基于人脸识别的商品推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种基于人脸识别的商品推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

近年来，生活水平提高，销售行业日益兴起，人们越来越多的关注喜爱的商品并进行够买。随着互联网技术的发展，各大实体店中均配备有销售终端，为了保证实体店中销售人员推荐给用户的商品是用户可能喜欢的商品，通常实体店中的销售人员会通过销售终端，针对性的为不同的用户制定推荐商品，进而将推荐商品推荐给用户。

相关技术中，销售人员在通过销售终端为用户制定推荐商品时，销售人员大部分是根据经验主动与用户进行交流，获取用户的姓名或手机号码等基本信息，并通过销售终端，根据基本信息在后台系统中查询该用户的具体资料，例如该用户是否购买过本公司的商品等，基于具体资料向用户有针对性的推荐该用户可能感兴趣的推荐商品。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术中存在以下技术问题：

由于针对性的为不同的用户制定推荐商品需要销售人员亲自在销售终端中查询用户的具体资料，因此，用户可能需要长时间等待销售人员进行查询，使得为用户进行商品推荐的过程较为繁琐，需要耗费大量人力物力去了解用户并查询用户的具体资料，而且查询的正确性较低，导致销售的成功率不高。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种基于人脸识别的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，主要目的在于解决目前的用户可能需要长时间等待销售人员进行查询，使得为用户进行商品推荐的过程较为繁琐，需要耗费大量人力物力去了解用户并查询用户的具体资料，而且查询的正确性较低，导致销售的成功率不高的问题。

依据本发明第一方面，提供了一种基于人脸识别的商品推荐方法，该方法包括：

确定人脸特征数据，对所述人脸特征数据进行识别，所述人脸特征数据从采集到的图像数据中提取；

当识别所述人脸特征数据成功时，获取所述人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，所述历史资料至少包括购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息；

根据所述历史资料，生成所述目标用户的用户画像，为所述目标用户确定至少一个推荐商品，所述用户画像至少包括多个用户标签；

基于所述至少一个推荐商品，生成第一销售消息，将所述第一销售消息推送至至少一个销售终端。

在另一个实施例中，所述确定人脸特征数据，对所述人脸特征数据进行识别，包括：

获取预设轮廓，在所述图像数据中提取与所述预设轮廓匹配的图像数据作为所述人脸特征数据；

计算所述人脸特征数据与多个用户的用户头像特征数据之间的多个相似度，对所述人脸特征数据进行识别。

在另一个实施例中，所述获取预设轮廓，在所述图像数据中提取与所述预设轮廓匹配的图像数据作为所述人脸特征数据，包括：

确定所述图像数据的图像比例，获取与所述图像比例对应的轮廓作为所述预设轮廓；

基于所述预设轮廓，在所述图像数据中提取与所述预设轮廓匹配的所述人脸特征数据。

在另一个实施例中，所述确定人脸特征数据，对所述人脸特征数据进行识别之后，所述方法还包括：

当识别所述人脸特征数据失败时，确定所述人脸特征数据在所述图像数据中指示的目标区域；

在所述目标区域中提取外貌信息，获取所述目标区域指示的指定用户的声音信息，将所述外貌信息和所述声音信息作为特征信息；

基于所述特征信息，生成预测用户画像；

根据所述预测用户画像，确定所述指定用户的至少一个预测推荐商品；

基于所述至少一个预设推荐商品，生成第二销售消息，将所述第二销售消息推送至所述至少一个销售终端。

在另一个实施例中，所述当识别所述人脸特征数据成功时，获取所述人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，包括：

当在所述多个用户的用户头像特征数据中获取到目标用户头像特征数据时，确定识别所述人脸特征数据成功，所述目标用户头像特征数据为所述多个用户头像特征数据中与所述人脸特征数据的相似度大于预设相似度的用户头像特征数据；

