信息推荐处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及互联网技术，尤其涉及一种信息推荐处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，在信息流页面中插播推荐信息既可以实现信息流的多样化信息显示，又可以实现推荐信息引流，相关技术中推荐信息显示的方式单一且固定，仅仅是单方面的信息曝光，难以与用户之间产生互动联系，导致无效推荐，浪费了服务器资源，也影响了推荐信息的推荐效率。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种信息推荐处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够实现信息的精准推荐。
4.本技术实施例的技术方案是这样实现的：
5.本技术实施例提供一种信息推荐处理方法，包括：
6.显示信息流页面；
7.响应于在所述信息流页面中接收到的图像识别触发操作，显示采集的图像；
8.当所述采集的图像中包括互动对象，且所述互动对象与所述信息流页面中待推荐的物品关联时，呈现与所述待推荐物品相关的互动结果。
9.在上述方案中，所述方法还包括：
10.响应于针对所述互动结果的分享操作，发送对应所述互动对象的分享消息；
11.其中，所述分享消息用于被触发时跳转至所述图像识别入口。
12.在上述方案中，所述呈现所述待推荐物品相关的互动结果，包括：
13.确定从所述采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，根据差别确定所述采集的图像的评分，并呈现与所述评分关联的互动结果；
14.其中，所述差别包括以下至少之一：
15.所述识别出的互动对象与所述互动对象图示之间的位置差别；
16.所述识别出的互动对象与所述互动对象图示之间的状态差别；
17.所述识别出的互动对象与所述互动对象图示之间的图像质量差别。
18.在上述方案中，所述呈现所述待推荐物品相关的互动结果，包括：
19.基于从每个所述采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，确定每个所述采集的图像的评分；
20.确定评分超过评分阈值的图像的数目，并呈现与所述数目关联的互动结果。
21.本技术实施例提供一种信息推荐处理装置，包括：
22.显示模块，用于显示信息流页面；
23.触发模块，用于响应于在所述信息流页面中接收到的图像识别触发操作，显示采
集的图像；
24.互动模块，用于当所述采集的图像中包括互动对象，且所述互动对象与所述信息流页面中待推荐的物品关联时，呈现与所述待推荐物品相关的互动结果。
25.在上述方案中，所述显示模块，还用于：
26.显示第一层级信息流页面；
27.其中，所述第一层级信息流页面是客户端启动时默认显示的信息流页面，所述第一层级信息流页面中的信息流包括以下至少之一：登录账号参与的至少一个历史会话；登录账号的订阅消息；登录账号的通知消息。
28.在上述方案中，所述显示模块，还用于：
29.在所述第一层级信息流页面中显示图像识别入口；
30.当接收到针对所述图像识别入口的触发确定为所述图像识别触发操作。
31.在上述方案中，所述显示模块，还用于：
32.显示第二层级信息流页面；
33.其中，所述第二层级信息流页面的信息流中包括登录账号的社交动态。
34.在上述方案中，所述显示模块，还用于：
35.在所述第二层级信息流页面的信息流中插入显示至少一个推荐信息；
36.将接收的针对所述推荐信息的触发操作确定为所述图像识别触发操作。
37.在上述方案中，所述显示模块，还用于：
38.在所述第二层级信息流页面的信息流中插入显示至少一个推荐信息；
39.响应于针对所述推荐信息的触发操作，呈现所述推荐信息的详情页，在所述详情页中显示图像识别入口；
40.将接收到针对所述图像识别入口的触发操作，确定为所述图像识别触发操作。
41.在上述方案中，所述装置还包括：分享模块，用于：
42.响应于针对所述互动结果的分享操作，发送对应所述互动对象的分享消息；
43.其中，所述分享消息用于被触发时跳转至所述图像识别入口。
44.在上述方案中，当显示所述图像识别入口时，所述显示模块，还用于：
45.显示第一提示信息，以提示待采集的互动对象；
46.其中，所述第一提示信息包括以下至少之一：所述互动对象的介绍信息，所述互动对象的图示。
47.在上述方案中，所述显示模块，还用于：
