傳統(tǒng)的廣告展示系統(tǒng)無法根據(jù)當(dāng)前受眾喜好推送相應(yīng)的廣告,為此提出了一種基于英偉達(dá)Jetson TX1視覺開發(fā)平臺(tái)的智能廣告展示系統(tǒng).在沒有人為決策的情況下,該系統(tǒng)能夠?qū)z像頭采集的周圍人物信息進(jìn)行分析,通過決策自行推送最適合當(dāng)前受眾的廣告.采用Faster R-CNN對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別分類,獲取目標(biāo)場(chǎng)景中的人數(shù)及人臉圖像信息;通過多層卷積結(jié)構(gòu)的CNN對(duì)人臉圖像信息分別進(jìn)行性別和年齡的識(shí)別;根據(jù)分類結(jié)果采用多層卷積結(jié)構(gòu)的CNN進(jìn)行分值計(jì)算,從而推送最適合當(dāng)前受眾的廣告.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:為了驗(yàn)證算法的有效性,基于Gstreamer和GTK+實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的播放器,該智能廣告展示系統(tǒng)較好地實(shí)現(xiàn)了廣告的精準(zhǔn)播放. 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018,46(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１智能廣告展示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Ｆｉｇ．１Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇｄｉｓｐｌａｙｓｙｓｔｅｍｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍ

據(jù)最終分類結(jié)果計(jì)算最終分值，在已分類好的視頻廣告列表中進(jìn)行匹配；視頻播放模塊主要任務(wù)是將匹配得到的廣告加入播放列表，并在當(dāng)前廣告結(jié)束后進(jìn)行播放．２智能廣告展示系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)基于受眾興趣識(shí)別的智能廣告展示系統(tǒng)，軟件設(shè)計(jì)包括圖像采集軟件設(shè)計(jì)、圖像識(shí)別分類軟件設(shè)計(jì)、視頻廣告匹配軟件設(shè)計(jì)和播放器軟件設(shè)計(jì)．處理器主要加載ｕｂｕｎｔｕ１６．０４操作系統(tǒng)，進(jìn)行設(shè)備的初始化，采用共享內(nèi)存方式實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信，進(jìn)行任務(wù)調(diào)度．軟件設(shè)計(jì)的整體流程如圖２所示，通過攝像頭采集目標(biāo)圖片，對(duì)目標(biāo)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)并提取人臉圖像信息．分別對(duì)人臉圖像信息進(jìn)行性別和年齡的識(shí)別，根據(jù)性別和年齡識(shí)別結(jié)果進(jìn)行廣告匹配并播放最終匹配的廣告視頻．圖２軟件設(shè)計(jì)整體流程圖Ｆｉｇ．２Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｓｉｇｎ２．１圖像采集軟件設(shè)計(jì)本系統(tǒng)采用ＯＶ５６９３攝像頭，應(yīng)用層基于Ｇｓｔｒｅａｍｅｒ，通過ｎｖｃａｍｅｒａｓｒｃ插件對(duì)攝像頭進(jìn)行調(diào)用．通過該插件修改攝像頭的分辨率以及采集幀率，實(shí)現(xiàn)攝像頭ＩＳＰ的初始化．具體采集模塊的軟件架構(gòu)如圖３所示．·７９４·第５期鄭雅羽，等：基于受眾興趣識(shí)別的智能廣告展示系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖３采集模塊軟件架構(gòu)圖Ｆｉｇ．３Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍｏｆａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ軟件通過創(chuàng)建ＣａｍｅｒａＰｒｏｖｉｄｅｒ?qū)ο蟛@取內(nèi)核接口，根據(jù)攝像頭的ＩＤ號(hào)，創(chuàng)建圖像的輸出流．對(duì)采集的圖像幀進(jìn)行ＪＰＥＧ編碼，并保存采集圖像信息［５］．２．２識(shí)別分類軟件設(shè)計(jì)識(shí)別分類軟件設(shè)計(jì)主要分為人臉的識(shí)別及人物性別和年齡識(shí)別．通過人臉識(shí)別可獲取當(dāng)前場(chǎng)景下目標(biāo)人物數(shù)量，并保留人臉圖像信息，再利用人臉圖像信息分別進(jìn)行年齡估計(jì)和性別的分類．２．２．１人臉識(shí)別算法人臉識(shí)別是一個(gè)識(shí)別和分類的過程，從采集到的目標(biāo)圖片中識(shí)別并分類出人臉，確定其人臉的坐標(biāo)位置．筆者采用ＦａｓｔｅｒＲ－ＣＮＮ［６］對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別和分類，主要分為對(duì)候選對(duì)象區(qū)域進(jìn)行深度全卷積的網(wǎng)絡(luò)模塊和對(duì)候選對(duì)象區(qū)域進(jìn)行ＦａｓｔＲ－ＣＮＮ檢測(cè)模塊兩大模塊．采用ＲＰＮ（Ｒｅｇｉｏｎｐｒｏｐｏｓａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ）在訓(xùn)練過程中提取ｐｒｏｐｏｓａｌ，再用ＦａｓｔＲ－ＣＮＮ進(jìn)行分類，同時(shí)ＲＰＮ和ＦａｓｔＲ－ＣＮＮ之間共享卷積層．ＲＰＮ的總體損失函數(shù)定義為Ｌ（｛ｐｉ｝，｛ｔｉ｝）＝１Ｎｃｌｓ∑ｉＬｃｌｓ（ｐｉ，ｐ＊ｉ）＋λ１Ｎｒｅｇ∑ｉｐ＊ｉＬｒｅｇ（ｔｉ，ｔ＊ｉ）（１）式中：ｉ表示第ｉ個(gè)ａｎｃｈｏｒ；ｐｉ表示第ｉ個(gè)ａｎｃｈｏｒ?yàn)槟繕?biāo)的預(yù)測(cè)概率，當(dāng)ａｎｃｈｏｒ?yàn)檎龢颖緯r(shí)ｐ＊ｉ＝１，反之ｐ＊ｉ＝０；ｔｉ，ｔ＊ｉ分別為預(yù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3045443