基于活体检测的产品推广方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于活体检测的产品推广方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

产品推广是指企业产品(服务)问世后，进入市场所经过的一个阶段。目前，企业采取的产品推广方式主要是线上推广和线下推广相结合的方式，以更好的占领市场，抢占客户。

然而，传统的线下推广方式，企业不能对进行产品推广的业务人员进行全方位的监控，因而无法保证分配给业务人员的待推广产品是否适合业务人员，从而导致产品推广过程中，业务人员无法为产品体验者进行准确、形象的介绍待推广产品，进而导致产品推广效果不够理想。

所以，亟需提供一种既能够实现对业务人员的监控，又可以保证了待推广产品分配的合理性的产品推广方法，以保证产品推广效果。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种基于活体检测的产品推广方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有线下推广方式无法对对业务人员进行全方位监控，同时无法保证待推广产品分配合理性的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于活体检测的产品推广方法，所述方法包括以下步骤:

接收业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求，从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号，并根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息；

根据所述用户账号，从预存的业务人员信息库中查找所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息；

将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，则执行登录操作，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。

优选地，所述第一生物特征信息为人脸特征信息；

所述根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息的步骤，包括：

根据所述登录请求，生成采集人脸特征信息的活体检测指令；

根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的视频信息，所述视频信息包含所述业务人员的人脸图像；

基于预设的人脸特征信息提取模型，对所述视频信息中的人脸图像进行人脸特征提取，得到所述业务人员的人脸特征信息。

优选地，所述第一生物特征信息为声纹特征信息；

所述根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息的步骤，包括：

根据所述登录请求，生成采集声纹特征信息的活体检测指令；

根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的音频信息；

基于预设的声纹特征信息提取模型，对所述音频信息进行声纹特征提取，得到所述业务人员的声纹特征信息。

优选地，所述第一生物特征信息为微表情特征信息；

所述根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息的步骤，包括：

根据所述登录请求，生成采集微表情特征信息的活体检测指令；

根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的视频信息，所述视频信息包含所述业务人员的人脸图像；

基于预设的人脸检测模型，从所述视频信息中提取出所述业务人员在某一时刻的连续人脸图像，并按照时间顺序为各人脸图像进行排序；

根据微表情识别技术，按序对各人脸图像进行分析处理，得到所述业务人员的微表情特征信息。

优选地，所述若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，则执行登录操作的步骤之前，所述方法还包括：

获取本机当前所处的位置信息，并根据所述位置信息确定所述业务人员当前所处的地址；

根据所述用户账号，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址；

判断所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址是否匹配；

其中，所述若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，则执行登录操作的步骤，包括：

若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，且所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址匹配，则执行所述登录操作。

优选地，所述根据所述用户账号，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址的步骤，包括：

根据所述用户账号，从所述业务人员信息库中查找所述业务人员的历史从业信息和常住地址信息；

根据所述历史从业信息，确定适合所述业务人员推广的所述待推广产品；

采用预先构建的产品分析模型对所述待推广产品和所述常住地址信息进行分析，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址。

优选地，所述在所述产品推广应用程序的操作界面显示待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品的步骤之后，所述方法还包括：

采集所述体验者的面部表情以及所述业务人员在描述待推广产品过程中的音频信息和视频信息；

将所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情发送至服务器，以使所述服务器根据所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情确定所述待推广产品的推广效果，并根据所述推广效果调整推广方案。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于活体检测的产品推广装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求；

提取模块，用于从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号；

检测模块，用于根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息；

查找模块，用于根据所述用户账号，从预存的业务人员信息库中查找所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息；

登录模块，用于将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，则执行登录操作，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示适合所述业务人员推广的待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于活体检测的产品推广设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于活体检测的产品推广程序，所述基于活体检测的产品推广程序配置为实现如上文所述的基于活体检测的产品推广方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于活体检测的产品推广程序，所述基于活体检测的产品推广程序被处理器执行时实现如上文所述的基于活体检测的产品推广方法的步骤。

本发明提供的基于活体检测的产品推广方案，在接收到业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求时，通过对所述业务人员进行活体检测，获得所述业务人员的第一生物特征信息；同时，从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号，并根据所述用户账号从预存的业务人员信息库中查找到所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息；最后，通过将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，在所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配时，才登录所述产品推广应用程序，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示适合所述业务人员推广的待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。通过这种产品推广方式，保证了分配给业务人员的待推广产品为适合所述业务人员的，从而可以使得业务人员能够在产品推广过程中更好的为体验者进行产品介绍，提升业务推广效率。