将所述目标用户头像特征数据指示的用户作为所述目标用户，获取所述目标用户的历史资料。

在另一个实施例中，所述根据所述历史资料，生成所述目标用户的用户画像，为所述目标用户确定至少一个推荐商品，包括：

获取预先建立的样本类型映射表，所述样本类型映射表包括多种购买信息、多种经济信息、多种年龄信息以及多种地区信息分别对应的样本类型，以及各样本类型对应的用户标签；

根据所述历史资料中的所述购买信息、所述经济信息、所述年龄信息以及所述地区信息，确定所述目标用户的历史资料对应的多个样本类型；

确定所述多个样本类型中的每个样本类型对应的用户标签，得到多个用户标签，将所述多个用户标签作为所述目标用户的用户画像；

基于所述用户画像，为所述目标用户确定至少一个推荐商品。

在另一个实施例中，所述基于所述用户画像，为所述目标用户确定至少一个推荐商品，包括：

分别确定所述多个用户标签中每个用户标签对应的候选商品，得到多个候选商品；

在所述多个候选商品中提取至少一个交集商品，将所述至少一个交集商品作为所述至少一个推荐商品。

依据本发明第二方面，提供了一种基于人脸识别的商品推荐装置，该装置包括：

识别模块，用于确定人脸特征数据，对所述人脸特征数据进行识别，所述人脸特征数据从采集到的图像数据中提取；

第一获取模块，用于当识别所述人脸特征数据成功时，获取所述人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，所述历史资料至少包括购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息；

第一确定模块，用于根据所述历史资料，生成所述目标用户的用户画像，为所述目标用户确定至少一个推荐商品，所述用户画像至少包括多个用户标签；

第一生成模块，用于基于所述至少一个推荐商品，生成第一销售消息，将所述第一销售消息推送至至少一个销售终端。

在另一个实施例中，所述识别模块，包括：

获取子模块，用于获取预设轮廓，在所述图像数据中提取与所述预设轮廓匹配的图像数据作为所述人脸特征数据；

计算子模块，用于计算所述人脸特征数据与多个用户的用户头像特征数据之间的多个相似度，对所述人脸特征数据进行识别。

在另一个实施例中，所述获取子模块，用于确定所述图像数据的图像比例，获取与所述图像比例对应的轮廓作为所述预设轮廓；基于所述预设轮廓，在所述图像数据中提取与所述预设轮廓匹配的所述人脸特征数据。

在另一个实施例中，所述装置还包括：

第二确定模块，用于当识别所述人脸特征数据失败时，确定所述人脸特征数据在所述图像数据中指示的目标区域；

第二获取模块，用于在所述目标区域中提取外貌信息，获取所述目标区域指示的指定用户的声音信息，将所述外貌信息和所述声音信息作为特征信息；

第二生成模块，用于基于所述特征信息，生成预测用户画像；

所述第一确定模块，还用于根据所述预测用户画像，确定所述指定用户的至少一个预测推荐商品；

所述第一生成模块，还用于基于所述至少一个预设推荐商品，生成第二销售消息，将所述第二销售消息推送至所述至少一个销售终端。

在另一个实施例中，所述第一获取模块，包括：

确定子模块，用于当在所述多个用户的用户头像特征数据中获取到目标用户头像特征数据时，确定识别所述人脸特征数据成功，所述目标用户头像特征数据为所述多个用户头像特征数据中与所述人脸特征数据的相似度大于预设相似度的用户头像特征数据；

获取子模块，用于将所述目标用户头像特征数据指示的用户作为所述目标用户，获取所述目标用户的历史资料。

在另一个实施例中，所述第一确定模块，包括：

获取子模块，用于获取预先建立的样本类型映射表，所述样本类型映射表包括多种购买信息、多种经济信息、多种年龄信息以及多种地区信息分别对应的样本类型，以及各样本类型对应的用户标签；

类型确定子模块，用于根据所述历史资料中的所述购买信息、所述经济信息、所述年龄信息以及所述地区信息，确定所述目标用户的历史资料对应的多个样本类型；

标签确定子模块，用于确定所述多个样本类型中的每个样本类型对应的用户标签，得到多个用户标签，将所述多个用户标签作为所述目标用户的用户画像；

商品确定子模块，用于基于所述用户画像，为所述目标用户确定至少一个推荐商品。

在另一个实施例中，所述商品确定子模块，用于分别确定所述多个用户标签中每个用户标签对应的候选商品，得到多个候选商品；在所述多个候选商品中提取至少一个交集商品，将所述至少一个交集商品作为所述至少一个推荐商品。

