信息播放方法、装置及系统与流程

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及信息播放方法、装置及系统。

背景技术：

人们常是使用信息播放方式来将信息告知观看者。常见的方式就是在电视、电脑或广告展示平台上播放广告。然而，目前的信息播放方式依旧是由播放终端以一定的投放方式单一地进行播放相同信息，而无法识别不同观看者而进行不同的信息播放。

另外，目前常用的人体信息采集方式是基于视觉图像对人体进行身高、姓别以及体重等信息的获取。具体，主要是利用彩色图像对人体进行身高、姓别及体重进行粗略估算及判别。由于彩色图像仅能反映人物的颜色以及纹理等二维信息，还会受到光照等影响，另外对运动着的人体则无法进行身高测量，因而基于彩色图像采集得到人体信息的准确性不高。

技术实现要素：

本发明主要解决的技术问题是提供信息播放方法、装置及系统，能够实现准确采集人体信息，并根据采集的人体信息进行自适应信息播放。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种信息播放方法，包括：

获取目标空间的深度图像；

对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息，其中，所述人体信息包括目标空间中的人的身高、体重、性别的至少一种；

播放与所述人体信息匹配的信息。

其中，所述对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息的，包括：从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据；利用所述提取的图像数据得到所述目标空间的人体信息。

其中，当所述人体信息包括身高时，所述从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据，包括：

从所述深度图像中提取与所述身高相关的图像数据，所述身高相关的图像数据包括所述目标空间中的头部最高点像素对应的第一三维空间坐标、左大腿最高点像素对应的第二三维空间坐标、右大腿最高点像素对应的第三三维空间坐标、左脚最低点像素对应的第四三维空间坐标和右脚最低点像素对应的第五三维空间坐标；

所述利用所述提取的图像数据得到所述目标空间中的人体信息，包括：根据所述提取的三维空间坐标，计算得到由所述左大腿最高点与所述右大腿最高点间连线的中点指向所述头部最高点的第一向量、由所述左大腿最高点指向所述左脚最低点的第二向量以及由所述右大腿最高点指向所述右脚最低点的第三向量；利用所述第一向量、第二向量和第三向量计算得到所述目标空间中的身高。

其中，所述利用所述第一向量、第二向量和第三向量计算得到所述目标空间中的人的身高，包括：将所述第一向量第二向量和第三向量代入下述公式1或公式2，得到所述目标空间中的人的身高Height，

其中，当所述人体信息包括性别时，所述从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据，包括：

从所述深度图像中提取与性别相关的图像数据，其中，所述与性别相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征以及臀部的轮廓特征；

所述利用所述提取的图像数据得到所述目标空间中的人体信息，包括：将所述提取的与性别相关的图像数据和所述目标空间中的人的身高输入至设定分类器进行分类，并根据所述设定分类器的分类结果确定所述目标空间中的人的性别。

其中，当所述人体信息包括体重时，所述从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据，包括：

从所述深度图像中提取与体重相关的图像数据，其中，所述与体重相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征、臀部的轮廓特征以及腹部的轮廓特征；

所述利用所述提取的图像数据得到所述目标空间中的人体信息，包括：将所述提取的与体重相关的图像数据与所述目标空间中的人的身高和性别输入至设定回归模型对体重进行估算，并根据估算结果确定所述目标空间中的人的体重。

其中，所述播放与所述人体信息匹配的信息，包括：将所述目标空间的人的人体信息归类，得到所述目标空间中的人所属的人群类型；查找与所述人群类型匹配的广告信息，并将所述查找到的广告信息进行播放。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种信息播放装置，包括：

获取模块，用于获取目标空间的深度图像；

得到模块，用于对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息，其中，所述人体信息包括目标空间中的人的身高、体重、性别的至少一种；

播放模块，用于播放与所述人体信息匹配的信息。

为解决上述技术问题，本发明采用的再一个技术方案是：提供一种信息播放系统，包括相互连接的图像采集设备和播放设备，所述播放设备包括处理器、存储器和播放器；

所述图像采集设备用于采集目标空间的深度图像，并输出至所述播放设备；

所述播放设备的存储器用于存储计算机指令以及所述处理器在处理过程中所需使用的图像数据；

所述处理器执行所述计算机指令，用于：

获取目标空间的深度图像；

对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息，其中，所述人体信息包括目标空间中的人的身高、体重、性别的至少一种；