48.当所采集的图像中不包括与所述信息流页面中待推荐的物品关联的互动对象时，呈现第二提示信息，以提示继续进行图像采集；
49.当所采集的图像中包括与所述待推荐的物品关联的互动对象时，呈现与所述互动对象对应的特效；
50.其中，所述特效包括以下至少之一：
51.动画，提示音，震动反馈。
52.在上述方案中，所述互动模块，还用于：
53.识别所述互动对象的状态，并呈现与所述互动对象的状态关联的互动结果；
54.其中，所述互动对象包括以下至少之一：肢体、手、脸部；
55.所述互动对象的状态包括以下至少之一：肢体动作、手势、脸部表情；
56.所述互动结果包括以下至少之一：电子红包、电子兑换券、电子折扣券。
57.在上述方案中，所述互动模块，还用于：
58.从所述采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像；
59.调用对象识别模型对所述有效图像进行目标识别，以确定所述有效图像中所包括的对象的类型；
60.调用状态类型识别模型对所述有效图像所包括的对象进行关键点定位处理，得到所述对象的状态。
61.在上述方案中，所述互动模块，还用于：
62.当所述采集的图像为通过拍摄照片的方式采集到的静态图像时，将所述静态图像确定为用于进行目标识别的有效图像；
63.当所述采集的图像为通过拍摄视频的方式采集到的动态的视频帧时，将多个所述视频帧中满足以下条件至少一个的视频帧确定为用于进行目标识别的有效图像：
64.所述视频帧与相邻视频帧之间的帧差的均值小于静止帧阈值；
65.所述视频帧的一阶梯度的方差大于清晰度阈值。
66.在上述方案中，所述互动模块，还用于：从所述采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像之前：
67.获取推荐有效期；
68.当所述采集的图像的采集时间处于所述推荐有效期内时，确定将执行从所述采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像的操作。
69.在上述方案中，所述互动模块，还用于：
70.确定从所述采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，根据差别确定所述采集的图像的评分，并呈现与所述评分关联的互动结果；
71.其中，所述差别包括以下至少之一：
72.所述识别出的互动对象与所述互动对象图示之间的位置差别；
73.所述识别出的互动对象与所述互动对象图示之间的状态差别；
74.所述识别出的互动对象与所述互动对象图示之间的图像质量差别。
75.在上述方案中，所述互动模块，还用于：
76.基于从每个所述采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，确定每个所述采集的图像的评分；
77.确定评分超过评分阈值的图像的数目，并呈现与所述数目关联的互动结果。
78.本技术实施例提供一种电子设备，包括：
79.存储器，用于存储可执行指令；
80.处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本技术实施例提供的信息推荐处理方法。
81.本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本技术实施例提供的信息推荐处理方法。
82.本技术实施例具有以下有益效果：
83.通过在信息流页面中融合推荐物品的互动，使得推荐信息准确命中用户在信息流
浏览场景中的需求，并且，人机互动的方式呈现与待推荐物品相关的互动结果，既能够丰富待推荐物品呈现方式以提高待推荐物品的推荐效率，又能够提供多样化的用户交互体验。
附图说明
84.图1是本技术实施例提供的信息推荐处理系统架构的结构示意图；
85.图2是本技术实施例提供的信息推荐处理方法的终端的结构示意图；
86.图3a-3c是本技术实施例提供的信息推荐处理方法的流程示意图；
87.图4a-4l是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图；
88.图5是申请实施例提供的信息推荐处理方法的识别流程示意图；
89.图6a-6b是申请实施例提供的信息推荐处理方法的模型示意图；
90.图7是本技术实施例提供的信息推荐处理方法的识别原理示意图。
具体实施方式
91.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本技术的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