依据本发明第三方面，提供了一种设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

依据本发明第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法的步骤。

借由上述技术方案，本发明提供的一种基于人脸识别的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，与目前的销售人员亲自在销售终端中查询用户的具体资料并进行商品推荐的方式相比，本发明通过对人脸特征数据进行识别，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，根据目标用户的历史资料，生成用户画像，进而为目标用户确定推荐商品，并基于推荐商品生成第一销售消息，将第一销售消息推送给销售人员的销售终端，使得销售人员在接待目标用户时，无需对目标用户的资料进行查询便可以为目标用户推荐其感兴趣的商品，简化了为用户进行商品推荐的过程，节省了大量的人力物力，且确定的推荐商品的正确性较高，提升了销售的成功率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐方法流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐方法流程示意图；

图3a示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐装置的结构示意图；

图3b示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐装置的结构示意图；

图3c示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐装置的结构示意图；

图3d示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐装置的结构示意图；

图3e示出了本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种基于人脸识别的商品推荐方法，如图1所示，该方法包括：

101、确定人脸特征数据，对人脸特征数据进行识别，人脸特征数据从采集到的图像数据中提取。

具体实施方法可以参见实施例中的步骤201至步骤202。

102、当识别人脸特征数据成功时，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，历史资料至少包括购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息。

具体实施方法可以参见实施例中的步骤203。

103、根据历史资料，生成目标用户的用户画像，为目标用户确定至少一个推荐商品，用户画像至少包括多个用户标签。

具体实施方法可以参见实施例中的步骤204至步骤205。

104、基于至少一个推荐商品，生成第一销售消息，将第一销售消息推送至至少一个销售终端。

具体实施方法可以参见实施例中的步骤206。

在另一个实施例中，确定人脸特征数据，对人脸特征数据进行识别，包括：

获取预设轮廓，在图像数据中提取与预设轮廓匹配的图像数据作为人脸特征数据；

计算人脸特征数据与多个用户的用户头像特征数据之间的多个相似度，对人脸特征数据进行识别。

在另一个实施例中，获取预设轮廓，在图像数据中提取与预设轮廓匹配的图像数据作为人脸特征数据，包括：

确定图像数据的图像比例，获取与图像比例对应的轮廓作为预设轮廓；

基于预设轮廓，在图像数据中提取与预设轮廓匹配的人脸特征数据。

在另一个实施例中，确定人脸特征数据，对人脸特征数据进行识别之后，方法还包括：

当识别人脸特征数据失败时，确定人脸特征数据在图像数据中指示的目标区域；

在目标区域中提取外貌信息，获取目标区域指示的指定用户的声音信息，将外貌信息和声音信息作为特征信息；

基于特征信息，生成预测用户画像；

根据预测用户画像，确定指定用户的至少一个预测推荐商品；

基于至少一个预设推荐商品，生成第二销售消息，将第二销售消息推送至至少一个销售终端。

在另一个实施例中，当识别人脸特征数据成功时，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，包括：

当在多个用户的用户头像特征数据中获取到目标用户头像特征数据时，确定识别人脸特征数据成功，目标用户头像特征数据为多个用户头像特征数据中与人脸特征数据的相似度大于预设相似度的用户头像特征数据；

将目标用户头像特征数据指示的用户作为目标用户，获取目标用户的历史资料。

在另一个实施例中，根据历史资料，生成目标用户的用户画像，为目标用户确定至少一个推荐商品，包括：

获取预先建立的样本类型映射表，样本类型映射表包括多种购买信息、多种经济信息、多种年龄信息以及多种地区信息分别对应的样本类型，以及各样本类型对应的用户标签；

根据历史资料中的购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息，确定目标用户的历史资料对应的多个样本类型；

确定多个样本类型中的每个样本类型对应的用户标签，得到多个用户标签，将多个用户标签作为目标用户的用户画像；

基于用户画像，为目标用户确定至少一个推荐商品。

在另一个实施例中，基于用户画像，为目标用户确定至少一个推荐商品，包括：

分别确定多个用户标签中每个用户标签对应的候选商品，得到多个候选商品；

在多个候选商品中提取至少一个交集商品，将至少一个交集商品作为至少一个推荐商品。

本发明实施例提供的商品推荐方法，可以通过对人脸特征数据进行识别，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，根据目标用户的历史资料，生成用户画像，进而为目标用户确定推荐商品，并基于推荐商品生成第一销售消息，将第一销售消息推送给销售人员的销售终端，使得销售人员在接待目标用户时，无需对目标用户的资料进行查询便可以为目标用户推荐其感兴趣的商品，简化了为用户进行商品推荐的过程，节省了大量的人力物力，且确定的推荐商品的正确性较高，提升了销售的成功率。

