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申请/专利权人：厦门菁萌网络科技有限公司

摘要：本申请涉及信息推送领域，公开了一种基于人工智能的信息推送方法、装置及计算机设备。该方法包括：在用户通过移动终端观看短视频时，从短视频中提取当前时刻展示的图像帧，拍摄用户在当前时刻的面部图像；识别出图像帧中包含的多个元素；从用户的面部图像中识别出用户的面部器官；根据用户的眼睛的位置，从多个元素中选择出用户在当前时刻关注的目标元素；提取用户的面部器官的特征；计算用户关注目标元素时的情绪水平；在用户关注目标元素时的情绪水平高于预设值时，通过移动终端将目标元素有关的信息推送给用户。本发明通过结合用户即时关注点和情绪状态的双重分析，能够更有效地发现用户的兴趣和参与意愿，从而实施更加精准的信息推送。

主权项：1.一种基于人工智能的信息推送方法，其特征在于，包括：在用户通过移动终端观看短视频时，从所述短视频中提取当前时刻展示的图像帧，以及通过所述移动终端上安装的摄像头拍摄所述用户在所述当前时刻的面部图像；基于深度学习技术，识别出所述图像帧中包含的多个元素；从所述用户的面部图像中识别出所述用户的面部器官，所述用户的面部器官中包括所述用户的眼睛；根据所述用户的眼睛的位置，从所述多个元素中选择出所述用户在所述当前时刻关注的目标元素；根据所述用户的面部器官的位置，提取所述用户的面部器官的特征；根据所述用户的面部器官的特征，计算所述用户关注所述目标元素时的情绪水平；在所述用户关注所述目标元素时的情绪水平高于预设值时，通过所述移动终端将所述目标元素有关的信息推送给所述用户，其中，根据所述用户的面部器官的特征，计算所述用户关注所述目标元素时的情绪水平，包括：将所述用户的每个面部器官的特征输入经过训练的卷积神经网络，所述卷积神经网络 的输出结果表示所述用户的情绪水平高低，其中，将所述用户的第个面部器官的特征输入所述卷积神经网络后，所述卷积神经网络的输出结果为； 获取截至所述当前时刻所述短视频的持续播放时间； 检测所述用户所处的外部环境，计算所述用户所处外部环境对所述用户情绪的干扰程 度； 计算所述用户关注所述目标元素时的情绪水平， 其中，为所述用户的面部器官总数，为预设的所述用户的基准情绪水平，为预设 的小于1的正数， 其中，所述识别出所述图像帧中包含的多个元素，包括：获取所述多个元素中每个元素的亮度最高的像素群在所述图像帧中的位置，以及在所述图像帧的前一帧中及后一帧中的位置；计算所述多个元素的关注度，其中，所述多个元素中第个元素的关注度，用于反映所述用户对所述第个元素关注程度的高低，所 述第个元素的亮度最高的像素群在所述图像帧及其前一帧、后一帧中的位置分别为 、、，为预设的所述第个元素对应类型的元素的基准关注程度； 检测所述多个元素的关注度是否低于预设阈值，并从所述多个元素中过滤掉关注度低于所述预设阈值的元素，其中，所述根据所述用户的眼睛的位置，从所述多个元素中选择出所述用户在所述当前时刻关注的目标元素包括：根据所述用户的眼睛的位置，检测所述用户的眼睛中瞳孔的位置和角膜反射点， 计算所述用户的视线向量； 根据所述移动终端在所述当前时刻的姿态，确定所述用户头部的俯仰角、偏转角； 对所述用户的视线向量进行优化，优化后的视线向量，其 中，为基于所述用户头部的俯仰角、偏转角建立的旋转矩阵，表 示相乘运算； 根据优化后的视线向量，从所述多个元素中选择出所述用户在所述当前时刻关注的目标元素。

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