92.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
93.在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
94.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
95.对本技术实施例进行进一步详细说明之前，对本技术实施例中涉及的名词和术语进行说明，本技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
96.1)信息流((feeds)广告：在社交媒体用户好友动态、或者资讯媒体和视听媒体内容流中进行显示的广告；
97.2)单点检测器(ssd，single-shot detector)：采用了特征金字塔结构进行检测，即检测时利用大小不同的特征图，在多个特征图上同时进行分类和位置回归。
98.相关技术中待推荐的物品的互动形式通常为以文字、按钮、卡片、图片、视频等格式吸引用户点击，在接收到用户的点击操作后进入待推荐物品的广告页面，申请人在实施本技术实施例的过程中发现相关技术中的待推荐物品的推荐方式对于用户而言缺乏点击动力，从而影响广告的转化，即使接收到用户的点击操作后进入待推荐物品的广告页面后，也由于用户在推荐页面中停留时间过短无法保证待推荐物品的信息有效呈现给用户(用户在推荐页面的停留时间超过停留时间阈值才能表征信息有效呈现给用户)，从而影响广告的转化，对于推送广告的资源造成了浪费。
99.本技术实施例提供一种信息推荐处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介
质，能够提高待推荐物品的推荐效率，下面说明本技术实施例提供的电子设备的示例性应用，本技术实施例提供的设备可以实施为笔记本电脑，平板电脑，台式计算机，机顶盒，移动设备(例如，移动电话，便携式音乐播放器，个人数字助理，专用消息设备，便携式游戏设备)等各种类型的用户终端，也可以实施为服务器。下面，将说明设备实施为终端时示例性应用。
100.参见图1，图1是本技术实施例提供的信息推荐处理系统架构的结构示意图，图1示出了信息推荐处理系统100，终端400通过网络300-1连接投放服务器200-1以及计算服务器200-2，网络300-1可以是广域网或者局域网，又或者是二者的组合。根据投放内容不同，投放服务器可以为广告服务器用于投放广告，投放服务器还可以为新闻服务器，用于投放新闻。
101.投放服务器200-1向终端400投放监听任务以及广告配置，终端400上呈现信息流，并在信息流中呈现图像识别入口，当监听到图像识别触发操作时采集图像并发送采集图像以及广告配置至计算服务器200-2进行目标识别，当识别出的结果与广告配置相符时，返回识别结果至终端400，使得终端400呈现与识别结果对应的广告信息。
102.参见图1，服务器以及终端都可以加入区块链网络300-2而成为其中的一个节点。区块链网络300-2的类型是灵活多样的，例如可以为公有链、私有链或联盟链中的任意一种。以公有链为例，任何业务主体的电子设备例如终端，都可以在不需要授权的情况下接入区块链网络300-2，以作为区块链网络300-2的共识节点，例如投放服务器200-1映射为区块链网络300-2中的共识节点300-1，计算服务器200-2映射为区块链网络300-2中的共识节点300-2，终端400映射为区块链网络300-2中的共识节点300-0。
103.以区块链网络300-2为联盟链为例，服务器和终端在获得授权后其下辖的电子设备才可以接入区块链网络。终端400的客户端内接收到发起者的获取互动对象请求，计算服务器200-2将确定互动对象的提案发送到投放服务器200-1和其他终端，投放服务器200-1和其他终端可以通过执行智能合约的方式来对确定互动结果的提案进行验证，当超过数目阈值的节点确认验证通过时，验证方式是在区块链网络的账本中查询终端400是否具有获取互动结果的权限，以及对应品类的互动结果是否有存量，每个投放服务器200-1以及和其他终端验证通过后将对其签署数字签名(即背书)，当一个确定互动结果的提案有足够的背书时，才会确定互动结果的跳转页面地址，并将互动结果的跳转页面地址返回给终端以呈现互动结果，通过多个节点对待呈现的虚拟资源提案进行共识验证的方式，可以节约服务器对待呈现的确定互动结果的提案进行验证的开销，并通过多个终端对待确定的互动结果的提案的验证，由于互动结果中封装有虚拟资源，因此通过保证提案可靠性，可以降低重复发放互动结果或者超额发放互动结果的风险。
