，生成特征数据；
[0067]在采集用户的图像数据之后，可以对该图像数据进行特征识别，生成特征数据。具体地，可以对该图像数据进行人脸识别，生成人脸数据；或者，对该图像数据进行行为识别，生成行为数据；或者，对该图像数据进行商标识别，生成商标数据。可以理解的是，该图像数据可以包含用户的面部特征，根据用户的面部特征进行用户的人脸识别；或者，该图像数据可以包含用户的行为特征，然后根据行为特征进行用户的行为识别；或者，该图像数据可以包含用户所穿服饰的商标特征，然后根据该商标特征进行商标识别。
[0068]需要说明的是，对该图像数据进行人脸识别，生成得到的人脸数据，可以包括表征该用户特征的身份信息，包括虹膜数据、人脸模型数据。从而可以用于对用户进行身份识另IJ，进而建立用户库，在该用户库中记录该用户习惯以及过去推送的信息，还可以与网络消费平台包括淘宝、唯品会、京东等建立连接，从而进行后续的网上支付。
[0069]该人脸数据还可以包括用户生理信息，如获取用户眼镜干涩、有红血丝，表明用户处于疲劳状态。系统在本地或者网上获取缓解疲劳的信息，包括恢复体力的药剂或滴眼液等信息。
[0070]需要说明的是，对该图像数据进行行为识别，生成得到的行为数据，可以包括用户的动作，例如识别女性用户梳头发、化妆、或者男性用户剃胡须等动作，系统可以将该动作与本地若干动作模型进行匹配，找到相应的动作模型，确定行为信息进而生成行为数据。进而，系统可以根据前述行为数据，诸如梳头、刮胡子、化妆等动作，系统在网上获取相应的信息。例如对应刮胡子动作，在网上获取剃须刀有关的信息。
[0071]需要说明的是，对该图像数据进行商标识别，生成得到的商标数据，例如可以是，用户穿着一件李宁运动服，系统首先将李宁的商标类似物在本地或联网进行匹配，找到李宁这一商标时，确定该商标信息，生成商标数据。然后，系统根据商标数据，如李宁这一商标，在本地或网上获取李宁品牌的其他产品的信息，如最新款的李宁运动服的信息。
[0072]203、将该特征数据与预设的特征参数逐一对比，判断是否存在预设的特征参数与该特征数据匹配，若是，则执行步骤204，若否，则执行步骤205 ;
[0073]在对该图像数据进行特征识别，生成特征数据之后，可以将该特征数据与预设的特征参数逐一对比，判断是否存在预设的特征参数与该特征数据匹配，若是，则执行步骤204，若否，则执行步骤205。
[0074]其中，该预设的特征参数由以下步骤预先计算得到:根据用户的动作、穿着或表情图像进行数据化计算，生成该特征参数。具体地，可以包括:
[0075]1、根据用户人脸图像计算用户双眼的眼距，并生成对应的人脸特征参数；
[0076]2、根据衣服品牌图像计算衣服品牌对应的衣服尺寸、位置及类型的参数设定，并生成对应的穿着特征参数。
[0077]204、获取匹配的该特征参数对应的信息；
[0078]当判断得知存在预设的特征参数与该特征数据匹配时，可以获取匹配的该特征参数对应的信息。例如上述的当特征数据为“李宁”商标时，获取“李宁”品牌的产品信息。
[0079]205、从排行列表中获取优选展示的信息；
[0080]当判断得知不存在预设的特征参数与该特征数据匹配时，可以从排行列表中获取优选展示的信息。
[0081]其中，该排行列表由以下步骤预先得到:
[0082]统计每条该信息的展示次数，根据展示次数对所有的该信息进行排序，并生成该排行列表。例如，若“李宁”商标对应的产品信息在历史数据中被展示的次数最多，则其处于排行列表的最优位置。当判断得知不存在预设的特征参数与该特征数据匹配时，直接将“李宁”商标的产品信息作为优选展示信息。
[0083]206、将该信息展示在智能镜子上。
[0084]在获取到相应的信息之后，可以将该信息展示在智能镜子上，从而有针对性地将信息推送给站的用户。
[0085]需要说明的是，系统可以将用户习惯推送信息储存在本地，也可以联网在网上获取与新识别到的特征信息相匹配的信息。