此外，由于产品的推广能够精确定位到实际参与人员，因而可以在整个产品推广过程中，更好的对业务人员进行全方位监控，从而更好的督促业务人员积极参与产品推广，进而提升产品推广效果。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于活体检测的产品推广设备的结构示意图；

图2为本发明基于活体检测的产品推广方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于活体检测的产品推广方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明基于活体检测的产品推广装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于活体检测的产品推广设备结构示意图。

如图1所示，该基于活体检测的产品推广设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于活体检测的产品推广设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于活体检测的产品推广程序。

在图1所示的基于活体检测的产品推广设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于活体检测的产品推广设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于活体检测的产品推广设备中，所述基于活体检测的产品推广设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于活体检测的产品推广程序，并执行本发明实施例提供的基于活体检测的产品推广方法。

本发明实施例提供了一种基于活体检测的产品推广方法，参照图2，图2为本发明一种基于活体检测的产品推广方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述基于活体检测的产品推广方法包括以下步骤：

步骤S10，接收业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求，从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号，并根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息。

具体的说，本实施例的执行主体可以是任意安装有上述产品推广应用程序的移动终端，比如业务人员自己的智能手机、平板电脑、个人计算机等，也可以是企业为业务人员配备的上述移动终端，此处不做限制。

此外，上述所说的产品推广应用程序可以是指企业为了考核业务人员的产品推广情况而专门定制的网络应用程序，也可以是企业内部用于考勤、工作交流、工作安排于一体的办公网络应用程序，此处不做限制。

应当理解的是，上述所说的“产品推广应用程序”仅仅是为了表明该网络应用程序具备认证业务人员身份的功能。

此外，本实施例中所说的第一生物特征信息，具体可以是业务人员的人脸特征信息、虹膜特征信息、指纹特征信息、声纹特征信息、微表情特征信息等，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。

为了便于理解上述步骤S10中所说的根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息的操作，以下以所述第一生物特征信息分别为人脸特征信息、声纹特征信息、微表情特征信息为例进行说明。

具体的说，在所述第一生物特征信息为人脸特征信息时，所述检测模块用于执行如下步骤：

(1)根据所述登录请求，生成采集人脸特征信息的活体检测指令。

具体的说，在实际应用中，生成的活体检测指令具体是根据预先规定的第一生物特征信息的类型确定的。

也就是说，在所述第一生物特征信息为人脸特征信息时，生成的活体检测指令便是采集人脸特征信息的活体检测指令。

(2)根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的视频信息。

具体的说，在实际应用中，步骤(2)的操作，大致可以是：根据采集人脸特征信息的活体检测指令，控制所述移动终端开启摄像头，并在所述移动终端的用户界面显示预设的随机内容，比如提示所述业务人员读取显示的一段文字或一串数字等，同时在所述业务人员读取所述随机预设内容时，录制视频信息。

应当理解的是，本实施中在采集所述业务人员的视频信息时，之所以要所述业务人员读取随机预设内容，是为了避免他人使用预先拍摄的照片冒名顶替。

此外，需要说明的是，为了保证后续步骤(3)中提取到的人脸特征信息较为精致，所述视频信息应当包含所述业务人员的人脸图像。

(3)基于预设的人脸特征信息提取模型，对所述视频信息中的人脸图像进行人脸特征提取，得到所述业务人员的人脸特征信息。

需要说明的是，在本实施例中，所述人脸特征信息提取模型具体是采用卷积神经网络算法对预先获取的人脸样本数据中的人脸特征信息训练获得的。

关于构建所述人脸特征信息提取模型的方式，大致可以如下所述：

首先，根据所述人脸样本数据中的人脸特征信息构建训练模型。

然后，基于所述卷积神经网络算法，对所述训练模型进行训练，直到输入某一人脸图像数据，可以得到想要的人脸特征信息为止，便可以完成对所述训练模型的训练。

相应地，此刻的训练模型便是所述人脸特征信息提取模型。

进一步地，在实际应用中，为了增加训练模型的网络深度，使得训练出的人脸特征信息提取模型的提取精度更加准确，在采用所述卷积神经网络算法，对所述训练模型进行训练之前，还可以先对所述训练模型中的初始卷积核进行拆分。

比如，在训练模型中的初始卷积核为一个尺寸为5×5的卷积核时，为了增加训练模型的网络深度，同时尽可能的提升训练速度，可以将所述5×5的卷积核拆分为两个尺寸为3×3的卷积核。

