基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统.pdf

本发明涉及智能广告投放和数据分析领域，基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统，包括：相关预先设置，本地数据库存储人脸图像信息，分配相应的用户标识；启动应用，显示一人脸识别检测界面，至少有一部分用于广告信息展示；对人脸进行跟踪识别，提取人脸特征值；设定判定图像的阈值，判断是否匹配；调取所述标识的相关数据，推送有个性化的传媒信息；记录观看广告的时间、点击、停留时长以及识别表情，并上传至服务器；将采集到的多用户信息进行聚类并分析得到统计数据；根据统计数据调整广告信息的推送。本发明在现有人脸检测设备上增加广告推送窗口，并且可以根据数据分析得到群体性的消费习惯或行为，为商业活动提供指导。

权利要求书
1.  基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，包括具有显示屏和摄像头的便携式电子设备，所述便携式电子设备具有人脸识别功能，所述方法包括：
步骤（1）、在所述便携式电子设备中进行人脸检测的相关预先设置并通过网络和服务器相连，在所述便携式电子设备本地数据库存储至少一人脸图像信息，并分配相应的用户标识；
步骤（2）、启动所述人脸识别检测应用，在所述显示屏上显示一人脸识别检测界面，所述界面至少有一部分是广告信息显示窗口；
步骤（3）、所述智能便携式电子设备对其有效识别区域中的人脸进行跟踪识别，当检测到有效人脸后，提取所述有效人脸的人脸特征值；
步骤（4）、设定一判定图像的阈值，判断所述人脸特征值是否与上述存储的人脸图像信息匹配，如果匹配，则进入下一步，反之结束；
步骤（5）、通过网络向服务器发出一个请求信息，根据上面建立的用户标识，调取所述用户标识的相关数据，推送相应的广告信息，并显示在上述广告信息展示窗口；
步骤（6）、跟踪所述便携式电子设备用户观看所述广告的时间、点击、停留时长以及识别表情，并上传至所述服务器；
步骤（7）、在所述服务器端将采集到的多用户信息进行聚类并分析得到统计数据，所述统计数据与特定用户的特定消费行为或者习惯相关；
步骤（8）、根据所述统计数据调整所述广告信息的推送。

2.  如权利要求1所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，其特征在于：所述步骤（1）中具体包括：
在所述便携式电子设备中下载安装具有所述人脸识别功能的智能广告推送的应用；
所述摄像头对准用户的脸，添加至少一张或者一组脸部图片并存储，或者所述脸部图片来自外部设备传输至所述便携式电子设备；
建立多个本地数据库，各个本地数据库有唯一的用户标识，所述用户标识与上述脸部图片一一对应；
在所述服务器端建立记录用户行为习惯的第一数据库、存储广告信息的广告数据库以及用户类别和广告类别对应的第二数据库。

3.  如权利要求2所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，其特征在于：所述第一数据库中包括至少一个用户标识及对应的性别、年龄信息。

4.  如权利要求3所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，其特征在于：所述第一数据库中还包括观看时间、点击次数、停留时长和表情。

5.  如权利要求1或4所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，其特征在于：还包括根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。

6.  基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，包括具有显示屏和摄像头的便携式电子设备、至少一个本地数据库、服务器、第一数据库、广告数据库和第二数据库，所述便携式电子设备具有人脸识别功能，其特征在于：所述便携式电子设备的人脸识别检测界面至少有一部分是广告信息显示单元，所述本地数据库中存储至少一人脸图像及相应的用户标识，所述第一数据库实时记录用户行为习惯，所述广告信息数据库存储广告标识和相应的广告信息，所述第二数据库存储用户类别和广告类别的对应信息，并且所述本地数据库通过网络和服务器端的第一数据库相连，所述第一数据库、广告数据库和第二数据库在服务器端通过管理软件进行相互之间的调用和更新。

7.  如权利要求6所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，其特征在于：所述本地数据库中存储的人脸图像是同一用户标识的一组脸部图片。

8.  如权利要求7所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，其特征在于：所述第一数据库中包括至少一用户标识及对应的性别、年龄信息。

9.  如权利要求8所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，其特征在于：所述第一数据库中还包括观看时间、点击次数、停留时长和表情。

10.  如权利要求9所述的基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，其特征在于：还包括广告推荐单元，根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。

