基于图像的银行厅堂客户画像方法与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种基于图像的银行厅堂客户画像方法。

背景技术：

1、目前，银行客户画像主要依赖于手动填写调查问卷和通过客户交易行为分析，但这些方法存在一定的缺陷。手动填写调查问卷的准确性和客观性受到客户主观意识和态度的影响，且需要耗费大量的时间和人力；客户交易行为分析也只能反映客户的经济状况和消费行为，无法深入挖掘客户的个性化需求和行为特征。

2、公开号为cn112183408a专利文献公开了一种基于案场图像的客户画像系统及方法，该系统，包括服务器、置业顾问终端以及设置在售楼处的摄像头，所述服务器包括输入模块、处理模块、数据库、判断模块和输出模块，其中：输入模块，用于获取摄像头采集的视频图像；处理模块，用于根据人脸识别算法从视频图像中提取出人脸图像，识别客户身份并存入数据库；判断模块，用于判断视频图像中客户的停留时长，如果停留时长大于第一预设阈值，则记录为客户关注点，并存入数据库中与该客户的人脸图像进行绑定；输出模块，用于根据客户关注点匹配出相应的策略信息，并将策略信息发送至置业顾问终端。

3、但是，现有技术中的是通过图像分析确定用户的关注点，进而根据关注点为客户提供相应的服务策略，但是通过视频图像分析用户关注点，使得对于视频图像中的信息提取内容单一，使得基于用户关注点确定的服务策略与用户匹配度低。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于图像的银行厅堂客户画像方法，可以解决由于从视频图像中提取的信息单一导致的服务策略与用户匹配度低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于图像的银行厅堂客户画像方法，该方法包括：

3、获取用户进入监控区内的视频集，所述视频集包括若干图像帧；

4、根据像素对比提取所述视频集中的目标图像帧组，所述目标图像帧组由预设数量的图像帧组成；

5、根据感兴趣区域的特征曲度确定所述目标图像帧组中的图像帧中是否包含所述感兴趣区域；

6、从所述感兴趣区域提取所述用户在监控区期间的实际表情变化值；

7、获取预先设置的用户标签阵列，所述用户标签阵列包含画像标签和情绪变化值；

8、根据所述实际表情变化值和所述用户标签阵列确定所述用户的画像标签；

9、基于所述画像标签为用户提供与所述画像标签匹配的产品。

10、进一步地，所述根据像素对比提取所述视频集中的目标图像帧组包括：

11、根据像素对比确定用户轮廓；

12、确定所述用户轮廓的实际面积在所述图像帧的总面积中的占比，并将所述占比大于预设占比的图像帧作为所述目标图像帧组的一个所述图像帧。

13、进一步地，根据感兴趣区域的特征曲度确定所述目标图像帧组中的图像帧中是否包含所述感兴趣区域包括：

14、确定所述感兴趣区域为面部特征，然后将设置若干角度下的标准线条曲度；

15、确定所述目标图像帧中的用户的实际角度，进而确定在实际角度下的实际线条曲度与所述标准线条曲度的差值；

16、预先设置有标准差值范围；

17、若所述差值在所述标准差值范围内，则所述图像帧中包含所述感兴趣区域。

18、进一步地，还包括：若所述差值不在所述标准差值范围内，则根据用户姿态以及面部识别对所述图像帧中是否包含所述感兴趣区域进行二次判定。

19、进一步地，根据用户姿态以及面部识别对所述图像帧中是否包含所述感兴趣区域进行二次判定包括：

20、若所述用户处于站立姿态，则对所述图像帧的上部1/3区域进行面部识别以判定是否包含所述感兴趣区域；

21、若所述用户处于弯腰姿态或是蹲式姿态，则所述图像帧的下部1/3区域进行面部识别以判定是否包含所述感兴趣区域。

22、进一步地，从所述感兴趣区域提取所述用户在监控区期间的实际表情变化值包括：

23、根据公式（1）计算所述实际表情变化值c；

24、c=（nmax/n0+rmax/r0+smax/s0）/t0，其中t0表示用户在监控区期间的时长，nmax表示用户在监控区期间的额头皱纹数量最大值，rmax表示用户在监控区期间内的嘴角弧度最大值，smax表示用户在监控区期间的眼睛最大面积，n0表示标准皱纹数量，r0表示标准嘴角弧度，s0表示眼睛平均面积。