[0086]当没有识别到新的特征信息时，也可以对用户常用品牌或常使用东西的信息进行展示，诸如:市场上常见的大品牌，比如耐克、阿迪达斯、柒牌、古奇、香奈儿等。
[0087]为便于理解，根据图2所描述的实施例，下面以一个实际应用场景对本发明实施例中的一种基于智能镜子的信息发布方法进行描述:
[0088]比如在Android系统的智能镜系统中，首先将编好号的动作和品牌相关的信息存储在系统中，编号1为剃胡须，那么1号存储剃须刀的相关信息，编号5为耐克，那么5号存储的是耐克相关的信息或广告。
[0089]系统预览时会调用startPreview ()函数，当摄像头预览发现有人脸时，在preview 时会调用开始人脸识别函数 startFaceDetect1n ()，在 startFaceDetect1n ()函数中，有人脸识别线程mRunFaceDetect1n对人脸进行识别，那么，针对我们要识别的认为动作和品牌，添加mRunAct1nDetect1n线程对用户当前的动作进行识别，添加mRunBrandDetect1n线程对用户衣着品牌进行识别。
[0090]当mRunAct1nDetect1n识别到用户的常见动作时，比如我们识别到剃胡须的动作，同时剃胡须的动作编号为1，那么我们将编号为1相关联的在数据库中的信息，通过SQLite将其相关联的数据信息读出来，逐一进行播放。
[0091]当mRunBrandDetect1n识别到常见品牌时，比如识别到耐克图标，同时耐克图标编号为5，那么我们将编号为5相关联的在数据库中的信息，通过SQLite将其读取出来，逐一进行播放显示。其中，上述函数startFaceDetect1n ()，这个函数用于开始真正的人脸识别过程。mRunFaceDetect1n是startFaceDetect1n()函数启动的一个的人脸识别线程。mRunFaceDetect1n线程会启动两个子线程，子线程mRunAct1nDetect1n用于用户的动作识别，子线程mRunBrandDetect1n用与对用户衣着品牌进行识别。上述函数调用方法为本领域技人员所知，在此不作赘述。
[0092]上面主要描述了一种基于智能镜子的信息发布方法，下面将对一种智能镜子进行详细的描述，请参阅图3，本发明实施例中一种智能镜子一个实施例包括:
[0093]图像数据采集模块301，用于采集用户的图像数据；
[0094]特征数据生成模块302，用于对该图像数据进行特征识别，生成特征数据；
[0095]信息获取模块303，用于根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息；
[0096]展示模块304，用于将该信息展示在智能镜子上。
[0097]本实施例中，首先，图像数据采集模块301采集用户的图像数据；然后，特征数据生成模块302对该图像数据进行特征识别，生成特征数据；接着，信息获取模块303根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息；最后，展示模块304将该信息展示在智能镜子上。在本实施例中，该智能镜子可以根据用户的图像数据进行特征识别，并根据这些特征将匹配的信息展示在智能镜子上，使得智能镜子可以针对用户的需求发布相应的信息，信息投放更具效率并迎合用户需求。
[0098]为便于理解，下面对本发明实施例中的一种智能镜子进行详细描述，请参阅图4，本发明实施例中一种智能镜子另一个实施例包括:
[0099]图像数据采集模块401，用于采集用户的图像数据；
[0100]特征数据生成模块402，用于对该图像数据进行特征识别，生成特征数据；
[0101]信息获取模块403，用于根据该特征数据获取与该特征数据匹配的信息；
[0102]展示模块404，用于将该信息展示在智能镜子上。
[0103]本实施例中该特征数据生成模块402可以包括:
[0104]人脸单元4021，用于对该图像数据进行人脸识别，生成人脸数据；
[0105]行为