向所述播放器输出与所述人体信息匹配的信息；

所述播放器用于播放所述与人体信息匹配的信息。

其中，所述图像采集设备设置在所述播放设备中。

本发明的有益效果是：通过从包含人体的目标空间的深度图像进行分析得到该目标空间的人体信息，进而播放与该目标空间的人体信息匹配的信息，实现了根据人体信息自适应播放对应信息，而且，由于深度图像包含三维信息，故利用该深度图像中的图像数据得到的人体信息更加准确，且由于深度图像用于表征深度信息，而不受环境光影响，故上述人体信息的采集不受环境光限制，即无论何种环境不会影响该人体信息的采集，提高了该人体信息采集的稳定性，故也提高了信息自适应播放的准确定和可靠性。

附图说明

图1是本发明信息播放方法一实施例的流程图；

图2是本发明信息播放方法一应用场景中信息播放系统的结构示意图；

图3是本发明信息播放方法另一实施例中步骤S12包含的子步骤流程图；

图4是本发明信息播放方法再一实施例的流程图；

图5是本发明信息播放方法一应用场景中目标空间深度图像的示意图。

图6是本发明信息播放方法一应用场景中目标空间深度图像中人脸的示意图；

图7是本发明信息播放装置一实施例的结构示意图；

图8是本发明信息播放系统一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

请参阅图1，图1是本发明信息播放方法一实施例的流程图。本实施例中，该方法可由播放装置执行，包括以下步骤：

S11：获取目标空间的深度图像。

其中，可采用以下三种方式获取该目标空间的深度图像：

1)基于双目视觉的方式

具体，可模仿人眼距离设置两个相机(相当于左右眼)同步对目标空间进行采集，得到左、右两幅目标图像，通过算法对该左、右目标图像进行计算，以获得该目标空间的深度图像。其中，上述对左、右目标图像进行计算的步骤可由该播放装置执行，或者由其他设备与该两个相机连接的处理装置执行。该两个相机可以均为彩色相机、或者均为不可见光相机。其中，该不可见光相机可为如下两种方式的不可见光相机，不可见光相机例如为红外相机或者紫外相机等。

2)基于结构光的方式

具体，可如图2所示，可利用不可见光投影模组22通过向目标空间23投射经编码的结构光图案(如不规则排列的散斑图案)，并利用不可见光相机21对该目标空间23进行采集，得到带有结构光图案的目标空间的不可见光图像，不可见光相机21可根据三角算法经对该不可见光图像进行计算后得到该目标空间的深度图像，并输出至播放装置24。当然，在其他实施例中，不可见光相机21可直接将该不可见光图像输出至播放装置24，由该播放装置24根据三角算法经对该不可见光图像进行计算后得到该目标空间的深度图像。

其中，上述不可见光投影模组22一般由光源及衍射光学元件组成，光源可以是边发射激光的不可见光也可以是垂直腔面发射激光，该光源发出能被该不可见光相机21识别的不可见光。例如，该不可见光为红外光，该不可见光相机21为红外相机，该不可见光图像为红外图像；或者该不可见光为紫外光，该不可见光相机21为紫外相机，该不可见光图像为紫外图像。衍射光学元件根据不同的结构光图案需要可以被设置成具有准直、分束、扩散等功能。

上述结构光图案可以为分布不规则的散斑图案。该散斑图案的密集程度影响了深度值计算的速度及精度，散斑颗粒越多，计算速度越慢，但精度却越高。因此，该不可见光投影模组22可根据拍摄图像的目标区域的大致深度，选择合适的散斑颗粒密度，在保证计算速度的同时，仍有着较高的计算精度。当然，该散斑颗粒密度也可由上述播放装置24根据自身的计算需求而确定的，并将该确定的密度信息发送至不可见光投影模组22。