说明书基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统
技术领域
本发明涉及智能广告投放和数据分析领域，具体地，涉及一种基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统。
背景技术
作为生物特征识别技术中备受关注的一个重要分支，人脸识别技术由于具有非接触、易于采集等优点而被广泛地应用于视频监控、人机交互等各个领域。
随着科技的发展，在网上购物、手机银行日益盛行并为人们所接受的今天，智能手机作为日常生活中使用的普遍的通信工具，已经具备了类似于个人电脑的作用，并且有广阔的应用前景和发展空间。
手机解锁登录（如Android平台的人脸解锁app）、手机网上支付的安全验证以及人脸社交（如腾讯开发的搜搜慧眼的明星脸产品）等各类软件程序的开发，让人脸识别在智能手机上的应用越来越多。现有手机上的人脸识别均设置有一个面板，只有检测和识别功能，没有其他的任何媒体推送功能，而使用人脸检测时，需要用户在设备前停留1至3秒，用户也需要目视前方，而前方没有任何信息显示，更没有商业信息。
申请号201110199435.X的中国发明专利申请《基于图像识别的广告投播系统及方法》给出了的人脸识别广告播放系统及方法包括户外电子广告显示屏、摄像头、处理器，实时采集广告观众对广告的关注程度，并结合人脸表情识别，自动分析广告受众对广告的反馈，以及结合人体特征分析识别，自动分析和预估客户群体的年龄结构和性别，为广告后续投播提供参考。
申请号201220526148.5的中国实用新型专利《基于人脸识别的广告装置》公开了基于人脸识别的广告装置，利用人脸识别技术，识别客人年龄、性别和特征，然后再根据这些特征系统进行分析对比选择提取最适合的广告内容进行播放。
现有的人脸识别广告软件多是单机运行，采集数据单独统计，即使多台联网，并没有把所采集的数据进行关联，或是更一步进行数字分析及挖掘应用。
发明内容
本发明就是提供一种基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统，其目的是解决现有人脸广告设备没有群体性的数据分析的问题。
本发明的目的是通过下面的技术方案来实现的：
基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，包括具有显示屏和摄像头的便携式电子设备，所述便携式电子设备具有人脸识别功能，所述方法包括：
步骤（1）、在所述便携式电子设备中进行人脸检测的相关预先设置并通过网络和服务器相连，在所述便携式电子设备本地数据库存储至少一人脸图像信息，并分配相应的用户标识；
步骤（2）、启动所述人脸识别检测应用，在所述显示屏上显示一人脸识别检测界面，所述界面至少有一部分是广告信息显示窗口；
步骤（3）、所述智能便携式电子设备对其有效识别区域中的人脸进行跟踪识别，当检测到有效人脸后，提取所述有效人脸的人脸特征值；
步骤（4）、设定一判定图像的阈值，判断所述人脸特征值是否与上述存储的人脸图像信息匹配，如果匹配，则进入下一步，反之结束；
步骤（5）、通过网络向服务器发出一个请求信息，根据上面建立的用户标识，调取所述用户标识的相关数据，推送相应的广告信息，并显示在上述广告信息展示窗口；
步骤（6）、跟踪所述便携式电子设备用户观看所述广告的时间、点击、停留时长以及识别表情，并上传至所述服务器；
步骤（7）、在所述服务器端将采集到的多用户信息进行聚类并分析得到统计数据，所述统计数据与特定用户的特定消费行为或者习惯相关；
步骤（8）、根据所述统计数据调整所述广告信息的推送。
优选地，所述步骤（1）中具体包括：
在所述便携式电子设备中下载安装具有所述人脸识别功能的智能广告推送的应用；
所述摄像头对准用户的脸，添加至少一张或者一组脸部图片并存储，或者所述脸部图片来自外部设备传输至所述便携式电子设备；
建立多个本地数据库，各个本地数据库有唯一的用户标识，所述用户标识与上述脸部图片一一对应；
在所述服务器端建立记录用户行为习惯的第一数据库、存储广告信息的广告数据库以及用户类别和广告类别对应的第二数据库。
优选地，所述第一数据库中包括至少一个用户标识及对应的性别、年龄信息。
更进一步地，所述第一数据库中还包括观看时间、点击次数、停留时长和表情。