进一步地，为了加速后续训练过程中人脸特征信息提取模型的收敛速度，并且在一定程度上提升人脸特征信息提取模型的泛化能力(机器学习算法对新鲜样本的适应能力)，在根据所述人脸样本数据构建所述训练模型之前，还可以对所述人脸样本数据进行归一化处理，从而缩小训练过程中每层卷积层中卷积核以及作为输出层的全连接层中的节点数，进而简化训练过程中的各种计算。

此外，在所述第一生物特征信息为声纹特征信息时，所述检测模块用于执行如下步骤：

(1)根据所述登录请求，生成采集声纹特征信息的活体检测指令。

应当理解的是，在所述第一生物特征信息为声纹特征信息时，生成的活体检测指令便是采集声纹特征信息的活体检测指令。

(2)根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的音频信息。

具体的说，在实际应用中，步骤(2)的操作，大致可以是：根据采集声纹特征信息的活体检测指令，控制所述移动终端开启录音装置，并在所述移动终端的用户界面显示预设的随机内容，比如提示所述业务人员读取显示的一段文字或一串数字等，同时在所述业务人员读取所述随机预设内容时，录制音频信息。

应当理解的是，本实施中在采集所述业务人员的音频信息时，之所以要所述业务人员读取随机预设内容，是为了避免他人使用预先录制的音频信息冒名顶替。

(3)基于预设的声纹特征信息提取模型，对所述音频信息进行声纹特征提取，得到所述业务人员的声纹特征信息。

具体的说，关于所述声纹特征信息提取模型的构建，可以参照上述所说的人脸特征信息提取模型的构建，具体的构建过程，此处不再赘述。

此外，在所述第一生物特征信息为微表情特征信息时，所述检测模块用于执行如下步骤：

(1)根据所述登录请求，生成采集微表情特征信息的活体检测指令。

应当理解的是，在实际应用中，微表情信息不仅可以包括面部表情，还可以包括肢体动作等。

为了便于说明，本实施例中的微表情特征信息主要是针对所述业务人员的面部表情，因而生成的活体检测指令与采集所述人脸特征信息的活体检测指令大致相同。

(2)根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的视频信息。

由于此处采集的微表情特征信息主要是针对所述业务人员的面部表情，因而录制的视频信息的过程与所述第一生物特征信息为人脸特征信息时，录制视频信息的方式大致相同，此处不再赘述。

同样，所述视频信息应当包含所述业务人员的人脸图像。

(3)基于预设的人脸检测模型，从所述视频信息中提取出所述业务人员在某一时刻的连续人脸图像，并按照时间顺序为各人脸图像进行排序。

比如说，在T1、T2、T3，三个连续时刻，基于人脸检测模型从所述视频信息中提取出的连续人脸图像为P1、P2、P3。

需要说明的是，所述人脸检测模型同样可以是基于卷积神经网络算法对预先收集的训练模型训练获得的。

关于人脸检测模型的训练过程，可以参照上述人脸特征信息提取模型的训练过程，此处不再赘述。

(4)根据微表情识别技术，按序对各人脸图像进行分析处理，得到所述业务人员的微表情特征信息。

具体的说，此处所述的微表情特征信息是指所述业务人员在根据所述随机预设内容做出的动作，比如随机预设内容为要求所述业务人员读出“123”，并同时眨眼睛，则提取到的微表情特征信息需要包括所述业务人员读取随机预设内容“123”时的嘴巴动作，以及配合的眨眼睛动作。

为了更好的理解上述步骤(4)中所说的微表情特征信息的提取，以下进行具体说明，其大致过程可以分为如下4个子步骤：

(4-1)微表情图像预处理。

应当理解的是，由于微表情的主要特征是持续时间短且难以识别。因而为了保证提取到的微表情特征信息的精确度，在进行微表情识别操作时，首先需要对微表情图像进行预处理操作，即对个人脸图像进行预处理。

比如，去噪、增强对比度、灰度处理等，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。

(4-2)微表情检测。

具体的说，此处所说的微表情检测，是指采用边缘检测算法对上述进行预处理操作后的灰度图像进行边缘检测操作，进而提取所述人脸图像中所述业务人员的五官轮廓。

(4-3)微表情序列特征提取。

具体的说，为了便于后续微表情识别，可以对提取出的五官轮廓进行特征点标记。即，将五官轮廓用特征点勾勒出。

(4-4)微表情识别。

具体的说，由于连续时间内，各人脸图像中提取出的五官轮廓已经进行了特征点标记。因而，在进行微表情识别时，只需识别标识同一位置的特征点，在不同人脸图像中的位置变化，然后记录同一特征点从开始帧(即第一张人脸图像)到结束帧(最后一张人脸图像)中位置的变化。然后，将得到各个标记点的位置变化，与预先构建的微表情数据库中不同微表情中相应特征的变化趋势进行对比即可。