104.在一些实施例中，终端通过运行计算机程序来实现本技术实施例提供的会话处理方法，计算机程序可以是操作系统中的原生程序或软件模块；可以是本地(native)应用程序(app，application)，即需要在操作系统中安装才能运行的程序；也可以是小程序，即只需要下载到浏览器环境中就可以运行的程序；还可以是能够嵌入至任意app中的即时通讯小程序或文件管理小程序。总而言之，上述计算机程序可以是任意可以是任意形式的应用程序、模块或插件。
105.在一些实施例中，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构
成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端400可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术实施例中不做限制。
106.参见图2，图2是本技术实施例提供的应用信息推荐方法的终端的结构示意图，图2所示的终端400包括：至少一个处理器410、存储器450、至少一个网络接口420和用户接口430。终端400中的各个组件通过总线系统440耦合在一起。可理解，总线系统440用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统440除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图2中将各种总线都标为总线系统440。
107.处理器410可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
108.用户接口430包括使得能够显示媒体内容的一个或多个输出装置431，包括一个或多个扬声器和/或一个或多个视觉显示屏。用户接口430还包括一个或多个输入装置432，包括有助于用户输入的用户接口部件，比如键盘、鼠标、麦克风、触屏显示屏、摄像头、其他输入按钮和控件。
109.存储器450可以是可移除的，不可移除的或其组合。示例性的硬件设备包括固态存储器，硬盘驱动器，光盘驱动器等。存储器450可选地包括在物理位置上远离处理器410的一个或多个存储设备。
110.存储器450包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read only me mory)，易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access memor y)。本技术实施例描述的存储器450旨在包括任意适合类型的存储器。
111.在一些实施例中，存储器450能够存储数据以支持各种操作，这些数据的示例包括程序、模块和数据结构或者其子集或超集，下面示例性说明。
112.操作系统451，包括用于处理各种基本系统服务和执行硬件相关任务的系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；
113.网络通信模块452，用于经由一个或多个(有线或无线)网络接口420到达其他计算设备，示例性的网络接口420包括：蓝牙、无线相容性认证(wifi)、和通用串行总线(usb，universal serial bus)等；
114.显示模块453，用于经由一个或多个与用户接口430相关联的输出装置431(例如，显示屏、扬声器等)使得能够显示信息(例如，用于操作外围设备和显示内容和信息的用户接口)；
115.输入处理模块454，用于对一个或多个来自一个或多个输入装置432之一的一个或多个用户输入或互动进行检测以及翻译所检测的输入或互动。
116.在一些实施例中，本技术实施例提供的信息推荐处理装置可以采用软件方式实现，图2示出了存储在存储器450中的信息推荐处理装置455，其可以是程序和插件等形式的
软件，包括以下软件模块：显示模块4551、触发模块4552、互动模块4553以及分享模块4554，这些模块是逻辑上的，因此根据所实现的功能可以进行任意的组合或进一步拆分，将在下文中说明各个模块的功能。
117.将结合本技术实施例提供的终端的示例性应用和实施，说明本技术实施例提供的信息推荐处理方法，下述方法的执行主体为终端，具体可以是终端通过运行上文的各种计算机程序来实现的；当然，根据对下文的理解，不难看出也可以由终端和服务器协同实施本技术实施例提供的信息推荐处理方法。
