵信息。例如，可以在購物中心設置註冊查詢終端，該終端設置有攝像頭。用戶通過手機應用掃描二維碼或者輸入用戶名和密碼的方式登入本發明的系統。攝像頭採集用戶的面部特徵信息，從而獲得基準特徵信息。在另一種實現方式中，可以從遍布在購物中心櫃檯的攝像頭獲取用戶的實時表情信息，通過計算平均值來獲取用戶表情的基準特徵信息。
在一個實施例中，根據獲得的暫態特徵信息，可以得到用戶的暫態特徵值，例如眉毛到眼睛的距離。根據基準特徵信息得到基準特徵值。然後，統計在視頻各幀中暫態特徵值大於基準特徵值的數量。經 過大量統計和實驗發現，當人滿意或愉悅時，眉毛、眼睛和嘴之間的相對距離會增加，反之則會減小或不變。這裡可以通過設置於櫃檯的攝像頭獲取視頻信息，統計用戶在該櫃檯的停留時間段內的暫態特徵值大於基準特徵值的數量；也可以是固定時間段(例如2分鐘)內的暫態特徵值大於基準特徵值的數量，此時當用戶停留時間小於固定時間時，則不進行統計，減小了運算量。在一個具體實施例中，例如在接收的100幀視頻信息中，用戶暫態特徵值大於基準特徵值的數量超過了70幀，則認為用戶滿意，否則為不滿意。
在圖2所示的獲取表情識別的方法中，基於視頻信息中的暫態特徵值，與用戶的基準特徵值進行比較並統計，更為精準的判斷用戶的滿意度。
圖3為本發明的用於商品選購的另一個實施例的示意圖。如圖3所示，包括：
步驟301，接收視頻信息。其中視頻信息可以從設置於各個店鋪或櫃檯的攝像頭中獲取。對於用戶表情的識別進入步驟302，對於用戶興趣度的判斷進入步驟307。
步驟302，根據視頻中的相鄰兩幀獲得用戶表情特徵的暫態特徵信息。例如，可以採用幀間差分法獲取用戶的暫態特徵信息。
步驟303，根據暫態特徵信息得到暫態特徵值。
步驟304，根據基準特徵信息得到基準特徵值。這裡，基準特徵信息可以通過用戶在註冊查詢終端中註冊時，視頻採集，可以是統計暫態特徵信息，得到統計平均值獲得。
步驟305，統計視頻各幀中暫態特徵值大於基準特徵值的數量。
步驟306，當暫態特徵值大於基準特徵值的數量超過預定數值時，則判斷用戶滿意，否則判斷用戶不滿意，然後進入步驟309。
步驟307，根據視頻信息統計用戶的停留時間。例如，可以統計用戶在某個店面或某個櫃檯的停留時間。
步驟308，當停留時間超過預定時間時，判斷用戶感興趣。其中用戶的興趣度包括感興趣和不感興趣。預定時間可以根據實際情況進 行設定，例如5分鐘。
步驟309，根據表情識別結果和興趣度，向用戶下發商品信息。例如，可以僅下發用戶滿意的商品信息，僅下發用戶感興趣的商品信息，或者用戶既感興趣又滿意的商品信息。本領域技術人員可以根據具體的應用場景靈活配置相應的下發策略。可以在購物中心設置本發明系統中的下發單元，例如註冊查詢終端，用戶在購物時，可以登錄註冊查詢終端進行查詢。
圖3所示的實施例中，通過對用戶表情識別和興趣度進行分析，根據表情識別結果和興趣度向用戶下發商品信息，顧客在需要查找自己心儀商品時，僅需在註冊查詢終端等下發單元處登錄系統，就可以幫助用戶快速定位滿意商品，節省了購物時間，提升了購物體驗。
圖4為本發明的用於商品選購的系統的一個實施例的示意圖。如圖4所示，包括：視頻單元401、表情分析單元402、興趣度分析單元403和發送單元404，其中：
視頻單元401用於接收視頻信息。
表情分析單元402用於根據視頻信息得到用戶的表情識別結果。
在一個實施例中，表情分析單元402具體用於採用幀間差分法，根據視頻信息中的相鄰兩幀獲得用戶表情特徵的暫態特徵信息，用戶表情特徵包括眉毛到眼睛的距離、眉毛到嘴的距離以及嘴到眼睛的距離；將暫態特徵信息與用戶表情的基準特徵信息進行比較，獲得用戶的表情識別結果，表情識別結果包括滿意和不滿意。還用於根據暫態特徵信息得到暫態特徵值；根據基準特徵信息得到基準特徵值；統計視頻各幀中暫態特徵值大於基準特徵值的數量；當數量超過預定數值時，判斷用戶滿意，否則為不滿意。
興趣度分析單元403用於根據視頻信息得到用戶的興趣度。
在一個實施例中，興趣度分析單元403具體用於根據視頻信息統計用戶的停留時間；當停留時間超過預定時間時，判斷用戶感興趣，興趣度包括感興趣和不感興趣。
發送單元404用於根據表情識別結果和興趣度，向用戶下發商品 信息。
在一個實施例中，發送單元404可以是設置在購物中心的註冊查詢終端，可以僅下發用戶滿意的商品圖像、位置和價格等商品信息，也可以僅下發用戶感興趣的商品信息，或者用戶既感興趣又滿意的商品信息。本領域技術人員可以根據具體的應用場景靈活配置相應的下發策略。
下面對本發明用於商品選購的系統的一個具體實施例進行說明。購物中心在各層設置有多個註冊查詢終端，該終端可作為下發單元。顧客A在進入購物中心後，通過手機應用掃描二維碼或者輸入用戶名密碼登陸系統，攝像頭將顧客A的視頻信息發送給視頻單元。表情分析單元根據視頻信息獲得顧客A的基準特徵信息，從而得到基準特徵值。顧客A在登陸系統註冊後，開始購物。與此同時，各櫃檯、店鋪設置的攝像頭將顧客A的視頻信息發送給視頻單元。表情分析單元採用表情識別技術，對視頻信息中用戶的表情進行識別，獲得顧客A的暫態特徵信息，進而得到暫態特徵信息值，通過與基準特徵信息值對比，得到顧客A的滿意度分析結果。興趣度分析單元根據視頻信息統計顧客A在某櫃檯或店鋪的停留時間，當停留時間超過預定時間時，則判斷顧客A對該櫃檯的商品感興趣。可以針對實際應用場景指定下發策略，顧客A在購物中心的註冊查詢終端再次登錄即可查詢其感興趣的商品信息。進一步的，顧客A還可以採用手機應用的形式登錄系統查看自己感興趣或滿意的商品信息。從而避免了提高了購物體驗，減少由於查找商品帶來的疲勞。
本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例的全部或部分步驟可以通過硬體來完成，也可以通過程序來指令相關的硬體完成，所述的程序可以存儲於一種計算機可讀存儲介質中，上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁碟或光碟等。
本發明的描述是為了示例和描述起見而給出的，而並不是無遺漏的或者將本發明限於所公開的形式。很多修改和變化對於本領域的普通技術人員而言是顯然的。選擇和描述實施例是為了更好說明本發明的原理 和實際應用，並且使本領域的普通技術人員能夠理解本發明從而設計適於特定用途的帶有各種修改的各種實施例。