本发明涉及网络多媒体技术领域，特别涉及一种基于光感的人机识别方法，及应用其的广告投放方法和系统。
背景技术：
移动广告交易主要是以设备为单元进行消耗的计费，例如cpc(按照点击设备数计费)、cpm(按照曝光设备数计费)、cpa(按照激活设备数计费)。随着广告支出越来越向移动端倾斜，市场上虚拟设备的拟真程度越来越高。现有的防作弊方法多是基于设备标识及其衍生的手段进行判断，但利用这种方法仅能做到事后分析，不能做到事前控制。
技术实现要素：
目前多数智能移动设备上都有光学感应装置，例如光感按钮或摄像头。发明人突然想到：特定指令下的光感的变化是很难被作弊设备模仿的，因而提出一种基于光感的人机识别方法，并进而将其应用于广告投放控制领域。
根据本发明第一个方面，本发明提供一种基于光感的人机识别方法，其包括：
接收客户端发送的请求，
采集客户端的光感特征信息，
依据预先设置好的光感特征模型，对所述客户端进行人机识别。
优选地，所述光感特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。
优选地，所述光感特征模型的参数包括光强度和/或持续时间。更优选地，当采集到的光感特征信息的光强度和持续时间均符合预设条件时，判断为人类。
优选地，所述光感特征信息包括光强度、变化频率、变化次数、持续时间中的一种或多种。
优选地，所述光感特征信息通过客户端的光感传感器获得。
优选地，所述光感传感器包括摄像头、光感按钮、和光线感应器中的至少一种。
本发明的发明人进而提供一种有趣的、易被接受的广告投放控制方法，其自带人机识别功能，可以做到事前控制，不但节省交易费用，还能避免无效投放占用带宽。
根据本发明第二个方面，本发明提供一种基于人机识别的广告投放控制方法，其包括：
接收广告播放请求，播放人机识别提示内容；
接收从客户端采集的、根据所述提示内容而触发的第一操作的光感特征信息；
依据预先设置好的光感特征模型，对所述客户端进行人机识别；
当第一操作的识别结果低于阈值时，向所述客户端投放广告内容。
优选地，所述光感特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。
优选地，所述光感特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。
优选地，所述光感特征模型的参数包括光强度和/或持续时间。更优选地，当采集到的光感特征信息的光强度和持续时间均符合预设条件时，向所述客户端投放广告内容。
优选地，所述光感特征信息包括光强度、变化频率、变化次数、持续时间中的一种或多种。
优选地，所述光感特征信息通过客户端的光感传感器获得。
优选地，所述光感传感器包括摄像头、光感按钮、和光线感应器中的至少一种。
优选地，所述提示包括语义提示和/或语音提示。
优选地，所述第一操作为根据所述提示内容的语义遮挡客户端的光感传感器。
可选地，在接收到所述广告播放请求时，可预加载所述广告内容的部分素材。
可选地，当第一操作的识别结果低于阈值时，播放预加载的所述广告内容。
可选地，当采集到的光感特征信息的光强度和持续时间均符合预设条件时，播放预加载的所述广告内容。
根据本发明第三个方面，本发明提供一种基于人机识别的广告投放系统，其包括：
验证单元，向客户端发送验证提示，采集根据提示内容触发的第一操作的光感特征信息，对所述第一操作的触发主体进行人机识别；
广告内容单元，存储广告内容的素材，根据验证单元的识别结果投放广告内容。
优选地，所述提示包括语义提示和/或语音提示。
优选地，所述第一操作为根据所述提示内容的语义遮挡客户端的光感传感器。
优选地，所述验证单元包括：
采集模块，用于从客户端采集根据提示内容触发的第一操作的光感特征信息；和
识别模块，依据预先设置好的光感特征模型，对所述客户端进行人机识别。
优选地，所述光感特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。
优选地，所述光感特征模型的参数包括光强度和/或持续时间。更优选地，当采集到的光感特征信息的光强度和持续时间均符合预设条件时，触发广告内容单元投放广告内容。
优选地，当验证单元得到的识别结果低于阈值时，触发广告内容单元投放广告内容。
优选地，所述光感特征信息包括光强度、变化频率、变化次数、持续时间中的一种或多种。
优选地，所述光感特征信息通过客户端的光感传感器获得。
优选地，所述光感传感器包括摄像头、光感按钮、和光线感应器中的至少一种。
可选地，在接收到所述广告播放请求时，可预加载所述广告内容的部分素材。
可选地，当第一操作的识别结果低于阈值时，播放预加载的所述广告内容。