本发明实施例提供了一种基于人脸识别的商品推荐方法，可以达到销售人员在接待目标用户时，无需对目标用户的资料进行查询便可以为目标用户推荐其感兴趣的商品，简化了为用户进行商品推荐的过程，节省了大量的人力物力，且确定的推荐商品的正确性较高，提升了销售的成功率的目的，如图2所示，该方法包括：

201、获取预设轮廓，在图像数据中查询与预设轮廓匹配的图像数据作为人脸特征数据。

目前，为了保障销售场地中人员的安全，商品的销售场地中通常设置有多个采集终端，用于采集销售场地中的图像数据。发明人认识到，销售场地属于线下门店，来销售场地中购买商品的用户中可能有些用户之前已经购买过本公司提供的商品，这些用户已经在之前的购买过程中实现了在公司中的注册，向公司提供了注册信息，且这些用户中任一用户感兴趣的商品是存在相似之处的，因此，可以在图像数据中获取人脸特征数据，并在后续对人脸特征数据进行识别，进而可以根据之前已经买过商品的用户的相关资料为用户进行商品的推荐，进而保证向用户进行商品推荐的准确性，提高销售的成功率。

其中，由于销售场地中设置有多个采集终端，因此，可以通过多个采集终端实时采集销售场地中的图像数据，并由采集终端实时将采集到的图像数据返回给服务器，使得服务器可以及时接收到销售场地的图像数据，进而在图像数据中获取人脸特征数据。

考虑到由于采集设备的设置位置是不同的，使得获取到的图像数据可能是远景图像或者近景图像，因此，需要根据图像数据的图像比例，确定与图像比例适配的预设轮廓，进而根据预设轮廓对图像数据进行识别，从而保证进行人脸特征数据识别的准确性。另外，考虑到不同用户的头部轮廓可能是不同的，例如，戴帽子的用户、短发的用户、长发的用户等，因此，预设轮廓可以根据实际情况设置为多个轮廓，例如，预设轮廓中可以包括戴帽子用户的第一轮廓、短发用户的第二轮廓、长发用户的第三轮廓。如果预设轮廓中包括多个轮廓，则在确定人脸特征数据时，分别依次在图像数据中提取与每个预设轮廓匹配的图像数据作为人脸特征数据。例如，如果预设轮廓包括a、b和c三个轮廓，则先在图像数据中提取与轮廓a匹配的人脸特征数据；随后，在图像数据中提取与轮廓b匹配的人脸特征数据；最后，在图像中提取与轮廓c匹配的人脸特征数据，以便在后续对提取到的全部人脸特征数据进行识别。

202、计算人脸特征数据与多个用户的用户头像特征数据之间的多个相似度，对人脸特征数据进行识别，当识别人脸特征数据成功时，执行下述步骤203至步骤206；当识别人脸特征数据失败时，执行下述步骤207至步骤208。

在本发明实施例中，为了使不方便来销售场地购买商品的用户也可以购买到公司提供的商品，公司通常部署有线上销售门店，用户可以在线上销售门店中购买商品。其中，线上销售门店是基于互联网技术实现的，大量的用户在线上销售门店中进行销售会产生海量数据，为了对海量数据进行管理，避免将不同用户的数据混淆，可以为用户提供注册服务。其中，线上销售门店中可以设置注册入口，当检测到用户触发该注册入口时，显示注册页面，获取用户在页面输入的注册信息，将注册信息存储，完成用户在线上销售门店中的注册。注册信息具体可以包括用户头像特征数据、用户姓名、经济情况信息、年龄信息及地区信息等。