本实施例中，该不可见光投影模组22向目标空间是但不限是以一定的扩散角投射散斑颗粒图案的。

值得注意的是，上述不可见光投影模组22也可设置在该不可见光相机中。

3)基于飞行时差(Time of Flight，TOF)的方式

具体，通过向目标空间投射不可见光，并由不可见光相机采集返回的不可见光，根据不可见光飞行的时间来计算目标空间的深度信息，以形成该目标空间的深度图像。其中，该不可见光如为红外光，该投射的不可见光可以由该不可见光相机发出或者由其他独立于不可见光相机的其他投射结构发出。

可以理解的是，在其他实施例中，还可采用其他方式获得目标空间的深度图像，故在此不做限定。另外，该S11步骤也可为直接接收其他装置发送的目标空间的深度图像，该目标空间的深度图像为预先经上述方式获得的。

S12：对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息。

其中，所述人体信息包括目标空间中的人的身高、体重、性别的至少一种。

可选地，将上述方式得到深度图像之后，可先对该深度图像进行人体识别，若在深度图像中识别到人体，则进行该S12，否则，不执行S12。进一步地，当在深度图像中识别到人体时，可先将深度图像中的人体部分分割得到新的深度图像，再从分割得到的深度图片进行该步骤S12。

具体地，播放装置利用深度图像中携带的信息计算得到该目标空间中的人的人体信息，以实现人体信息采集。如图3所示，S12可包括以下子步骤：

S121:从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据。

本实施例中，播放装置可根据所需采集的人体信息预先确定所需提取的与该人体信息相关的图像数据，以在获取该目标空间的深度图像后，按照预先确定的所需提取的图像数据从该深度图像中进行图像数据提取。

例如，可提取该深度图像中设定人体部位对应像素的三维空间信息作为身高相关的图像数据；可至少提取该深度图像中人体某些部位的轮廓特征作为与体重、性别相关的图像数据。该三维空间信息即包括该深度图像的对应像素的深度信息。该轮廓特征可包括该对应该人体某些部位边缘的多个像素坐标或对该多个像素坐标的进一步计算结果。

S122：利用所述提取的图像数据得到所述目标空间的人体信息。

例如，利用该深度图像中设定人体部位对应像素的三维空间信息计算得到该目标区间的人的身高，利用该深度图像中人体某些部位的轮廓特征和/或该目标空间中的人的身高进行分类识别得到该目标区间的人的性别，利用该深度图像中人体某些部位的轮廓特征和/或该目标区间的人的身高及性别进行分析算得该目标区间的人的体重。

S13：播放与所述人体信息匹配的信息。

该播放终端根据目标空间的人体信息可针对性的播放信息。例如，播放终端预设有对人体信息的分类器，根据该分类器确定当前该目标空间中的人所属类型，并从本地或者设定服务器中查找到与该所属种类匹配的信息，并进行播放。其中，该播放方式可包括图像显示、声音播放中的至少一种。

可以理解的是，上述信息播放方法可为实时连续执行、定时执行或者接收到用户指示时才执行，例如，该播放装置可实时不断地采集当前目标区域的深度图像，并由本发明方法得到在不同时刻位于该目标区域的人的人体信息，进而更新播放对应的信息。

本实施例中，通过从包含人体的目标空间的深度图像进行分析得到该目标空间的人体信息，进而播放与该目标空间的人体信息匹配的信息，实现了根据人体信息自适应播放对应信息，而且，由于深度图像包含三维信息，故利用该深度图像中的图像数据得到的人体信息更加准确，且由于深度图像用于表征深度信息，而不受环境光影响，故上述人体信息的采集不受环境光限制，即无论何种环境不会影响该人体信息的采集，提高了该人体信息采集的稳定性，故也提高了信息自适应播放的准确定和可靠性。