比如，在标识眼内角的上眼皮的特征点向下运动，导致眼内角的上眼皮降低，标识嘴巴的特征点向外运动，导致出嘴巴张大，根据这些信息与微表情数据库中的微表情进行匹配，最终可以确定所述体验者的面部表情为困倦。

需要说明的是，上述所说的微表情数据库可以是现有，且已经较为普及的微表情数据库，比如CASME微表情库、Polikovsky数据库、SMIC数据库等，此处不再一一列举，也可以是企业自己构建的微表情数据库，此处不做限制。

应当理解的是，以上给出的仅为几种具体的生物特征信息的获取方式，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体实现中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，此处不做限制。

此外，值得一提的是，上述用到的各种生物特征提取模型，均为采用机器学习算法，对从各大数据平台收集到的样本数据进行训练获得的，具体的构建方式本领域的技术人员可以参考其选取的具体机器学习算法的文档，此处不再赘述。

步骤S20，根据所述用户账号，从预存的业务人员信息库中查找所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息。

应当理解的是，此处所说的所述用户账号的真实持有者，即为注册所述用户账号的业务人员。

相应地，所述第二生物特征信息便是所述持有者在注册所述用户账号时，移动终端采集到的生物特征信息。

此外，为了保证步骤S30中，第一生物特征信息和第二生物特征信息的对比操作有对比性，在实际应用中，第一生物特征信息和第二生物特征信息需要为同一类型，这样特征对比才会一致。

此外，上述第二特征信息的采集过程，可以参照上述步骤S10中给出的几种方式，此处不再赘述，对此也不做限制。

步骤S30，将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，则执行登录操作，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示适合所述业务人员的待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。

具体的说，在进行特征对比时，可以是通过将两个生物特征信息进行遍历，并将遍历到的同一位置的特征点进行单独对比，如果在将两个生物特征信息包含的所有特征点全部进行对比后，匹配度满足某一预设阈值就认为两者匹配，则可以认为进行登录操作的业务人员即为所述用户账号的真实持有者。

进一步地，为了确保参与到产品推广的业务人员的实际推广情况，即业务人员确实前往了企业规定的产品推广地址，而并非在任意地点进行的登录操作。在确定所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，执行登录操作之前，还可以先判断一下所述业务人员当前所处的位置是否是规定的产品推广地址。

为了便于理解，以下给出一种具体的实现方式，大致如下：

(1)获取本机当前所处的位置信息，并根据所述位置信息确定所述业务人员当前所处的地址。

应当理解的是，在获取本机当前所处的位置信息时，具体可以是通过读取所述移动终端内置的全球定位系统(Global Positioning System，GPS)采集到的位置信息，比如经纬度；然后，根据所述经纬度及所述移动终端内置的地图确定所述业务人员当前所处的地址。

(2)根据所述用户账号，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址。

关于步骤(2)中根据所述用户账号，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址的操作，大致可以通过如下方式实现：

(2-1)根据所述用户账号，从所述业务人员信息库中查找所述业务人员的历史从业信息和常住地址信息。

具体的说，此处所说的历史从业信息是指所述业务人员之前参与到的待推广产品任意生成环节的信息。

(2-2)根据所述历史从业信息，确定适合所述业务人员推广的所述待推广产品。

具体的说，本实施例中所说的历史从业信息，主要包括所述业务人员之前参与过的产品推广活动中负责推广的产品的产品信息，以及所述业务人员在产品推广活动中负责的环节、该产品推广活动的推广效果等，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。

相应地，在根据所述历史从业信息，确定适合所述业务人员推广的所述待推广产品时，具体可以按照如下方式实现：

首先，基于关键词提取技术，从所述历史从业信息中提取关键词。

然后，采用语义分析技术，对所述关键词进行语义分析，根据所述关键词的语义信息确定适合所述业务人员推广的待推广产品具备的特征信息。

接着，将所述特征信息与企业当前推出的待推广产品的产品信息进行匹配。

比如，预先设置各种待推广产品对应的产品特征的权重比例，然后根据权重比例计算适合所述业务人员推广的待推广产品具备的特征信息中，与产品特征相同或相似的特征的权重值，得到所述业务人员与企业推出的各个待推广产品的匹配度。然后，判断各个待推广产品的匹配度是否大于某一预设阈值，大于预设的阈值，则认为所述待推广产品适合所述业务人员推广。