当获取到至少一个人脸特征数据后，对于至少一个人脸特征数据中的每个人脸特征数据，计算该人脸特征数据与在线上销售门店中注册过的用户的注册信息中的用户头像特征数据之间的相似度，达到对该人脸特征数据进行识别的目的。在计算人脸特征数据与多个用户头像特征数据之间任一用户头像特征数据之间的相似度时，可以在人脸特征数据和该用户头像特征数据的相同位置提取人脸特征，计算人脸特征数据中各个位置的人脸特征与该用户头像特征数据对应位置的人脸特征之间的多个子相似度，并计算子相似度的和值，将该和值作为人脸特征数据与该用户头像特征数据之前的相似度。例如，在计算人脸特征数据a和用户头像特征数据a之间的相似度时，可以分别提取人脸特征数据a中眼睛位置、鼻子位置和嘴巴位置的人脸特征1、人脸特征2和人脸特征3，并在用户头像特征数据a中眼睛位置、鼻子位置和嘴巴位置提取人脸特征4、人脸特征5和人脸特征6；随后，分别计算人脸特征1和人脸特征3的子相似度1，计算人脸特征2和人脸特征5的子相似度2，计算人脸特征3和人脸特征6的子相似度3，将子相似度1、子相似度2和子相似度3的和值作为该人脸特征数据a和用户头像特征数据a之间的相似度。其中，本发明实施例对在人脸特征数据和用户头像特征数据的相同位置提取到的人脸特征的个数不进行具体限定，可以为3个或者多个。

对于至少一个人脸特征数据中的任一人脸特征数据，当计算得到该人脸特征数据与多个用户头像特征数据之间的多个相似度后，便可以基于多个相似度对人脸特征数据进行识别。由于相似度越高表示人脸特征数据与用户头像特征数据更接近，人脸特征数据指示的用户与用户头像特征数据指示的用户为同一人的可能性越大，因此，可以设置预设相似度，如果多个相似度中存在大于预设相似度的相似度，则表示该大于预设相似度的相似度指示的用户可以确定为人脸特征数据指示的目标用户，对人脸特征数据的识别成功，此时，便需要对目标用户进行商品推荐，也即执行下述步骤203至步骤206中的过程；如果多个相似度中不存在大于预设相似度的相似度，则表示线上销售门店中并没有人脸特征数据指示的目标用户的注册信息，人脸特征数据指示的用户可能为首次来销售场地进行购物，这样，便需要对人脸特征数据指示的用户可能感兴趣的商品进行预测，也即执行下述步骤207至步骤208中的过程。需要说明的是，在实际应用的过程中，为了保证对人脸特征数据识别的准确性，设置的预设相似度通常可为100％至95％，本发明实施例对预设相似度的具体数值不进行具体限定。

203、当识别人脸特征数据成功时，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，历史资料至少包括购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息。

在本发明实施例中，基于得到的多个相似度，在多个用户的用户头像特征数据中提取目标用户头像特征数据成功时，也即多个相似度中存在大于预设相似度的相似度时，则确定当前识别人脸特征数据成功，这时，便可以将大于预设相似度的相似度指示的用户头像特征数据作为目标用户头像特征数据，并确定目标用户头像特征数据指示的用户作为目标用户，为该目标用户进行商品推荐。

在实际情况中，当用户进行购物时，不管是在线下的销售场地还是在线上销售门店，用户购买的商品一定是自身需要的、自己感兴趣的且符合自身需求的，因此，为了保证给目标用户推荐的推荐商品是用户感兴趣的、用户需要的且适合用户的，可以获取目标用户在线下的销售场地以及线上销售门店的购买信息、用户的注册信息中的经济信息、年龄信息以及地区信息，将购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息作为该目标用户的历史资料，并在后续基于历史资料进行商品推荐。

204、获取预先建立的样本类型映射表，根据历史资料中的购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息，确定目标用户的历史资料对应的多个样本类型，并确定多个样本类型中的每个样本类型对应的用户标签，得到多个用户标签，将多个用户标签作为目标用户的用户画像。

在本发明实施例中，当获取到目标用户的历史资料后，由于历史资料可以表示目标用户的自身属性，为了对目标用户的自身属性进行描述，可以根据历史资料中的购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息，为该目标用户确定多个样本类型，进而根据多个样本类型为该目标用户确定多个用户标签，以便基于多个用户标签为该目标用户生成可以描述用户自身属性的用户画像。其中，可以设置样本类型映射表，样本类型映射表包括多种购买信息、多种经济信息、多种年龄信息以及多种地区信息分别对应的样本类型，以及各样本类型对应的用户标签，这样，便可以分别判断历史资料中购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息分别划分在哪一个样本类型，并将样本类型对应的样本标签作为该用户的用户标签。