118.参见图3a，图3a是本技术实施例提供的信息推荐处理方法的流程示意图，将结合图3a示出的步骤进行说明。
119.在步骤101中，显示信息流页面。
120.在一些实施例中，步骤101中显示信息流页面，可以通过以下技术方案实现：显示第一层级信息流页面；其中，第一层级信息流页面是客户端启动时默认显示的信息流页面，第一层级信息流页面中的信息流包括以下至少之一：登录账号参与的至少一个历史会话；登录账号的订阅消息；登录账号的通知消息。
121.作为示例，信息流页面包括第一层级信息流页面与第二层级信息流页面，第一层级信息流页面可以为社交媒体客户端中的与社交网络账号具有社交关系的社交信息流，例如，李四的登录账号存在三个好友，这三个好友与李四的登录账号均存在历史会话，那么第一层级信息流中包括这三个好友与李四的登录账号之间的历史会话，李四的登录账号存在订阅消息，例如李四的登录账号存在订阅公众号的历史消息，这些历史消息也可以是第一层级信息流页面中的一部分，李四的登录账号所使用的服务的通知消息也可以是第一层级信息流页面中的一部分，这些通知消息是以登录账号的身份购买的服务。
122.在一些实施例中，在显示第一层级信息流页面时，还可以执行以下技术方案：在第一层级信息流页面中显示图像识别入口；将接收到针对图像识别入口的触发确定为图像识别触发操作。
123.作为示例，在第一层级信息流页面中显示图像识别入口，第一层级信息流页面中的图像识别入口可以是一个功能控件，悬浮在第一层级信息流页面中，或者是第一层级信息流顶部或者底部组件，将接收由操作系统的显示驱动程序发送到针对图像识别入口的触发确定为图像识别触发操作。
124.在一些实施例中，步骤101中显示信息流页面，可以通过以下技术方案实现：显示第二层级信息流页面；其中，第二层级信息流页面的信息流中包括登录账号的社交动态。
125.作为示例，第二层级信息流页面中的信息流包括登录账号的社交动态，例如微博主页即为第二层级信息流页面，第二层级信息流页面中呈现有登录账号的社交动态以及与登录账号具有社交关系的账号的社交动态。第二层级信息流页面中还可以呈现特定应用客户端所呈现的信息，例如第二层级信息流页面可以为新闻客户端的首页信息流，包括多个新闻信息。
126.在一些实施例中，在显示第二层级信息流页面时，还可以执行以下技术方案：在第二层级信息流页面的信息流中插入显示至少一个推荐信息；将接收的针对推荐信息的触发操作确定为图像识别触发操作。
127.作为示例，在第二层级信息流页面的信息流中插入显示一个推荐信息，例如在登
录账号的社交动态以及与登录账号具有社交关系的账号的社交动态中穿插显示一条推荐信息，这里的推荐信息既不属于登录账号发布也不属于与登录账号具有社交关系的账号发布，例如，在新闻客户端的首页信息流(多个新闻信息)中插入显示一个推荐信息，这条推荐信息不属于新闻信息。
128.参见图3b，图3b是本技术实施例提供的信息推荐处理方法的流程示意图，将结合图3b示出的步骤进行说明。步骤101中显示信息流页面，可以通过步骤1011-1013实现。
129.在步骤1011中，在第二层级信息流页面的信息流中插入显示至少一个推荐信息。
130.在步骤1012中，响应于针对推荐信息的触发操作，呈现推荐信息的详情页，在详情页中显示图像识别入口。
131.作为示例，在详情页中显示图像识别入口具体可以通过以下方案实施：在悬浮于详情页的页面中显示图像识别入口，这里悬浮于详情页的页面可以为悬浮区域控件，或者，在详情页的底部组件中显示图像识别入口，在显示图像识别入口的同时还会显示互动提示信息，以提示活动详情，并且提示用户产生触发图像识别入口的操作。
132.在步骤1013中，将接收到针对图像识别入口的触发操作，确定为图像识别触发操作。
133.在一些实施例中，当显示图像识别入口时，还可以执行以下技术方案：显示第一提示信息，以提示待采集的互动对象；其中，第一提示信息包括以下至少之一：互动对象的介绍信息，互动对象的图示。
134.作为示例，互动对象的介绍信息包括待推荐物品的品牌商名称、互动对象的类型，例如，肢体、手、脸部等等，互动对象类型还可以是物品，例如，鲜花、门票、海报、可乐等等，介绍信息中还可以进一步包括互动对象的状态，例如，肢体动作、手势、脸部表情、可乐的摆放等等。
135.在步骤102中，响应于在信息流页面中接收到的图像识别触发操作调动调用图像采集接口采集图像，在预览页面中显示采集的图像并进行目标识别。