请参阅图4，图4是本发明信息播放方法另一实施例的流程图。本实施例中，该方法可由播放装置执行，包括以下步骤：

S41：获取目标空间的深度图像。

具体可参阅上述S11的描述。

S42：从所述深度图像中提取与身高、性别和体重相关的图像数据。

本实施例中，该与身高相关的图像数据可包括所述目标空间中的人的头部最高点像素对应的第一三维空间坐标P1、左大腿最高点像素对应的第二三维空间坐标P2、右大腿最高点像素对应的第三三维空间坐标P3、左脚最低点像素对应的第四三维空间坐标P4和右脚最低点像素对应的第五三维空间坐标P5，如图5所示。上述像素点的三维空间坐标由该像素点对应的目标空间中的人体部位在该目标空间所在平面的二维坐标以及该像素点的深度信息构成。在一具体应用中，该像素点对应的目标空间中的人体部位在该目标空间所在平面的二维坐标可以为该像素点在采集该深度图像的相机的世界坐标，该世界坐标可理解为以该相机的镜头中心为原点，在该目标空间所在的与该镜头平行的平面上形成的二维坐标系中的坐标。

该与性别相关的图像数据可包括：所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征以及臀部的轮廓特征。

该与体重相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征、臀部的轮廓特征以及腹部的轮廓特征。

其中，上述目标空间中的某个人体部位A的所述轮廓特征为所述目标空间中的人体部位A的轮廓线、所述目标空间中的人的人体部位A的一平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例、所述目标空间中的人体部位A的多个平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例的平均值、或所述目标空间中的人体部位A的多个平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例中的最大值。该部位A的轮廓线即在该深度图像中部位A边缘对应的像素点形成的线条，该目标空间所在平面即与相机镜头平行的平面，该截面的轮廓线的长度与宽度分别为该截面上在相互垂直的两个参考方向下的最大长度。如图6所示，该目标空间中的人脸的轮廓线为L，该人脸的鼻尖所在的平行于目标空间所在平面的界面的轮廓线的长度为a1，宽度为b1，故其比例为a1/b1，进一步，还可获取该人脸的左眼珠所在平行于目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度a2和宽度b2，得到其比例为a2/b2，以及获取该人脸的右眼珠所在平行于目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度a3和宽度b3，得到其比例为a3/b3，取上述三个截面得到的比例a1/b1、a2/b2、a3/b3的平均值或者最大值作为其头部的轮廓特征。

进一步的，根据不同部件的特征不同，可针对不同部位选择以上不同图像数据作为该部位的轮廓特征，例如，对于人脸，则选择人脸多个平行于目标空间所在平面的截面的长度和宽度间的比例的平均值作为该目标空间中的人脸的轮廓特征；对于肩部、胸部、腹部以及臀部，则选择该部位多个平行于目标空间所在平面的截面的长度和宽度间的比例中的最大值作为该部位的轮廓特征。

本实施例中，上述提取与性别/体重相关的图像数据还包括将所述目标空间中的人的正面的法线与获取所述深度图像的相机的光轴之间的夹角α，如图5所示。具体可通过提取目标空间中的人的左大腿最高点像素对应的第二三维空间坐标P2(x₂,y₂,z₂)、右大腿最高点像素对应的第三三维空间坐标P3(x₃,y₃,z₃)，并利用下述公式13计算得到，

当然，在其他实施例中，与性别/体重相关的图像数据可不包括夹角α，在此不作限定。

夹角的设置可以避免由于人体在运动过程中的侧身导致的特征信息变化带来的性别、体重估算误差，从而可以实现实时监测。

S43：利用所述提取的图像数据得到所述目标空间中的人的身高、性别和体重。

其中，利用上述S42中提取的与身高相关的图像数据计算得到该目标空间中的人的身高。具体地，该得到身高的步骤可包括以下子步骤：

S431：根据所述提取的三维空间坐标，计算得到由所述左大腿最高点与所述右大腿最高点间连线的中点指向所述头部最高点的第一向量、由所述左大腿最高点指向所述左脚最低点的第二向量以及由所述右大腿最高点指向所述右脚最低点的第三向量。