最后，若所述业务人员具备的产品推广技能与企业当前推出的待推广产品的产品信息匹配，则将当前匹配的待推广产品确定为所述适合所述业务人员推广的待推广产品。

为了便于理解，以下结合实例说明：

比如说，在所述业务人员参与过产品P的推广工作，且负责了产品P的主要推广工作，并取得了良好的推广效果，则提取到的关键词主要是能够标识产品P特征的关键词。

相应地，通过对提取到的关键词进行语义分析，便可以根据语义信息确定适合所述业务人员推广的待推广产品具备的特征信息，比如确定的特征信息包括特征A、特征B和特征C三个特征。

这样，只需将上述特征A、特征B和特征C与企业当前推出的各个待推广产品的产品信息进行匹配，按照上述匹配规则，匹配出一个满足要求的产品，即可完成确定适合所述业务人员推广的所述待推广产品的操作。

应当理解的是，以上给出的仅为一种根据历史从业信息，确定适合所述业务人员推广的待推广产品的具体实现方式，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，此处不做限制。

(2-3)采用预先构建的产品分析模型对所述待推广产品和所述常住地址信息进行分析，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址。

具体的说，由于在实际应用中，某些推广活动，需要持续多天，业务人员往往需要从家直接前往产品推广地址，因而在确定适合业务人员进行推广的待推广产品之后，通过根据待推广产品和业务人员的常住地址来确定业务人员需要前往的产品推广地址，不仅可以使得产品推广地址适合所述待推广产品的推广，也方便所述业务人员前往。

此外，关于上述步骤中所说的采用预先构建的产品分析模型对所述待推广地址和所述常住地址信息进行分析，进而确定所述业务人员需要前往的产品推广地址的操作，在实际应用中大致如下：

(2-31)获取所述待推广产品的产品信息，将所述产品信息作为第一输入参数；

(2-32)将所述第一输入参数，输入所述产品分析模型，经所述产品分析模型进行分析处理，得到至少一个第一推广地址；

(2-33)分别将所述常住地址信息对应的坐标与各第一推广地址对应的坐标做差，得到第二输入参数；

(2-34)将所述第二输入参数，输入所述产品分析模型，经所述产品分析模型进行分析处理，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址。

应当理解的是，最终确定所述业务人员需要前往的产品推广地址是上述得到的至少一个第一推广地址中与所述常住地址信息的坐标差值小于预设阈值的一个。

此外，上述步骤(2-32)中所说的通过将所述第一输入参数输入所述产品分析模型进行分析处理，获得至少一个第一推广地址的过程，在实际应用中，所述产品分析模型在进行分析处理时，内部执行的操作可以是先根据所述第一输入参数(即待推广产品的产品信息)确定所述待推广产品的适用人群，然后根据所述适用人群，确定所述适用人群的聚集地址，从而将所述适用人群的聚集地址确定为第一推广地址。

此外，为了便于理解所述产品分析模型的，本实施例中给出一种构建所述产品分析模型的具体实现方式，大致如下所述：

(a)接收数据采集指令，从所述数据采集指令中提取待采集的样本数据(与企业推出的待推广产品类似的产品的产品信息以及参与所述产品推广的业务人员的常住地址信息)的网络地址，比如某一大数据平台的网络访问地址，或者企业推出的待推广产品的产品信息存储访问地址。

(b)根据所述网络地址对网络爬虫进行配置，利用所述网络爬虫从所述网络地址对应的网页中获取所述样本数据。

(c)对所述样本数据进行划分，得到训练数据和测试数据。

应当理解的是，由于上述确定所述业务人员需要前往的产品推广地址的时候，是利用构建的产品分析模型对确定的时候业务人员的待推广产品和所述业务人员的常住地址信息进行分析得到的，因而划分得到的训练数据和测试数据中均需包含企业推出的待推广产品类似的产品的产品信息以及参与所述产品推广的业务人员的常住地址信息。

此外，值得一提的是，在实际应用中，为了保证样本数据的有效性、完整性，在进行上述操作之前，还可以根据预设处理规则，对所述样本数据进行数据清洗操作，比如数据去重、格式转换等，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。

(d)分别对所述训练数据和测试数据进行标记，并根据标记后的训练数据确定输入训练数据和输出训练数据，以及输入测试数据和输出测试数据。

(e)采用机器学习算法，比如卷积神经网络算法，构建训练模型。

(f)采用所述输入训练数据和所述输出训练数据对所述训练模型进行训练。

具体的说，此处所说的采用所述输入训练数据和所述输出训练数据对所述训练模型进行训练，具体是将所述输入训练数据作为输入参数，输入所述训练模型的输入层，然后经所述训练模型中的隐藏层、卷积层、池化层进行数据处理，并由所述训练模型的输出层将处理结果输出，最终将输出的处理结果与所述训练输出结果进行对比。