25、进一步地，所述标准皱纹数量与在所述监控区期间所有的用户的额头皱纹数量有关，所述标准嘴角弧度与在所述监控区期间所有的用户的嘴角弧度有关，所述眼睛平均面积与在所述监控区期间所有的用户的眼睛面积有关。

26、进一步地，根据所述实际表情变化值和所述用户标签阵列确定所述用户的画像标签包括：

27、构建所述用户标签阵列，所述用户标签阵列中的画面标签按照待推荐产品的优先级顺序进行排列；

28、在根据实际表情值确定画像标签时，遍历所述用户标签阵列中的所有表情值，确定与所述实际表情值相同的标签项；

29、若所述实际表情值对应多个画面标签项时，按照画面标签项对应的待推荐产品的优先级进行顺序确定所述用户的目标画面标签。

30、进一步地，基于所述画像标签为用户提供与所述画像标签匹配的产品包括：

31、为每个产品设置关键词，所述关键词根据所述产品的实际特征确定；

32、在确定所述画像标签后，将所述画面标签对应的字符进行语义分解，形成若干与所述画像标签匹配的近似词组；

33、确定所述产品的关键词与所述近似词组的重合概率；

34、基于所述重合概率确定是否提供所述产品。

35、进一步地， 确定所述产品的关键词与所述近似词组的重合概率的方式包括：

36、将所述关键词进行拆分为至少两个字符；

37、将所述近似词组根据语义切割为至少两个字符；

38、判定所述关键词的字符中与所述近似词组中的字符的重合数量，并将所述重合数量与所述关键词和所述近似词组的字符的总数量的商，作为所述重合概率。

39、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过获取用户进入监控区内的视频集，获取用户在监控区域内的信息，有助于了解用户的面部信息，为后续的画像分析提供数据基础，通过像素对比提取目标图像帧组，提高了提取目标图像帧组过程的效率，确保所选取的目标图像帧组具有代表性，从而提高了后续分析的准确性，通过分析感兴趣区域的特征曲度，确定目标图像帧组中是否包含感兴趣区域，精准定位到包含关键信息的图像帧，避免了在不相关区域上的无效分析，进一步提高了数据处理效率，提高画像分析的精度和准确性，从感兴趣区域提取用户在监控区期间的实际表情变化值，并基于这些实际表情变化值和预先设置的用户标签阵列确定用户的画像标签，生成个性化的用户画像，使得用户画像反映用户的真实的情绪变化，为后续的产品推荐提供了更准确的依据，通过基于画像标签为用户提供与画像标签匹配的产品，提高产品推荐的准确性，更符合用户的实际的产品需求，从而提高了用户对产品推荐的满意度。

40、尤其，通过像素对比确定用户轮廓，准确地从视频集中提取出用户的轮廓，提高了提取用户轮廓的效率，以及提取结果的准确性，根据用户轮廓的实际面积在图像帧的总面积中的占比，使得将提取目标帧的过程转化为计算占比的过程，简化了提取目标帧的过程，提高了提取目标帧过程的效率，同时使得目标帧的提取结果准确，通过筛选出用户占据较大比例的图像帧，使得快速地筛选出符合要求的图像帧，减少了图像处理过程的时间和计算资源的消耗，提高筛选过程的效率。