优选地，所述方法还包括根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。
本发明还提供了基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，包括具有显示屏和摄像头的便携式电子设备、至少一个本地数据库、服务器、第一数据库、广告数据库和第二数据库，所述便携式电子设备具有人脸识别功能，其特征在于：所述便携式电子设备的人脸识别检测界面至少有一部分是广告信息显示单元，所述本地数据库中存储至少一人脸图像及相应的用户标识，所述第一数据库实时记录用户行为习惯，所述广告信息数据库存储广告标识和相应的广告信息，所述第二数据库存储用户类别和广告类别的对应信息，并且所述本地数据库通过网络和服务器端的第一数据库相连，所述第一数据库、广告数据库和第二数据库在服务器端通过管理软件进行相互之间的调用和更新。
优选地，所述本地数据库中存储的人脸图像是同一用户的一组脸部图片。
优选地，所述第一数据库中包括至少一个用户标识及对应的性别、年龄信息。
优选地，所述第一数据库中还包括观看时间、点击次数、停留时长和表情。
优选地，还包括广告推荐单元，根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。
这样，通过上述的技术方案，就可以达到这样的效果：在现有人脸检测设备上增加广告推送窗口，并且可以根据数据分析得到群体性的消费习惯或行为，为商业活动提供指导，在人脸检测的同时，对用户播放广告，比单一的广告方式更加精准。
附图说明
图1是本发明所提出的基于人脸识别的智能广告大数据分析方法流程示意图。
图2是本发明所提出的基于人脸识别的智能广告大数据分析系统框图，其中201-手机本体，202-人脸识别检测界面，203-广告信息显示单元。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合附图参考实施例的描述，对本发明的方法和系统进行进一步的说明。 
为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了众多具体细节。但是本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。在其他实施例中，不详细描述公知的方法、过程、组件和电路，以免不必要地使实施例繁琐。
现有的人脸识别设置都有一个面板，只有检测和识别功能，没有其它的任何媒体推送功能，而使用人脸检测时，需要用户在设备前停留1-3秒，用户也需要目视前方，而前方没有任何信息显示，更没有商业信息，特别是手机显示界面更是这样。
如图1所示，本发明的目的是通过下面的技术方案来实现的：
基于人脸识别的智能广告大数据分析方法，包括具有显示屏和摄像头的便携式电子设备，所述便携式电子设备具有人脸识别功能，在本发明中，所述便携式电子设备可以是智能手机、平板电脑、个人数字助理等任意便携式电子设备，在本发明具体实施例中，所述便携式电子设备指具有android或iOS等操作系统的有摄像功能的智能手机，智能手机负责当前用户相关数据信息的收集和人脸图像信息的采集，所述方法包括：
步骤S101：在所述便携式电子设备中进行人脸检测的相关预先设置并通过网络和服务器相连，在所述便携式电子设备本地数据库存储至少一人脸图像信息，并分配相应的用户标识；
具体地，所述本地数据库的存储结构可以为<用户ID1，用户1的一组不同姿势的脸部图片>。或者，所述本地数据库中还可以本地存储一部分用户喜欢的、最经常点击浏览的广告数据信息。
在本发明实施例中优选地，所述步骤S101中具体包括：
在所述便携式电子设备中下载安装具有所述人脸识别功能的智能广告推送的应用；
所述智能手机上安装有摄像头，开启摄像头，所述摄像头对准用户的脸，添加至少一张或者一组脸部图片并存储，或者所述脸部图片来自外部设备传输至所述便携式电子设备；
建立多个本地数据库，各个本地数据库有唯一的用户标识，所述用户标识与上述脸部图片一一对应；
在所述服务器端建立记录用户行为习惯的第一数据库、存储广告信息的广告数据库以及用户类别和广告类别对应的第二数据库。
上述第一数据库的具体存储结构可以是各种各样的，可以选择其中任意的组合或者添加任意的组合来表征每一用户的具体信息，例如，在初始阶段可以只有用户ID、对应的性别和年龄信息。