例如，设购买记录的预设类型为a、b和c三个预设类型，a类型的标准为单件消费小于500元，样本标签为小件购买；b类型的标准为单件消费在500元至10000元之间，样本标签为中件购买；c类型的标准为单件消费在10000至100000之间，样本标签为大件购买。如果获取到的历史资料中目标用户的购买信息中涉及到1种商品，标价为4000元，这样，用户的购买信息所属的样本类型即为b类型，根据样本类型确定的样本标签为中件购买，将中件购买作为该目标用户的一个用户标签。

需要说明的是，在实际应用的过程中，对于购买信息，用户的购买信息中可能涉及到多个商品，这时，便可以计算多个商品的平均价格，并基于平均价格为目标用户确定用户标签。继续以上述例子为例进行说明，如果获取到的历史资料中目标用户购买信息中涉及到5种商品，总价为20000元，这样，计算得到商品的平均价格为4000元，用户的购买信息所属的样本类型即为b类型，根据样本类型确定的样本标签为中件购买，将中件购买作为该目标用户的一个用户标签。

由于用户的历史资料包括购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息，根据购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息可以确定多个用户标签，为了保证确定的推荐商品一定是符合用户自身属性的，因此，可以将获取到的全部用户标签作为用户的用户画像。

205、分别确定多个用户标签中每个用户标签对应的候选商品，，得到多个候选商品，在多个用户标签对应的多个候选商品中提取至少一个交集商品，将至少一个交集商品作为至少一个推荐商品。

在本发明实施例中，在生成了用户的用户画像后，便可以基于用户的用户画像为用户确定至少一个推荐商品。其中，在为用户确定至少一个推荐商品时，可以分别确定多个用户标签中每个用户标签对应的候选商品，由于不同用户标签对应的候选商品中可能存在相同的候选商品，也即交集商品，如果多个用户标签确定的候选商品中均包括该交集商品，则表示用户对该交集商品更可能感兴趣，因此，在多个用户标签对应的多个候选商品中提取至少一个交集商品，将至少一个交集商品作为至少一个推荐商品。

例如，设目标用户的用户画像中包括的用户标签分别为标签1、标签2和标签3，如果标签1对应的候选商品为商品a，标签2对应的候选商品为商品b，标签3对应的候选商品为商品a，则可以确定交集商品为商品a，将商品a作为该目标用户的推荐商品。

206、基于至少一个推荐商品，生成第一销售消息，将第一销售消息推送至至少一个销售终端。

在本发明实施例中，当确定目标用户的至少一个推荐商品时，便可以基于至少一个推荐商品，生成第一销售消息，并将第一销售消息推送至销售人员持有的至少一个销售终端，以便销售人员通过该第一销售消息获知将哪些推荐商品推荐给该目标用户。

在生成第一销售消息时，由于销售终端可以显示的内容是有限的，因此，可以提取至少一个推荐商品的商品名称以及商品规格，生成携带至少一个推荐商品的商品名称以及商品规格的第一销售消息。需要说明的是，考虑到在同一时间进入销售场地的用户可能为多个，使得确定的目标用户也为多个，这样，便会为每一个目标用户分别确定至少一个推荐商品，为了是销售人员在接收到第一销售消息时，可以对销售消息中的推荐商品进行区分，确定将哪一个推荐商品推荐给哪一个目标用户，避免对目标用户进行商品推荐时发生错误，在生成第一销售消息时，可以获取目标用户的注册信息，采用注册信息对该目标用户的至少一个推荐商品进行标记，保证将正确的推荐商品推荐给目标用户。

在实际应用的过程中，销售场地中的每一个销售人员均配备有一个销售终端，在向销售终端进行消息推送时，由于有的销售人员可能正在为用户进行资讯服务、购买服务等，此时该销售人员可能无暇顾及目标用户，无法为目标用户进行服务，因此，为了避免对消息资源的浪费，在对第一销售消息进行推送时，可以在至少一个销售终端中确定空闲的销售终端，也即持有该销售终端的销售人员此时正处于空闲状态，以便处于空闲状态的销售人员在基于持有的销售终端接收到第一销售消息时，可以及时为目标用户提供相应的服务，避免目标用户长时间等待，造成用户的流失。