可选地，当采集到的光感特征信息的光强度和持续时间均符合预设条件时，播放预加载的所述广告内容。
附图说明
下面将通过参照附图详细描述本发明的优选实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其它特征和优点，附图中：
图1是根据本发明的第二方面的方法的流程图；
图2是根据本发明的第三方面的系统的示意图；
图3是根据本发明的第一方面的方法的流程图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
在本发明中，术语“光感传感器”是基于光电效应的传感器，在受到可见光照射后即产生光电效应，将光信号转换成电信号输出。除了摄像头以外，本发明中的光感传感器也包括光线感应器(或称亮度感应器)，英文名称为light-sensor，很多平板电脑和手机都配备了该感应器。光线感应器是由两个组件即投光器及受光器所组成，利用投光器将光线由透镜将之聚焦，经传输而至受光器的透镜，再至接收感应器，接收感应器将收到的光线讯号转变成电信号，此电信讯号更可进一步作各种不同的开关及控制动作，其基本原理即对投光器受光器间的光线做遮蔽动作所获得的信号加以运用以完成各种自动化控制。
图灵测试(turingtest)是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验，测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。进行图灵测试通常是作为服务器的计算机自动生成一个问题由用户来解答，这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答，由于计算机无法解答。
通览互联网领域，发明人在研究过程中发现，生物特征的识别技术由于难以被模仿和破解，时常被用在高度机密性的认证领域。例如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等。受限于智能手机的硬件资源，该些识别方法由于消耗大量手机资源，影响手机其他功能正常工作，因而降低了用户体验的效果。
在广告播放领域，广告主并不在意观看广告的对象的具体身份，只关注广告曝光的对象是否为可以转化为购买的真实的人类。更具体地说，广告主关注这个人类是否是能看懂广告内容的个体，例如广告播放给误触屏幕的婴儿也是无效的。
因此，在本发明的实施例中，可以通过机器学习，聚类出多维度的光感特征模型，后续可以通过该生物特征模型来判定服务器当前接收到的交互操作是否具备生物特征，从而更准确地进行人机识别。本项技术应用在广告播放领域的第一个目的是确定该次曝光是否计数，如果判断发起请求的为人类，则计数；反之，则不计，广告主无需为该次曝光付费。与现有通过事后分析修正计数不同的是：本发明的方法可以实现事前控制，即在广告投放之前判断发起请求的主体是否为人类，从而避免浪费媒体(广告服务商)的带宽。
通常情况下，从客户端访问广告页面，广告服务器接收到广告播放请求，跳转到广告内容页面，向客户端返回所请求的广告内容。
如图1～图2所示，在本发明中，广告服务器在接收到广告播放请求时，先向客户端返回用于人机识别的提示内容，通过验证单元的采集模块采集发起请求的客户端根据所述提示内容而触发的第一操作。
验证单元的识别模块依据预先设置好的光感特征模型，对所述第一操作的触发主体进行人机识别；其中，所述光感特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。
所述提示内容包括语音或语义提示，提示内容为一种或多种基于光感操作。以目前的设备虚拟技术，还无法识别语音或语义提示。例如“请遮住摄像头”，即便能够识别出这句话，设备虚拟技术也无法实现“请遮住摄像头”的动作，而人类则很轻易地可以完成这个动作。
通过这样的方式，很容易地进行人机识别，且极具趣味，接受度较高。
当识别的结果低于预设的阈值时，可以认为发起请求的为人类。则向所述客户端投放广告内容。
当然，分数高于阈值属于人类还是低于阈值属于人类是人为规定的。例如，人为设定机器10分，人类为0分，则高于阈值时是机器。相反设定则会得到相反的结果。为了方便表述，在本发明中，我们规定高于阈值判断为机器(虚拟设备)。本领域技术人员应当了解，基于本发明的思想，术语“高于阈值”是指判断为更接近机器，而不限于数学上的高于。相应地，术语“低于阈值”是指判断为更接近人类。
在本发明中，可以根据需要，使用已知的各种方法训练光感特征模型。
在数据库中可以提取到设备的操作数据：包括设备信息和行为信息。