所述广告数据库中给每个具体的广告分配了一个唯一性的编码，编码位数可以根据广告样本数量的大小来确定，并且每个编码的广告均有一个对应的广告类别，这个广告类别例如可以是图书、化妆品、服装、食品、母婴等等，在各个大的广告类别下可以进行更进一步的细分，例如图书可以细分为小说、文学、传记、艺术、少儿等等。
所述第二数据库中也可以采用查找表形式存储用户类别和对应的广告类别，例如年轻女性对应的广告类别是化妆品、零食等，也可以根据统计数据给出每个用户类别对应的好几种广告类别的权重，例如，年轻女性对应的化妆品类广告占比为60%，零食类广告占比20%，娱乐类广告占比10%，等等。
当然，上述第一数据库、广告数据库和第二数据库都可以根据大数据聚类分析后实时更新或者添加新的类别或者属性。
本发明实施例中优选地，通过手机摄像头采集RGB颜色空间的人脸图像；在采集人脸图像过程中图像解析度大小为160乘以120；使待识别者眼睛位于采集软件设定的人眼位置框内。在存在干扰时，性能波动较大，这就要求用户用手机拍摄时，尽量要把头充满整个图片。
上述步骤中所添加的脸部图片包括一组不同表情、不同姿势或者不同光照条件下拍摄的同一标识用户的脸部图片。手机人脸数据库中的图像以人脸的正面图像为主，同时结合部分斜面人脸图像，并且图像库中人脸被头发的遮挡也较少。
本发明实施例中优选地，所述第一数据库中包括至少一个用户标识及对应的性别、年龄信息。如根据性别、年龄的不同来推送不同类型的广告，女性推送女性用品信息，老人推送老人用品信息，或者是性别和年龄信息的组合，别人中青年女性推送母婴类产品信息。
本发明实施例中更进一步地，所述第一数据库中还可以包括观看时间、点击次数、停留时长和表情。
步骤S102：启动所述人脸识别检测应用，在所述显示屏上显示一人脸识别检测界面，所述界面至少有一部分是广告信息显示窗口；
本发明实施例中优选地，所述广告信息显示窗口处于所述人脸识别检测界面的上部。这里所述的广告信息可以是固定长度的文字、音频、视频、超链接等动态信息。
或者，本发明实施例中优选地，所述广告信息展示窗口处于所述人脸识别检测界面的上部和下部。在这里，所述上部显示了推送的广告的动态信息，所述下部给出了该广告的购买链接，如果用户对当前推送的广告感兴趣，可以直接点击该链接进入购买主页。
步骤S103：所述智能便携式电子设备对其有效识别区域中的人脸进行跟踪识别，当检测到有效人脸后，提取所述有效人脸的人脸特征值；
在一个实施例中，应用人脸自动识别算法识别出人脸区域。优选地包括：主成分分析算法、独立成分分析算法、等测距映射、核主成分分析算法或线性主成分分析算法等等。现有技术中已有多种实现方法，在此不再赘述。
在第一实施例中，使用Local Binary Pattern（以下简写为LBP）表征人脸特征值。LBP是一种纹理特征，该特征同时表征了人脸的空间域纹理信息，以每个像素为圆心，半径取R的一个圆形，用圆边上的P个像素与圆心像素进行比较。大于圆心的像素灰度为1小于则为0，从圆边缘上某点为起始点，以顺时针或逆时针方向形成一个二进制数串。中间值的灰度值为该二进制数。
具体地，在处理160乘以120的图像时，将图像分成8乘以6个小区域，将每个区域中的LBP直方图抽取出来，再将所有的小块区域中的LBP直方图加权后的信息链接形成具有空间加强信息的特征向量。这种提取特征的方法简单高效。
对于LBP的计算，本发明采取了根据具体智能手机配置动态决定的策略。为了减轻大量用户访问服务器的工作压力，可以对用户智能手机硬件进行性能检测，如果所述手机性能达到要求，可以在所述智能手机中进行LBP特征的计算，反之则将人脸图像直接发送到服务器中进行LBP计算。
本发明实施例中可选地，还可以包括一人脸检测功能模块去除人脸周围干扰像素的过程。手机用户在拍摄时，由于在摄像角度或者距离上存在的偏差而在图片中引入周围环境，由此使得识别准确率有下降，因此在LBP运算之前增加一个人脸检测功能模块，去除人脸周围干扰像素。手机摄像头在采集用户的图像时有着自身的特点，使用者在用手机摄像的时候眼睛一般都对着摄像头，这样得到的人脸图像的位置一般来说都是比较固定的正面。从单幅图像的角度来看，人脸及上半身出现在图像的固定范围内，而且得到的人脸图像都是证明人脸图像并且充斥整个图像，在这种情况下，所采集的图像大多可以直接进行人脸识别，省去人脸检测步骤。
在第二实施例中，在本发明中也可以采用任何一种目前已有或将来开发出来的人脸识别方法，如PCA特征脸法，EBGM人脸弹性图匹配，贝叶斯分类法等。而考虑到手机存储空间和运算能力的限制，考虑使用单样本人脸识别方法。