例如，如图5所示，获的头部最高点像素对应的第一三维空间坐标P1为(x₁,y₁,z₁)、左大腿最高点像素对应的第二三维空间坐标P2为(x₂,y₂,z₂)、右大腿最高点像素对应的第三三维空间坐标P3为(x₃,y₃,z₃)、左脚最低点像素对应的第四三维空间坐标P4为(x₄,y₄,z₄)和右脚最低点像素对应的第五三维空间坐标P5为(x₅,y₅,z₅)，上述x坐标，y坐标为采集该深度图像的相机的世界坐标，z坐标为深度图像中该像素点的深度值，由上述空间坐标可计算得到第一向量为第二向量和第三向量

S432：利用所述第一向量、第二向量和第三向量计算得到所述目标空间中的人的身高。

例如，将所述第一向量第二向量和第三向量代入下述公式11或公式12，得到所述目标空间中的人的身高Height。

本实施例中，利用目标空间中的人体相关部位在深度图像中的三维空间坐标计算得到其身高，可使得该身高计算更加准确。根据这一算法不需要人体以某一固定姿势站立，即使人在运动过程中也能准确测量，实现实时的监测。

其中，利用上述S42中提取的与性别相关的图像数据计算得到该目标空间中的人的身高。具体如，将所述提取的与性别相关的图像数据和所述目标空间中的人的身高输入至设定分类器进行分类，并根据所述设定分类器的分类结果确定所述目标空间中的人的性别。该设定分类器可以是已有技术中的最近邻分类器、贝叶斯分类器、支持向量机等。该目标空间中的人的身高可以由本S43中的上述获取身高的方式得到或者由用户输入又或者采用其他方式计算得到。

其中，利用上述S42中提取的与体重相关的图像数据计算得到该目标空间中的人的身高。具体如，将所述提取的与体重相关的图像数据与所述目标空间中的人的身高和性别输入至设定回归模型对体重进行估算，并根据估算结果确定所述目标空间中的人的体重。该目标空间中的人的身高、性别可以由本S43中的上述获取身高和性别的方式得到或者由用户输入又或者采用其他方式计算得到。由于输入特征多元，因而可以采用多元线性回归模型作为上述设定回归模型，例如采用下述公式14得到目标空间中的人的体重Weight，

其中，ω_i是权重系数，为获取的与体重相关的图像数据值，该n为提取的与体重相关的图像数据的总数。

上述设定分类器为经训练得到的，该设定回归模型为经学习得到的。例如，事先利用深度相机对不同身高、姓别以及体重的人群进行测量，并且准确获取其姓别、身高、体重信息，将这些图像数据对分类器以及回归模型进行训练和学习。

可以理解的是，其他实施例中，可仅提取身高、性别及体重中的其中一个或两个的相关图像数据，继而计算得到该目标空间中的人的身高、性别及体重中的其中一个或两个。

S44：将所述目标空间的人的人体信息归类，得到所述目标空间中的人所属的人群类型。

S45：查找与所述人群类型匹配的广告信息，并将所述查找到的广告信息进行播放。

本实施例用于播放广告信息。比如，若目标空间中的人超过半数或数量达到设定值属于肥胖型，则投放减肥类广告信息；若目标空间中的人超过半数或数量达到设定值为小孩子，则投放玩具产品等广告信息；若目标空间中的人超过半数或数量达到设定值为女性，则投放化妆品等广告信息。

进一步地，播放装置还可根据该深度图像识别该目标空间中的人是否佩戴眼镜、行走方式等等，并根据识别结果以及该人体信息，播放眼镜、运动产品相关的广告信息。

请参阅图7，图7是本发明信息播放装置一实施例的结构示意图。本实施例中，该信息播放装置70包括获取模块71、得到模块72和播放模块73。其中，

获取模块71用于获取目标空间的深度图像；

得到模块72用于对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息，其中，所述人体信息包括目标空间中的人的身高、体重、性别的至少一种；

播放模块73用于播放与所述人体信息匹配的信息。

可选地，该得到模块72包括提取单元721和得到单元722。

提取单元721用于从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据。得到单元722用于利用所述提取的图像数据得到所述目标空间的人体信息。

可选地，当所述人体信息包括身高时，所述提取单元721具体用于：从所述深度图像中提取与所述身高相关的图像数据，所述身高相关的图像数据包括所述目标空间中的头部最高点像素对应的第一三维空间坐标、左大腿最高点像素对应的第二三维空间坐标、右大腿最高点像素对应的第三三维空间坐标、左脚最低点像素对应的第四三维空间坐标和右脚最低点像素对应的第五三维空间坐标；