在设备信息中，浏览器信息可以是对应的操作样本触发时通过哪个版本号的浏览器，操作系统可以表示对应的操作样本触发时是通过何种操作系统，例如android还是windows等，硬件信息可以表示对应的操作样本被触发时的移动终端的mei号，或者电脑的ip地址等信息。
用于人机识别的提示内容包括：遮挡前摄像头、遮挡后摄像头、遮挡home键等。
根据提示内容设定光感变化条件。所述设定的光感变化条件，包括：在设定时长内光感变化事件发生次数和达到设定的次数阈值，所述光感变化事件包括：光线由明变暗，或者光线由暗变明。
在本发明实施例中，可以为移动终端预设定光线明暗的判断依据，用于判断光线是否处于明的状态、光线是否处于暗的状态。其中，光感亮度阈值可以根据需要灵活设置。
以手机为例，本发明实施例采用手机上的前置或后置摄像头采集光感信号。
用户按前置摄像头p1时，会产生明显的光感变化，记发生一次光感变化事件为一次指令f1，持续时间为t1；用户按后置摄像头p2时，也会产生明显的光感变化，记发生一次光感变化事件为一次指令f2，持续时间为t2。除此以外，还可以记录光感变化的差值等，如此采集光感特征信息，以备后续分类使用。
随着智能终端的屏占比越来越高，越来越多的厂家致力于精简屏幕正面的按键布局。本实施例中，充用了移动终端中摄像头能够采集光感信号的功能，代替了物理按键对移动终端进行操控，符合精简屏幕正面的按键布局的趋势。
在实施例中，基于光感特征的人机识别方法包括如下步骤：
通过移动终端上的摄像头采集光感信号；
判断采集到的光感信号是否满足设定的光感变化条件，若是，则判断所述移动终端的操作主体为人类。
所述光感变化条件所涉及的参数包括但不限于前述采集到的p1、p2、f1、f2、t1和t2。
以提示内容为“遮挡前摄像头”为例，当采集到的光感特征信息的p1和f1满足变化条件即可。为了识别结果更加精确，本领域技术人员根据需要也可以在光感特征模型中添加其他参数，在此不再赘述。
为了增加虚拟设备模拟的难度，可以提高提示内容的复杂度。例如：遮住前摄像头5秒钟；按前摄像头5下；前后摄像头各按一下，等。
所述采集到的光感信号来自于所述摄像头中的一个或多个；不同的摄像头组合采集到的光感信号对应着不同的设定的光感变化条件，即，为不同的摄像头组合采集到的光感信号设定对应的不同光感变化条件，用于在对采集到的光感信号进行判断时，作为判断比对的依据。不同设定的光感变化条件对应不同的操作指令。
在应用于广告投放控制方法时，也可以以光感识别结果作为广告内容投放的选择条件。
例如：以手机为例，手机设置有两个摄像头p1、p2，预先为p1的光感信号设定第一光感变化条件及其对应的第一广告内容，预先为p2的光感信号设定第二光感变化条件及其对应的第二广告内容，当采集到p1和p2的光感信号符合第一光感变化条件时，投放第一广告内容，当采集到p1和p2的光感信号符合第二光感变化条件时，投放第二广告内容。
本发明实施例与第一实施例相比，提供了更多的摄像头采集光感信号的组合方式，不仅可以匹配到移动终端的系统基本功能指令，由于组合的多样性，还可以为各种应用的功能指令提供对应的操控。
除摄像头以外，苹果手机等高端手机的home键为光感按键，也可以作为光感传感器使用。
本发明中实现训练光感特征模型的方法并不限于上述提供的这些方案。本领域技术人员可以根据这个思路，基于设计需要寻找其他可用的方案，只需要满足能够识别出人类光感特征即可。在本发明中，光强度、变化频率、变化次数、持续时间均可以作为光感模型的依据。
在本发明的一些实施方式中，避免用户等待时间过长，可以在播放提示内容时预加载广告内容的部分素材，例如加载广告片头等。一旦提示内容的人机识别验证通过，可以立即播放广告内容，随着播放，继续加载广告内容的其余素材。这样的方案可以在占用带宽和用户等待时间之间平衡，得到一个用户感受更好的解决方案。
如图3所示，在本发明的另一些实施方式中，以本发明所提供的基于光感的人机识别作为主要的验证手段，可以作为插件与其他应用配合使用。
本发明的优点在于利用了人类与机器本质上的区别进行人机识别，比纯使用设备信息验证要准确得多。而且充分利用了广告的特点，在不增加用户负担的情况下，实现了人机识别。而且采集了更多维度的数据，为后续的数据分析提供了资料，最重要的是该些维度的数据不涉及个人隐私。
本发明不限于上述实施方式，在本发明思想的范围内可以进行各种变更。本发明已通过上述实施例进行了说明，但应当理解的是，上述实施例只是用于举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施例，根据本发明教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。本发明的保护范围由附属的权利要求书及其等效范围所界定。