本发明实施例中可选第，还可以包括一光照预处理过程，用于去除不同光照强度对图像灰度值的影响。
在实际的手机拍摄头像中，光照影响较大，由于强光等因素影响，在LBP变换前增加一个光照预处理步骤。图片的灰度值主要受到光照和局部表面反射系数的影响，通过分立光照可以减小它的影响。经过光照预处理基本上去除了阴影以及不同光照强度对图像灰度值的影响，同时保留了眼睛、鼻子、嘴等识别中有用的信息。
步骤S104：设定一判定图像的阈值；
本发明实施例中优选地，所述阈值的设定是随着环境条件或者安全度来调整的。对于判定图像的阈值的设定，对不同的环境条件应该是不一样的，在恶劣光照条件下，两张图片的相似度会比光照良好的条件下低，同时，阈值设置比较低，带来的安全度也低。相对较低的阈值，自己登录比较容易，但是别人冒认也容易，反之亦然。
步骤S105：判断所述人脸特征值是否与上述存储的人脸图像信息匹配，如果匹配，则进入下一步，反之结束；
即判断所述有效人脸是否在所述手机本地数据库中存在记录，当存在时，采用该有效人脸对应的记录中的用户ID，跟踪识别所述ID的停留时长、观看时间段、是否点击广告的超链接、点击的次数、观看时的面部表情等，并将这些采集到的数据上传至服务器端。
步骤S106：所述手机通过网络向服务器发出一个请求信息，根据上面建立的用户标识，调取所述用户标识的相关数据，推送相应的广告信息，并显示在上述广告信息展示窗口；
这里所述的相关数据，其参考值数量少，利用社会学统计研究出的宏观规律进行广告归类和人群归类，例如将不同年龄段、不同性别的人群划分为数个类型，然后根据这些不同类型的人群喜好的广告的类型进行分类，为每一类型人群贴上标签，得到每一类型人群需推荐的广告类型，例如年轻女性，则推荐化妆品广告。这个过程中，例如鉴别观众属于年轻女性、中年男性等等，然后还需要将广告类型与人群类型进行映射，例如将年轻女性的人群类型与化妆品广告的广告类型关联。在将广告类型与人群类型进行映射关联时，需对推荐的广告的广告类型与观众的人群类型的对应关系进行统计。在样本数量逐渐增多后，采用实时归类法来对人群和广告的类型进行更加准确的划分。实时归类法是在广告投放前对广告进行分类，例如将广告分为：化妆品、运动系列、餐饮、旅游等类型，然后对观看过这些类型广告或者相似广告的观众进行人群信息统计，比如观看过某一个类型广告的人群比例中最大的是年轻女性，则将鉴别结果为年轻女性的这类类型人群对应上这一类型广告。这种实时归类法是根据样本数量的变化不断统计得到的，准确性高，并且能反映分类的变化趋势以及人们观看喜好的变化趋势，从而获得了更加准确的效果。所以，这里所述的相关数据会随着采集的数据信息实时的变化并越来越贴近当前用户的需求。
这里所述的广告内容包括图片、视频、动态图片、超链接等种类媒体或者信息形式。
上述广告信息的唯一性广告标识（广告ID）和对应的广告数据存储在服务器端的云平台中，所述智能手机通过网络返回接收到所述广告信息的广告ID后，通过所述广告信息的广告ID从云平台中下载对应的广告数据。
步骤S107：跟踪所述便携式电子设备用户观看所述广告的时间、点击、停留时长以及识别表情，并上传至所述服务器；
步骤S108：在所述服务器端将采集到的多用户信息进行聚类并分析得到统计数据，所述统计数据与特定用户的特定消费行为或者习惯相关；
具体地，对推荐的广告的广告类型与观众的人群类型的对应关系进行统计，统计的过程包括：对不同年龄段、不同性别的人群进行分类得到不同类型人群，并对所述不同类型人群喜好的广告进行分类，得到每一类型人群需推荐的广告类型；对不同广告进行分类得到不同广告类型，并对观看过不同广告类型中相同或相似的广告的观众进行人群信息统计，得到每一广告类型的受众最多的人群类型。
步骤S109：根据所述统计数据调整所述广告信息的推送。
步骤S110：结束。
本发明实施例中优选地，上述方法还包括根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。更进一步的，根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。例如，向所述手机用户发送与该广告相关的广告信息，例如打折券、最近的实体店或者其他更进一步的详细产品描述等等信息。