207、当识别人脸特征数据失败时，确定人脸特征数据在图像数据中指示的目标区域，在目标区域中提取外貌信息，获取目标区域指示的指定用户的声音信息，将外貌信息和声音信息作为特征信息，并基于特征信息，生成预测用户画像。

在本发明实施例中，如果生成的多个相似度中没有任一相似度大于预设相似度，则对人脸特征数据的识别失败，表示当前在线上销售门店中注册的用户中并没有与该人脸特征数据匹配的目标用户，这时，便无法确定该人脸特征数据指示的目标用户，也无法获取目标用户的历史资料，无法确定推荐商品，该人脸特征数据对应的用户即为新用户。为了扩大销售范围，使新用户也可以购买商品，可以对新用户可能感兴趣的商品进行预测，确定该新用户的至少一个预测推荐商品，进而为新用户推荐至少一个预测推荐商品。

其中，可将该人脸特征数据指示的新用户作为指定用户，为了实现对该指定用户进行兴趣预测，可以确定人脸特征数据在图像数据中指示的目标区域，在目标区域中提取外貌信息，获取目标区域指示的指定用户的声音信息，将外貌信息和声音信息作为特征信息，并基于特征信息，为该指定用户生成预测用户画像，以便在后续基于预测用户画像为指定用户进行推荐商品的预测。在实际应用的过程中，特征信息可为指定用户的外貌信息和声音信息，具体地，外貌信息可以包括服装信息、性别信息以及年龄信息。其中，服装信息和性别信息可以通过对目标区域进行服装以及性别的识别来确定，年龄信息可以通过对人脸特征数据进行预测得出。另外，声音信息可以在用户办理业务时，对用户进行语音采集，并对采集到的语音数据进行识别得出。通过对上述特征信息的分析，可以根据服装信息生成指定用户的预测经济信息，根据口音信息生成指定用户的预测地区信息，并将该指定用户的预测经济信息、年龄信息、性别信息以及预测地区信息作为该指定用户的预测信息。

当确定了该指定用户的预测信息后，便可以基于预测信息，为该指定用户生成预测用户画像。其中，生成预测用户画像的过程与上述步骤204中的生成用户画像的过程一致，基于预测信息确定多个用户标签，将多个用户标签作为该指定用户的预测用户画像，本发明实施例在此处不再进行赘述。

208、根据预测用户画像，确定人脸特征数据指示的指定用户的至少一个预测推荐商品，基于至少一个预设推荐商品，生成第二销售消息，将第二销售消息推送至至少一个销售终端。

在本发明实施例中，当确定了该指定用户的预测用户画像后，便可根据预测用户画像，为指定用户确定至少一个预测推荐商品，基于至少一个预设推荐商品，生成第二销售消息，将第二销售消息推送至至少一个销售终端。其中，确定至少一个预测推荐商品以及生成并推送第二销售消息的过程与上述步骤205至步骤206中所示的过程一致，此处不再进行赘述。

本发明实施例提供的商品推荐方法，可以通过对人脸特征数据进行识别，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，根据目标用户的历史资料，为目标用户确定推荐商品，并基于推荐商品生成第一销售消息，将第一销售消息推送给销售人员的销售终端，使得销售人员在接待目标用户时，无需对目标用户的资料进行查询便可以为目标用户推荐其感兴趣的商品，简化了为用户进行商品推荐的过程，节省了大量的人力物力，且确定的推荐商品的正确性较高，提升了销售的成功率。

进一步地，作为图1方法的具体实现，本发明实施例提供了一种基于人脸识别的商品推荐装置，如图3a所示，装置包括：识别模块301，第一获取模块302，第一确定模块303和第一生成模块304。

该识别模块301，用于确定人脸特征数据，对人脸特征数据进行识别，人脸特征数据从采集到的图像数据中提取；

该第一获取模块302，用于当识别人脸特征数据成功时，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，历史资料至少包括购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息；