相应地，若通过对比，处理结果和所述输出训练数据匹配，或者匹配度满足预设阈值，则可以认为对所述训练模型的训练完成，得到初始产品分析模型。

此外，应当理解的是，由于在使用最终构建的产品分析模型对所述待推广产品和所述常住地址信息进行分析，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址的过程中，会将待推广产品的产品信息作为第一输入参数，将根据第一输入参数分析确定的第一推广地址的坐标与常住地址信息的坐标的差值作为第二输入参数，进而根据第二输入参数，得到最终的处理结果。

因而，在采用所述输入训练数据和所述输出训练数据对所述训练模型进行训练时，具体是先将输入训练数据中的产品信息输入到所述训练模型中，将输出的第一推广地址信息与所述输出训练数据中所述产品信息对应的推广地址信息对比。

相应地，若匹配，则将所述第一推广地址信息对应的坐标与所述输入训练数据中的常住地址信息坐标做差，并将所述差值再次输入所述训练模型，获得第二推广地址信息，并将第二推广地址信息与所述输出训练数据中对应的推广地址信息对比。

(g)采用所述输入测试数据和所述输出测试数据对所述初始产品分析模型进行测试，评估所述初始产品分析模型是否具备泛化性。

应当理解的是，采用所述输入测试数据和所述输出测试数据对所述初始产品分析模型的测试过程，与上述采用所述输入训练数据和所述输出训练数据对所述训练模型进行训练的过程大致相似，此处不再赘述。

相应地，若通过将所述输入测试数据输入所述初始产品分析模型后得到的测试结果与所述测试输出数据匹配，或者匹配度满足预设阈值，则可以认为所述初始产品分析模型可以用于后续确定所述业务人员需要前往的产品推广地址，即所述初始产品分析模型便可以作为上述所说的预先构建的产品分析模型。

应当理解的是，以上给出的仅为一种构建所述产品分析模型的具体实现方式，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，此处不做限制。

(3)判断所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址是否匹配。

相应地，若通过判断确定所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址匹配，则执行所述登录操作。

也就是说，所述登录操作需要在所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，且所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址匹配时，才执行。

应当理解的是，以上给出的仅为一种具体的实现方式，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

通过上述描述不难发现，本实施例中提供的基于活体检测的产品推广方法，在接收到业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求时，通过对所述业务人员进行活体检测，获得所述业务人员的第一生物特征信息；同时，从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号，并根据所述用户账号从预存的业务人员信息库中查找到所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息；最后，通过将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，在所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配时，才登录所述产品推广应用程序，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示适合所述业务人推广的待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。通过这种产品推广方式，保证了分配给业务人员的待推广产品为适合所述业务人员的，从而可以使得业务人员能够在产品推广过程中更好的为体验者进行产品介绍，提升业务推广效率。

此外，由于产品的推广能够精确定位到实际参与人员，因而可以在整个产品推广过程中，更好的对业务人员进行全方位监控，从而更好的督促业务人员积极参与产品推广，进而提升产品推广效果。

参考图3，图3为本发明一种基于活体检测的产品推广方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例基于活体检测的产品推广方法在所述步骤S30之后，还包括：

步骤S40，采集所述体验者的面部表情以及所述业务人员在描述待推广产品过程中的音频信息和视频信息。

具体的说，关于所述体验者的面部表情的采集方式，在实际应用中，可以参照上述第一实施例中给出的微表情特征信息的采集方式，即需要在所述业务人员描述待推广产品的过程中，先录制包含所述体验者人脸图像的视频信息；然后，基于预设的人脸检测模型，从所述视频信息中提取出所述体验者在某一时刻的连续人脸图像，并按照时间顺序为各人脸图像进行排序；接着，根据微表情识别技术，按序对各人脸图像进行分析处理，得到所述体验者的微表情特征信息；最后，将整个产品介绍过程中体验者的微表情特征信息作为所述体验者的面部表情变化。

此外，应当理解的是，上述采集到的音频信具体为所述业务人员讲解所述待推广产品的音频信息。

相应地，所述视频信息具体为所述业务人员讲解所述待推广产品时、录制的包含所述业务人员人脸图像、肢体动作等内容的视频信息。

步骤S50，将所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情发送至服务器，以使所述服务器根据所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情确定所述待推广产品的推广效果，并根据所述推广效果调整推广方案。

