内容推荐方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种内容推荐方法，包括：在接收到允许图像采集指令的情况下，获取目标内容被输出过程中的采集图像；从所述采集图像中，提取微表情特征；通过将所述微表情特征输入到微表情模型中，获取所述微表情特征对应的微表情标识；基于所述微表情标识，执行与所述目标内容相关的内容推荐操作。2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过以下方式获取所述微表情特征对应的微表情标识：确定出所述微表情特征在面部动作编码系统中相匹配的目标表情编码；将确定出的所述目标表情编码，确定为所述微表情特征对应的微表情标识。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定出所述微表情特征在面部动作编码系统中相匹配的目标表情编码，包括：确定所述微表情特征与所述面部动作编码系统中每个表情编码的匹配概率；将对应的匹配概率最高的表情编码，确定为所述微表情特征在所述面部动作编码系统中相匹配的目标表情编码。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述微表情标识，执行与所述目标内容相关的内容推荐操作，包括：基于所述微表情标识，从至少一个情绪类型中确定出目标情绪类型；基于所述目标情绪类型，执行与所述目标内容相关的内容推荐操作。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述内容推荐操作包括内容数量调整操作，所述执行与所述目标内容相关的内容推荐操作，包括：通过所述内容数量调整操作，调整待推荐内容队列中与所述目标内容的类型相同的待推荐内容的数量。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述微表情特征为lbp
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top特征。7.一种微表情模型的训练方法，包括：获取样本视频，从所述样本视频中提取出微表情特征、以及确定所述微表情特征对应的真实微表情标识；通过将所述微表情特征输入到微表情模型中，获取所述微表情特征对应的微表情标识；根据确定出的微表情标识与对应的所述真实微表情标识的差异，调整所述微表情模型的参数。8.一种内容推荐装置，包括：图像获取模块，用于在接收到允许图像采集指令的情况下，获取目标内容被输出过程中的采集图像；特征提取模块，用于从所述采集图像中，提取微表情特征；标识获取模块，用于通过将所述微表情特征输入到微表情模型中，获取所述微表情特征对应的微表情标识；内容推荐模块，用于基于所述微表情标识，执行与所述目标内容相关的内容推荐操作。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述标识获取模块用于通过以下方式获取所述微
表情特征对应的微表情标识：确定出所述微表情特征在面部动作编码系统中相匹配的目标表情编码；将确定出的所述目标表情编码，确定为所述微表情特征对应的微表情标识。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述标识获取模块在用于确定出所述微表情特征在面部动作编码系统中相匹配的目标表情编码时，具体用于：确定所述微表情特征与所述面部动作编码系统中每个表情编码的匹配概率；将对应的匹配概率最高的表情编码，确定为所述微表情特征在所述面部动作编码系统中相匹配的目标表情编码。11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述内容推荐模块在用于基于所述微表情标识，执行与所述目标内容相关的内容推荐操作时，具体用于：基于所述微表情标识，从至少一个情绪类型中确定出目标情绪类型；基于所述目标情绪类型，执行与所述目标内容相关的内容推荐操作。12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述内容推荐操作包括内容数量调整操作，所述内容推荐模块在用于执行与所述目标内容相关的内容推荐操作时，具体用于：通过所述内容数量调整操作，调整待推荐内容队列中与所述目标内容的类型相同的待推荐内容的数量。13.根据权利要求8至12中任一项所述的装置，其中，所述微表情特征为lbp
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top特征。14.一种微表情模型的训练装置，包括：样本处理模块，用于获取样本视频，从所述样本视频中提取出微表情特征、以及确定所述微表情特征对应的真实微表情标识；标识确定模块，用于通过将所述微表情特征输入到微表情模型中，获取所述微表情特征对应的微表情标识；参数调整模块，用于根据确定出的微表情标识与对应的所述真实微表情标识的差异，调整所述微表情模型的参数。15.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1
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6中任一项所述的方法。16.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求7所述的方法。17.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1
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6中任一项所述的方法。18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求7所述的方法。19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根
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6中任一项所述的方法。20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求7所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种内容推荐方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及内容推荐领域。具体实现方案为：在接收到允许图像采集指令的情况下，获取目标内容被输出过程中的采集图像；从采集图像中，提取微表情特征；通过将微表情特征输入到微表情模型中，获取微表情特征对应的微表情标识；基于微表情标识，执行与目标内容相关的内容推荐操作。通过微表情标识可以确定出用户对所浏览的目标内容的喜好程度，因此基于微表情标识所执行的内容推荐操作能够提高推荐内容的准确性，进一步提升了用户体验。进一步提升了用户体验。进一步提升了用户体验。


技术研发人员：缪恒锋 卓泽城 张晓聪 姬梦冉 康庆飞 陈梦林 石云江 李俊儒 林思聪
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2021.07.07
技术公布日：2021/10/18