得到单元722具体用于：根据所述提取的三维空间坐标，计算得到由所述左大腿最高点与所述右大腿最高点间连线的中点指向所述头部最高点的第一向量、由所述左大腿最高点指向所述左脚最低点的第二向量以及由所述右大腿最高点指向所述右脚最低点的第三向量；利用所述第一向量、第二向量和第三向量计算得到所述目标空间中的人的身高。

进一步可选地，得到模块63进一步用于将所述第一向量第二向量和第三向量代入上述公式11或公式12，得到所述目标空间中的人的身高Height。

可选地，当所述人体信息包括性别时，所述提取单元721具体用于：从所述深度图像中提取与性别相关的图像数据，其中，所述与性别相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征以及臀部的轮廓特征；

得到单元722具体用于：将所述提取的与性别相关的图像数据和所述目标空间中的人的身高输入至设定分类器进行分类，并根据所述设定分类器的分类结果确定所述目标空间中的人的性别。

可选地，当所述人体信息包括体重时，提取单元721具体用于：从所述深度图像中提取与体重相关的图像数据，其中，所述与体重相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征、臀部的轮廓特征以及腹部的轮廓特征；

得到单元722具体用于：将所述提取的与体重相关的图像数据与所述目标空间中的人的身高和性别输入至设定回归模型对体重进行估算，并根据估算结果确定所述目标空间中的人的体重。

进一步可选地，所述提取的与性别/体重相关的图像数据还包括将所述目标空间中的人的正面的法线与获取所述深度图像的相机的光轴之间的夹角α。

其中，所述夹角α可由所述三维空间坐标P2(x₂,y₂,z₂)和所述三维空间坐标P3(x₃,y₃,z₃)代入上述公式13计算得到。

可选地，所述目标空间中的某个人体部位的所述轮廓特征为所述目标空间中的对应人体部位的轮廓线、所述目标空间中的对应人体部位的一平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例、所述目标空间中的对应人体部位的多个平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例的平均值、或所述目标空间中的对应人体部位的多个平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例中的最大值。

可选地，该播放模块73具体用于将所述目标空间的人的人体信息归类，得到所述目标空间中的人所属的人群类型；查找与所述人群类型匹配的广告信息，并将所述查找到的广告信息进行播放。

其中，该信息播放装置的上述模块分别用于执行上述方法实施例中的相应步骤，具体执行过程如上方法实施例说明，在此不作赘述。

请参阅图8，图8是本发明信息播放系统一实施例方式的结构示意图。本实施例中，该系统80包括相互连接的图像采集设备81和播放设备82。该播放设备82包括输入接口821、处理器822、存储器823和播放器824。

图像采集设备81用于采集目标空间的深度图像，并输出至所述播放设备82。具体，该图像采集设备81可包括模仿人体眼里设置的两个相机，以采用上述方法实施例中的基于双目视觉方式采集得到该深度图像；该图像采集设备81也可如图2所示，以采用上述方法实施例中的基于结构光方式采集得到该深度图像；图像采集设备81还可包括不可见光源和不可见光相机，以采用上述方法实施例中的基于TOF方式采集得到该深度图像。当然，图像采集设备81还可为其他结构，故在此不做限定。

播放设备82的输入接口821用于获得图像采集设备81采集得到的深度图像。

存储器823用于存储计算机指令，并向处理器822提供所述计算机指令，且可存储处理器822处理过程中所需使用的数据如用于计算得到性别、体重的设定分类器和回归模型、以及上述方法实施例中的公式等，以及输入接口821获得的深度图像。