应当理解的是，所述服务器实质为推出所述待推广产品的企业的服务器。在实际应用中，所述服务器可以是占用实际物理空间的传统服务器，也可以是虚拟云服务器。

相应地，所述服务器在接收到所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情后，具体可以采用大数据分析技术对所述信息进行分析处理，进而确定所述待推广产品的推广效果。

比如，在标识眼内角的上眼皮的特征点向下运动，导致眼内角的上眼皮降低，标识嘴巴的特征点向外运动，导致出嘴巴张大时，通常可以认为所述体验者的面部表情为困倦。

还比如，在标识上唇的特征点向上运动，标识下唇的特征点跟谁上唇的特征点向上运动，导致上唇抬起，且下唇与上唇紧闭，嘴角下端，唇轻微凸起；标识眉毛内角的特征点向眉心运动，导致眉毛内角皱在一起，且眉毛抬高是，通常认为所述体验者的面部表情为疑惑。

还比如，在标识唇角的特征点向后脸颊后上方运动，导致唇角向后拉并抬高，标识嘴巴的特征点向外运动，导致出嘴巴张大时，通常可以认为所述体验者的面部表情为满意。

相应地，在确定所述体验者的面部表情之后，在根据所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情确定所述待推广产品的推广效果的时候，具体可以将每一个时间段所述体验者的面部表情与所述业务人员描述所述待推广产品的音频信息和视频信息结合，从而确定所述体验者对所述业务人员讲解的哪些内容比较满意，哪些内容不太满意，进而确定所述待推广产品的推广效果。

相应地，在根据所述推广效果调整推广方案时，具体可以是将所述体验者对所述业务人员讲解的音频信息不满意的地方，通过分析所述音频信息中的内容、语气，以及所述视频信息中所述业务人员的服务态度进而确定具体的调整方案。

比如，通过对分析识别所述视频信息中所述业务人员的微表情，所述音频信息中所述业务人员讲解的内容，可以确定所述业务人员服务是否到位，如果大部分业务人员都表现出相同的问题，则可以根据存在的问题，制定专门的培训计划，对存在相关问题的业务人员进行培训。

此外，值得一提的是，在实际应用中，为了督促所述业务人员更好的进行产品的推广，还可以将所述业务人员的音频信息、视频信息，以及体验者对其讲解内容的满意情况进行记录，以便企业对所述业务人员进行后续绩效考核。

通过上述描述不难发现，本实施例中提供的基于活体检测的产品推广方法，在确定所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，执行登录所述产品推广应用程序的操作之后，通过采集体验者的面部表情以及所述业务人员在描述待推广产品过程中的音频信息和视频信息，并将采集到的所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情发送至服务器，从而可以使所述服务器根据所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情确定所述待推广产品的推广效果，并根据所述推广效果调整推广方案，使得产品的推广方案能够更好的贴近用户需求，进一步提升推广效果。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于活体检测的产品推广程序，所述基于活体检测的产品推广程序被处理器执行时实现如上文所述的基于活体检测的产品推广方法的步骤。

参照图4，图4为本发明基于活体检测的产品推广装置第一实施例的结构框图。

如图4所示，本发明实施例提出的基于活体检测的产品推广装置包括：接收模块4001、提取模块4002、检测模块4003、查找模块4004和登录模块4005。

其中，接收模块4001，用于接收业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求；提取模块4002，用于从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号；检测模块4003，用于根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息；查找模块4004，用于根据所述用户账号，从预存的业务人员信息库中查找所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息；登录模块4005，用于将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，若所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，则执行登录操作，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。

此外，值得一提的是，在本实例中，所述检测模块4003通过根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息具体可以是所述业务人员的人脸特征信息、声纹特征信息、微表情特征信息、虹膜特征信息、指纹特征信息等，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。

为了便于理解所述检测模块4003根据所述登录请求对所述业务人员进行活体检测，得到所述业务人员的第一生物特征信息的操作，以下以所述第一生物特征信息分别为人脸特征信息、声纹特征信息、微表情特征信息为例进行说明。

