傳統(tǒng)的廣告展示系統(tǒng)無法根據(jù)當前受眾喜好推送相應的廣告,為此提出了一種基于英偉達Jetson TX1視覺開發(fā)平臺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行分析,通過決策自行推送最適合當前受眾的廣告.采用Faster R-CNN對人臉進行識別分類,獲取目標場景中的人數(shù)及人臉圖像信息;通過多層卷積結(jié)構(gòu)的CNN對人臉圖像信息分別進行性別和年齡的識別;根據(jù)分類結(jié)果采用多層卷積結(jié)構(gòu)的CNN進行分值計算,從而推送最適合當前受眾的廣告.實驗結(jié)果表明:為了驗證算法的有效性,基于Gstreamer和GTK+實現(xiàn)了相應的播放器,該智能廣告展示系統(tǒng)較好地實現(xiàn)了廣告的精準播放. 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學學報. 2018,46(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【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)果計算最終分值，在已分類好的視頻廣告列表中進行匹配；視頻播放模塊主要任務是將匹配得到的廣告加入播放列表，并在當前廣告結(jié)束后進行播放．２智能廣告展示系統(tǒng)軟件設(shè)計基于受眾興趣識別的智能廣告展示系統(tǒng)，軟件設(shè)計包括圖像采集軟件設(shè)計、圖像識別分類軟件設(shè)計、視頻廣告匹配軟件設(shè)計和播放器軟件設(shè)計．處理器主要加載ｕｂｕｎｔｕ１６．０４操作系統(tǒng)，進行設(shè)備的初始化，采用共享內(nèi)存方式實現(xiàn)進程間通信，進行任務調(diào)度．軟件設(shè)計的整體流程如圖２所示，通過攝像頭采集目標圖片，對目標圖片進行人臉檢測并提取人臉圖像信息．分別對人臉圖像信息進行性別和年齡的識別，根據(jù)性別和年齡識別結(jié)果進行廣告匹配并播放最終匹配的廣告視頻．圖２軟件設(shè)計整體流程圖Ｆｉｇ．２Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｓｉｇｎ２．１圖像采集軟件設(shè)計本系統(tǒng)采用ＯＶ５６９３攝像頭，應用層基于Ｇｓｔｒｅａｍｅｒ，通過ｎｖｃａｍｅｒａｓｒｃ插件對攝像頭進行調(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：基于受眾興趣識別的智能廣告展示系統(tǒng)設(shè)計

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，創(chuàng)建圖像的輸出流．對采集的圖像幀進行ＪＰＥＧ編碼，并保存采集圖像信息［５］．２．２識別分類軟件設(shè)計識別分類軟件設(shè)計主要分為人臉的識別及人物性別和年齡識別．通過人臉識別可獲取當前場景下目標人物數(shù)量，并保留人臉圖像信息，再利用人臉圖像信息分別進行年齡估計和性別的分類．２．２．１人臉識別算法人臉識別是一個識別和分類的過程，從采集到的目標圖片中識別并分類出人臉，確定其人臉的坐標位置．筆者采用ＦａｓｔｅｒＲ－ＣＮＮ［６］對人臉進行識別和分類，主要分為對候選對象區(qū)域進行深度全卷積的網(wǎng)絡(luò)模塊和對候選對象區(qū)域進行ＦａｓｔＲ－ＣＮＮ檢測模塊兩大模塊．采用ＲＰＮ（Ｒｅｇｉｏｎｐｒｏｐｏｓａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ）在訓練過程中提�。穑颍铮穑铮螅幔�，再用ＦａｓｔＲ－ＣＮＮ進行分類，同時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ａｎｃｈｏｒ；ｐｉ表示第ｉ個ａｎｃｈｏｒ為目標的預測概率，當ａｎｃｈｏｒ為正樣本時ｐ＊ｉ＝１，反之ｐ＊ｉ＝０；ｔｉ，ｔ＊ｉ分別為預

【參考文獻】：
期刊論文
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