如图2所示，本发明还提供了基于人脸识别的智能广告大数据分析系统，包括具有显示屏和摄像头的便携式电子设备（这里具体的为手机，包括手机本体201、人脸识别检测界面202和广告信息显示单元203）、至少一个本地数据库、服务器、第一数据库、广告数据库和第二数据库，所述便携式电子设备201具有人脸识别功能，其特征在于：所述便携式电子设备201的人脸识别检测界面202至少有一部分是广告信息显示单元203，所述本地数据库中存储至少一人脸图像及相应的用户标识，所述第一数据库实时记录用户行为习惯，所述广告信息数据库存储广告标识和相应的广告信息，所述第二数据库存储用户类别和广告类别的对应信息，并且所述本地数据库通过网络和服务器端的第一数据库相连，所述第一数据库、广告数据库和第二数据库在服务器端通过管理软件进行相互之间的调用和更新。
优选地，所述本地数据库中存储的人脸图像是同一用户的一组脸部图片。具体地，所述本地数据库的存储结构可以为<用户ID1，用户1的一组不同姿势的脸部图片>。或者，所述本地数据库中还可以本地存储一部分用户喜欢的、最经常点击浏览的广告数据信息。
优选地，所述第一数据库中包括至少一个用户标识及对应的性别、年龄信息。具体地，所述第一数据库的结构为存储表形式：
用户ID性别年龄观看时间段停留时长点击表情…ID1女289:013s是高兴…ID2男3121:105s否无表情………………………IDn女6710:3010s是反感…
当然，上述第一数据库的具体存储结构可以是各种各样的，可以选择其中任意的组合或者添加任意的组合来表征每一用户的具体信息，例如，在初始阶段可以只有用户ID、对应的性别和年龄信息。
优选地，所述第一数据库中还包括观看时间、点击次数、停留时长和表情。
优选地，还包括广告推荐单元，根据所述统计信息分析消费趋势或者行为趋势，并向用户提供相应讯息及发展趋势。例如，向所述手机用户发送与该广告相关的广告信息，例如打折券、最近的实体店或者其他更进一步的详细产品描述等等信息。
将采集到的多用户信息进行聚类并分析，通过数据得到新的数据，智能手机、平板电脑等便携式电子设备加上网络、服务器、管理软件通过分布式计算等成为一个系统。
具体地，上述统计分析包括对两个数据集合的关系进行处理：广告集合和用户集合之间实时变动的数据关系，任意广告将有自己的观看用户集。通过所有广告的观看用户进行归类分析和数据挖掘，从而将广告集合划分为若干个子集，进而将这些子集中的观看用户划分为对应的多个用户群，这些用户群将具有相似的观看偏好，可以将这些子集定义成一个新的细分的类别集合，随着时间变化不同人群对应广告集合的变化。同时，以用户为参照对象，最后根据统计出每类广告对应最多的人群类型，由于可以为任意用户描述多种偏好类型，随着广告集合和用户集合的样本的增长，这种分类将会越来越被细分，并随着社会属性的变化而实时变化。
现有的借助智能手机进行人脸识别的应用，存在着没有群体性大数据分析的问题，本发明提出了一种基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统，与现有技术相比，具有如下优点：
首先，本方法识别终端的设备成本低，使用范围广，而且目前的很多手机终端能拍摄高质量的照片，这使得本方法具有较强的实用性；
其次，本发明可以通过预先的人脸存储图片信息得知该用户的性别和年龄信息，省去了这些信息的识别算法，同时加入了用户面部表情的识别功能，可以在快速识别身份的同时实现个性化广告的推送；
通过将多个便携式电子设备用户观看广告的时间、点击次数、停留时间以及表情等数据上传至管理服务器，进行特定条件下的分析，例如特定的区域、特定的时间段或是特定的消费人群，从而得到对应的该特定条件下的消费行为或者习惯，以及据此分析出当前的消费趋势或者消费者的其他行为趋势，以此来实时调整广告信息的发布，使发布的信息能够更加贴合用户的需求，同时，用户可以根据广告的播放内容得到最新讯息及当前的流行趋势，极大的提高了广告投放的针对性和用户体验。
这样，通过上述的技术方案，就可以达到这样的效果：在现有人脸检测设备上增加广告推送窗口，并且可以根据数据分析得到群体性的消费习惯或行为，为商业活动提供指导。
这里只说明了本发明的优选实施例，但其意并非限制本发明的范围、适用性和配置。相反，对实施例的详细说明可使本领域技术人员得以实施。应能理解，在不偏离所附权利要求书确定的本发明精神和范围情况下，可对一些细节做适当变更和修改。