136.在一些实施例中，还可以执行以下技术方案：从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像；调用对象识别模型对有效图像进行目标识别，以确定有效图像中所包括的对象的类型；调用状态类型识别模型对有效图像所包括的对象进行关键点定位处理，得到对象的状态。
137.作为示例，对象识别模型可以为单点检测器，以单点检测器为基础，采用类blazeblock的基础单元构建轻量高效的骨干网络结构，其中，改进单点检测器的多尺度输出为单头输出，从而减少处理最大值阈值与计算的复杂度。状态类型识别模型为21点三维骨架回归模型，通过与单点检测器类似的骨干网络结构构建21点三维骨架回归模型，在回归骨架关键点定位的同时，输出手势的分类概率，在辅助模型学习的同时抑制误检测。最后，对三维的骨架坐标在各个维度上做归一化(减均值以及除方差处理)得到归一化后特征向量，通过3层全连接的多层感知机实现每个互动对象多个状态的分类。
138.作为示例，调用对象识别模型以及调用状态类型识别模型的过程可以是在服务器端实现，由服务器返回识别结果，识别结果包括跳转标识，即跳转到相应互动结果的页面，识别结果中可以包括第二提示信息，以提示本次识别无法通过且需要再次进行图像采集的信息。
139.在一些实施例中，上述从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像，可以通过以下技术方案实现：当采集的图像为通过拍摄照片的方式采集到的静态图像时，将静态图像确定为用于进行目标识别的有效图像；当采集的图像为通过拍摄视频的方式采集到的动态的视频帧时，将多个视频帧中满足以下条件至少一个的视频帧确定为用于进行目标识别的有效图像：视频帧与相邻视频帧之间的帧差的均值小于静止帧阈值；视频帧的一阶梯度的方差大于清晰度阈值。
140.作为示例，静态图像可以为照片，照片可以为拍摄得到的照片或者照片可以为所存储的照片(本地存储或者远程存储)，静态图像可以直接作为用于进行目标识别的有效图像，还可以对静态图像进行进一步的清晰度识别，即计算该静态图像的一阶梯度的方差，一阶梯度的方差大于设定的清晰度阈值，则表征该静态图像清晰，即将清晰的静态图像作为用于进行目标识别的有效图像，否则呈现提示信息，以提示该静态图像不符合识别要求，需要进行二次采集。
141.作为示例，所采集到的可以是动态视频，即采集到的图像为通过拍摄视频的方式采集到的动态的多个视频帧，需要从这多个视频帧中获取用于进行目标识别的有效图像，需要将所有视频帧中的清晰视频帧、静止视频帧或者既清晰且静止的视频帧作为用于进行目标识别的有效图像，从而保证后续进行对象以及状态识别的准确性，从而提高计算服务器的计算效率，降低服务器资源浪费。
142.在一些实施例中，在从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像之前，还可以执行以下技术方案：获取推荐有效期；当采集的图像的采集时间处于推荐有效期内时，确定将执行从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像的操作。
143.作为示例，推荐有效期可以来源于后台服务器下发得到，推荐有效期可以为推荐信息的展示时间，例如，某条推荐信息从2020年1月1日早上8点进行投放展示，将一直展示到2020年1月3日早上8点，则这期间的时间段为推荐有效期，在推荐有效期内时，确定将执行从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像的操作，推荐有效期可以为推荐信息的中互动活动的有效参与时间，例如推荐信息中包括一互动活动，该互动活动从2020年1月1日早上8点开始进行，将一直进行到2020年1月3日早上8点，则这期间的时间段为推荐有效期，在推荐有效期内时，确定将执行从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像的操作。
144.在步骤103中，当采集的图像中包括互动对象，且互动对象与信息流页面中待推荐的物品关联时，呈现与待推荐物品相关的互动结果。
145.作为示例，待推荐的物品可以是实物产品，例如化妆品；待推荐的物品可以是虚拟物品，例如游戏道具；待推荐的物品可以是软件产品，例如提供各种服务的软件。
146.在一些实施例中，还可以执行以下技术方案：响应于针对互动结果的分享操作，发送对应互动对象的分享消息；其中，分享消息用于被触发时跳转至图像识别入口。