41、尤其，通过确定感兴趣区域为面部特征，并设置标准线条曲度，准确地定位并识别目标图像帧中的面部区域，排除其他不相关区域的干扰，提高感兴趣区域检测的准确性，通过确定目标图像帧中用户的实际角度，进而计算实际线条曲度与标准线条曲度的差值，对于目标图像帧中的实际角度进行对应的差值计算，使得差值计算结果准确，提高方法的全面性和适应性，通过预先设置标准差值范围，提供标准化评估标准，增强方法的可重复性，通过比较差值与标准差值范围，快速确定图像帧中是否包含感兴趣区域，避免了复杂的特征提取过程，提高了确定感兴趣区域的效率，使得感兴趣区域的确定结果准确。

42、尤其，通过对用户的姿态进行二次判定，使得更加准确地确定图像帧中是否包含感兴趣区域，从而使得感兴趣区域判定结果准确，通过对于站立姿态的用户，关注图像帧的上部1/3区域进行面部识别；对于弯腰姿态或蹲式姿态的用户，关注图像帧的下部1/3区域进行面部识别，根据用户姿态调整面部识别的区域，确保面部识别区域的准确性和可靠性，进而提升了感兴趣区域的判定的准确性，减少对识别感兴趣区域的误判和漏判，提高感兴趣区域判定的准确性。

43、尤其，通过用户在监控区期间的额头皱纹数量最大值与标准皱纹数量的比值、用户在监控区期间内的嘴角弧度最大值与标准嘴角弧度的比值和用户在监控区期间的眼睛最大面积与眼睛平均面积的比值之和与用户在监控区期间的时长进行比值计算以获取实际表情变化值，综合考虑了额头皱纹数量、嘴角弧度和眼睛面积三个维度，更全面地对用户的表情变化进行分析，使得用户表情变化计算结果准确，通过比值计算，将额头皱纹数量、嘴角弧度和眼睛面积等不同的量纲进行归一化处理，使得它们在同一尺度上进行比较和计算消除不同量纲对结果的影响，提高计算结果的稳定性和准确性，通过与时长的比值计算，进一步体现表情变化的速率和强度，更全面地反映用户表情变化的动态过程，提高了表情变化结果计算的准确性。

44、尤其，通过监控区期间所有用户的额头皱纹数量、嘴角弧度和眼睛面积来确定标准皱纹数量、标准嘴角弧度和眼睛平均面积，使得标准参数的确定具有全面性，能够更准确地反映用户的普遍特征和表情变化，采用标准参数，降低异常值或噪声数据对结果的影响，提高后续表情变化值确定的准确性。

45、尤其，通过构建用户标签阵列，其中的画面标签按照待推荐产品的优先级顺序进行排列，为后续确定与实际表情值相同的表情值提供了基础，通过遍历用户标签阵列中的所有表情值，并确定与实际表情变化值相同的标签项，使得表情值匹配过程快速准确，提高了匹配过程的处理效率和实时响应能力，当实际表情变化值对应多个画面标签项时，根据画面标签项对应的待推荐产品的优先级进行顺序确定目标画面标签，确保推荐产品与用户情感状态的匹配度更高，同时考虑了产品的优先级，使得推荐结果更加合理和有效。

46、尤其，通过基于画像标签为用户提供与之匹配的产品，提高了用户对产品推荐的满意度，增加了用户购买或使用产品的可能性，通过为每个产品设置根据实际特征确定的关键词，以及将画面标签对应的字符进行语义分解，形成近似的词组，更加准确地识别和匹配产品的特征，有助于捕捉产品的核心特点，进一步提高匹配的精度，通过确定产品的关键词与近似词组的重合概率，量化产品与用户需求之间的匹配程度，计算产品与用户画像标签的相似度，为后续的产品推荐提供可靠的依据，基于重合概率确定是否提供产品，确保用户只被推荐与其画像标签高度匹配的产品，避免了向用户推荐大量不感兴趣的产品，节省了用户的时间和精力，同时提升了用户体验。