处理器822执行所述计算机指令，用于：

获取目标空间的深度图像；

对所述深度图像进行分析，得到所述目标空间中的人体信息，其中，所述人体信息包括目标空间中的人的身高、体重、性别的至少一种；

向所述播放器输出与所述人体信息匹配的信息；

播放器824用于播放所述与人体信息匹配的信息。具体，该播放器可包括显示屏和/或扬声器，以用于显示和/或声音播放该与人体信息匹配的信息。

可选地，该图像采集设备81可设置在该播放设备82中，即该图像采集设备81和播放设备82为同一设备。

可选地，处理器822具体用于从所述深度图像中提取与人体信息相关的图像数据；利用所述提取的图像数据得到所述目标空间的人体信息。

具体地，当所述人体信息包括身高时，处理器822可具体用于：从所述深度图像中提取与所述身高相关的图像数据，所述身高相关的图像数据包括所述目标空间中的头部最高点像素对应的第一三维空间坐标、左大腿最高点像素对应的第二三维空间坐标、右大腿最高点像素对应的第三三维空间坐标、左脚最低点像素对应的第四三维空间坐标和右脚最低点像素对应的第五三维空间坐标；根据所述提取的三维空间坐标，计算得到由所述左大腿最高点与所述右大腿最高点间连线的中点指向所述头部最高点的第一向量、由所述左大腿最高点指向所述左脚最低点的第二向量以及由所述右大腿最高点指向所述右脚最低点的第三向量；利用所述第一向量、第二向量和第三向量计算得到所述目标空间中的身高。

进一步地，处理器822用于将所述第一向量第二向量和第三向量代入上述公式11或公式12，得到所述目标空间中的人的身高Height。

具体地，当所述人体信息包括性别时，处理器822可具体用于：从所述深度图像中提取与性别相关的图像数据，其中，所述与性别相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征以及臀部的轮廓特征；将所述提取的与性别相关的图像数据和所述目标空间中的人的身高输入至设定分类器进行分类，并根据所述设定分类器的分类结果确定所述目标空间中的人的性别。

具体地，当所述人体信息包括体重时，处理器822可具体用于从所述深度图像中提取与体重相关的图像数据，其中，所述与体重相关的图像数据包括所述目标空间中的人脸的轮廓特征、肩部的轮廓特征、胸部的轮廓特征、臀部的轮廓特征以及腹部的轮廓特征；将所述提取的与体重相关的图像数据与所述目标空间中的人的身高和性别输入至设定回归模型对体重进行估算，并根据估算结果确定所述目标空间中的人的体重。

进一步，所述提取的与性别/体重相关的图像数据还包括将所述目标空间中的人的正面的法线与获取所述深度图像的相机的光轴之间的夹角α。

其中，所述夹角α可由所述三维空间坐标P2(x₂,y₂,z₂)和所述三维空间坐标P3(x₃,y₃,z₃)代入上述公式13计算得到。

可选地，所述目标空间中的某个人体部位的所述轮廓特征为所述目标空间的对应人体部位的轮廓线、所述目标空间的对应人体部位的一平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例、所述目标空间的对应人体部位的多个平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例的平均值、或所述目标空间的对应人体部位的多个平行于所述目标空间所在平面的截面的轮廓线的长度与宽度间的比例中的最大值。

可选地，处理器822执行所述向所述播放器输出与所述人体信息匹配的信息，具体包括：将所述目标空间的人的人体信息归类，得到所述目标空间中的人所属的人群类型；查找与所述人群类型匹配的广告信息，并向所述播放器输出所述查找到的广告信息。所述播放器进一步用于播放所述查找到的广告信息。

该播放设备82可作为上述播放装置，用于执行上述实施例所述方法。例如，上述本发明实施方式揭示的方法应用于处理器822中，或者由处理器822实现。处理器822可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器822中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器822可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器823，处理器822读取相应存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

上述方案中，通过从包含人体的目标空间的深度图像进行分析得到该目标空间的人体信息，进而播放与该目标空间的人体信息匹配的信息，实现了根据人体信息自适应播放对应信息，而且，由于深度图像包含三维信息，故利用该深度图像中的图像数据得到的人体信息更加准确，且由于深度图像用于表征深度信息，而不受环境光影响，故上述人体信息的采集不受环境光限制，即无论何种环境不会影响该人体信息的采集，提高了该人体信息采集的稳定性，故也提高了信息自适应播放的准确定和可靠性。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。