该第一确定模块303，用于根据历史资料，生成目标用户的用户画像，为目标用户确定至少一个推荐商品，用户画像至少包括多个用户标签；

该第一生成模块304，用于基于至少一个推荐商品，生成第一销售消息，将第一销售消息推送至至少一个销售终端。

在具体的应用场景中，如图3b所示，该识别模块301，具体包括：获取子模块3011和计算子模块3012。

该获取子模块3011，用于获取预设轮廓，在图像数据中提取与预设轮廓匹配的图像数据作为人脸特征数据；

该计算子模块3012，用于计算人脸特征数据与多个用户的用户头像特征数据之间的多个相似度，对人脸特征数据进行识别。

在具体的应用场景中，该获取子模块3011，用于确定图像数据的图像比例，获取与图像比例对应的轮廓作为预设轮廓；基于预设轮廓，在图像数据中提取与预设轮廓匹配的人脸特征数据。

在具体的应用场景中，如图3c所示，该装置还包括第二确定模块305，第二获取模块306和第二生成模块307。

该第二确定模块305，用于当识别人脸特征数据失败时，确定人脸特征数据在图像数据中指示的目标区域；

该第二获取模块306，用于在目标区域中提取外貌信息，获取目标区域指示的指定用户的声音信息，将外貌信息和声音信息作为特征信息；

该第二生成模块307，用于基于特征信息，生成预测用户画像；

该第一确定模块303，还用于根据预测用户画像，确定指定用户的至少一个预测推荐商品；

该第一生成模块304，还用于基于至少一个预设推荐商品，生成第二销售消息，将第二销售消息推送至至少一个销售终端。

在具体的应用场景中，如图3d所示，该第一获取模块302，具体包括确定子模块3021和获取子模块3022。

该确定子模块3021，用于当在多个用户的用户头像特征数据中获取到目标用户头像特征数据时，确定识别人脸特征数据成功，目标用户头像特征数据为多个用户头像特征数据中与人脸特征数据的相似度大于预设相似度的用户头像特征数据；

该获取子模块3022，用于将目标用户头像特征数据指示的用户作为目标用户，获取目标用户的历史资料。

在具体的应用场景中，如图3e所示，该第一确定模块303，包括获取子模块3031，类型确定子模块3032，标签确定子模块3033和商品确定子模块3034。

该获取子模块3031，用于获取预先建立的样本类型映射表，样本类型映射表包括多种购买信息、多种经济信息、多种年龄信息以及多种地区信息分别对应的样本类型，以及各样本类型对应的用户标签；

该类型确定子模块3032，用于根据历史资料中的购买信息、经济信息、年龄信息以及地区信息，确定目标用户的历史资料对应的多个样本类型；

该标签确定子模块3033，用于确定多个样本类型中的每个样本类型对应的用户标签，得到多个用户标签，将多个用户标签作为目标用户的用户画像；

该商品确定子模块3034，用于基于用户画像，为目标用户确定至少一个推荐商品。

在具体的应用场景中，该商品确定子模块3034，用于分别确定多个用户标签中每个用户标签对应的候选商品，得到多个候选商品；在多个候选商品中提取至少一个交集商品，将至少一个交集商品作为至少一个推荐商品。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种基于人脸识别的商品推荐装置所涉及各功能单元的其他相应描述，可以参考图1和图2中的对应描述，在此不再赘述。

基于上述如图1和图2所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种存储设备，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图1和图2所示的商品推荐方法。

基于上述如图1和图2所示方法和如图3a至图3e所示虚拟装置的实施例，为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种基于人脸识别的商品推荐的实体装置，该实体装置包括存储设备和处理器；存储设备，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图1和图2所示的商品推荐方法。

通过应用本发明的技术方案，可以通过对人脸特征数据进行识别，获取人脸特征数据指示的目标用户的历史资料，根据目标用户的历史资料，生成用户画像，进而为目标用户确定推荐商品，并基于推荐商品生成第一销售消息，将第一销售消息推送给销售人员的销售终端，使得销售人员在接待目标用户时，无需对目标用户的资料进行查询便可以为目标用户推荐其感兴趣的商品，简化了为用户进行商品推荐的过程，节省了大量的人力物力，且确定的推荐商品的正确性较高，提升了销售的成功率。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。