具体的说，在所述第一生物特征信息为人脸特征信息时，所述检测模块用于执行如下步骤：

首先，根据所述登录请求，生成采集人脸特征信息的活体检测指令。

然后，根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的视频信息。

需要说明的是，所述视频信息应当包含所述业务人员的人脸图像。

最后，基于预设的人脸特征信息提取模型，对所述视频信息中的人脸图像进行人脸特征提取，得到所述业务人员的人脸特征信息。

此外，在所述第一生物特征信息为声纹特征信息时，所述检测模块用于执行如下步骤：

首先，根据所述登录请求，生成采集声纹特征信息的活体检测指令。

然后，根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的音频信息。

最后，基于预设的声纹特征信息提取模型，对所述音频信息进行声纹特征提取，得到所述业务人员的声纹特征信息。

此外，在所述第一生物特征信息为微表情特征信息时，所述检测模块用于执行如下步骤：

首先，根据所述登录请求，生成采集微表情特征信息的活体检测指令。

然后，根据所述活体检测指令，采集所述业务人员读取随机预设内容时的视频信息。

同样，所述视频信息应当包含所述业务人员的人脸图像。

接着，基于预设的人脸检测模型，从所述视频信息中提取出所述业务人员在某一时刻的连续人脸图像，并按照时间顺序为各人脸图像进行排序。

最后，根据微表情识别技术，按序对各人脸图像进行分析处理，得到所述业务人员的微表情特征信息。

进一步地，为了确保参与到产品推广的业务人员的实际推广情况，即业务人员确实前往了企业规定的产品推广地址，而并非在任意地点进行的登录操作。本实施例中提供的基于活体检测的产品推广装置还可以包括位置业务人员实际位置确定模块、业务人员需要前往地址确定模块以及判断模块。

具体的说，所述位置业务人员实际位置确定模块，用于获取本机当前所处的位置信息，并根据所述位置信息确定所述业务人员当前所处的地址。

所述业务人员需要前往地址确定模块，用于根据所述用户账号，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址。

所述判断模块，用于判断所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址是否匹配。

相应地，若通过判断确定所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址匹配，则触发所述登录模块执行所述登录操作。

也就是说，所述登录模块需要在所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，且所述业务人员当前所处的地址与所述产品推广地址匹配时，才执行所述登录操作。

进一步地，在实际应用中，为了尽可能的提升产品推广效果，同时便于业务人员前往产品推广地址，所述业务人员需要前往地址确定模块在确定所述业务人员需要前往的产品推广地址时，具体可以通过以下步骤实现：

根据所述用户账号，从所述业务人员信息库中查找所述业务人员的历史从业信息和常住地址信息；

根据所述历史从业信息，确定适合所述业务人员推广的待推广产品；

采用预先构建的产品分析模型对所述待推广产品和所述常住地址信息进行分析，确定所述业务人员需要前往的产品推广地址。

应当理解的是，以上给出的仅为一种具体的实现方式，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

通过上述描述不难发现，本实施例中提供的基于活体检测的产品推广装置，在接收到业务人员触发的登录产品推广应用程序的登录请求时，通过对所述业务人员进行活体检测，获得所述业务人员的第一生物特征信息；同时，从所述登录请求中提取登录所述产品推广应用程序的用户账号，并根据所述用户账号从预存的业务人员信息库中查找到所述用户账号的真实持有者的第二生物特征信息；最后，通过将所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息进行特征对比，在所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配时，才登录所述产品推广应用程序，并在所述产品推广应用程序的操作界面显示适合所述业务人员推广的待推广产品的产品信息，以使所述业务人员根据所述产品信息向体验者推广所述待推广产品。通过这种产品推广方式，保证了分配给业务人员的待推广产品为适合所述业务人员的，从而可以使得业务人员能够在产品推广过程中更好的为体验者进行产品介绍，提升业务推广效率。

此外，由于产品的推广能够精确定位到实际参与人员，因而可以在整个产品推广过程中，更好的对业务人员进行全方位监控，从而更好的督促业务人员积极参与产品推广，进而提升产品推广效果。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于活体检测的产品推广方法，此处不再赘述。

基于上述基于活体检测的产品推广装置的第一实施例，提出本发明基于活体检测的产品推广装置第二实施例。

在本实施例中，所述基于活体检测的产品推广装置还包括采集模块和发送模块。

其中，所述采集模块，用于采集体验者的面部表情以及所述业务人员在描述待推广产品过程中的音频信息和视频信息。

所述发送模块，用于将所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情发送至服务器，以使所述服务器根据所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情确定所述待推广产品的推广效果，并根据所述推广效果调整推广方案。

通过上述描述不难发现，本实施例中提供的基于活体检测的产品推广装置，在确定所述第一生物特征信息与所述第二生物特征信息匹配，执行登录所述产品推广应用程序的操作之后，通过采集体验者的面部表情以及所述业务人员在描述待推广产品过程中的音频信息和视频信息，并将采集到的所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情发送至服务器，从而可以使所述服务器根据所述音频信息、所述视频信息和所述体验者的面部表情确定所述待推广产品的推广效果，并根据所述推广效果调整推广方案，使得产品的推广方案能够更好的贴近用户需求，进一步提升推广效果。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于活体检测的产品推广方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

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上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，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。