147.作为示例，分享消息包括采集的照片/视频以及互动结果，在进行图像采集的过程中，若采集到的是静态图像，则分享消息包括所采集的静态图像，若采集到的是动态视频中的多个视频帧，则分享消息包括所有视频帧，即该动态视频，互动结果包括电子红包、电子兑换券、电子折扣券，分享消息中还可以进一步包括图像识别入口链接，以供更多的用户通过该链接参与到互动中，该链接可以跳转至图像识别入口。
148.在一些实施例中，还可以执行以下技术方案：当所采集的图像中不包括与信息流页面中待推荐的物品关联的互动对象时，呈现第二提示信息，以提示继续进行图像采集；当所采集的图像中包括与待推荐的物品关联的互动对象时，呈现与互动对象对应的特效；其中，特效包括以下至少之一：动画，提示音，震动反馈。
149.作为示例，当所采集的图像中不包括与信息流页面中待推荐的物品关联的互动对象时，例如互动对象是手，若所采集的图像中不包括手时，则直接返回第二提示信息，以提示需要继续进行图像采集，当所采集的图像中包括手时，呈现与互动对象对应的特效；其中，特效包括以下至少之一：动画，提示音，震动反馈，特效还可以进一步包括截屏效果，即呈现对静态图像或者动态视频中作为有效图像的视频帧进行截屏的特效。
150.在一些实施例中，步骤103中呈现待推荐物品相关的互动结果，可以通过以下技术方案实现：识别互动对象的状态，并呈现与互动对象的状态关联的互动结果；其中，互动对象包括以下至少之一：肢体、手、脸部；互动对象的状态包括以下至少之一：肢体动作、手势、脸部表情；互动结果包括以下至少之一：电子红包、电子兑换券、电子折扣券。
151.作为示例，与互动对象匹配关联的互动结果或者与互动对象的状态匹配关联的互动结果可以预先保存在客户端中，或者保存在服务器中，针对于前者，服务器仅返回识别结果(互动对象的类型、互动对象的类型以及状态)，客户端根据返回识别结果查询对应的互动结果，即跳转到对应互动结果的页面，针对于后者，服务器不仅返回识别结果(互动对象的类型、互动对象的类型以及状态)，还返回对应的互动结果的页面地址，客户端直接根据页面地址跳转至呈现互动结果的页面。
152.作为示例，互动对象可以为双手或者双脚，将双手整体视为一个互动对象，即每种互动对象中可以存在多个对象，并不局限于对象的数目，在模型应用之前按照对应的训练集进行学习即可实现识别具有双手的互动对象，并进一步识别双手的状态，例如双手的交握的状态即为这种互动对象(双手)的互动状态。
153.在一些实施例中，步骤103中呈现待推荐物品相关的互动结果，可以通过以下技术方案实现：确定从采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，根据差别确定采集的图像的评分，并呈现与评分关联的互动结果；其中，差别包括以下至少之一：识别出的互动对象与互动对象图示之间的位置差别；识别出的互动对象与互动对象图示之间的状态差别；识别出的互动对象与互动对象图示之间的图像质量差别。
154.在一些实施例中，步骤103中呈现待推荐物品相关的互动结果，可以通过以下技术方案实现：基于从每个采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，确定每个采集的图像的评分；确定评分超过评分阈值的图像的数目，并呈现与数目关联的互动结果。
155.作为示例，可以对互动对象进行细粒度划分，互动结果中可以包括不同等级的福利信息，例如，互动结果包括各种优惠程度的电子折扣券，针对识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别对采集的图像进行评分，并呈现与评分关联的互动结果；例如，识别出的互动结果与互动对象图示之间的位置吻合，状态吻合(例如，手势之间的角度与图示中手势之间的角度吻合)，图像质量也吻合(像素接近)所得到的评分相比较于识别出的互动结果与互动对象图示之间的位置不吻合，状态较为吻合(例如，识别出的手势的模型输出概率大于图示手势的概率阈值，但是仅仅是刚刚达到该概率阈值，可以将其理解为手势虽然被识
别但并不标准)，图像质量也不吻合(像素接近，例如清晰程度较低)所得到的评分更高，评分具体根据位置(越靠近图示位置则位置评分越高，可以将与图示位置的距离的反比作为位置评分)、状态输出的概率值(直接可以将概率值进行倍数放大得到状态评分)以及清晰度(清晰度评分可以直接采用一阶梯度的方差来评价)这三个维度进行评分，每个维度均存在对应的权重，按照对应的权重进行加权平均即可得到最后的评分，评分更高的识别结果将对应优惠等级更高的互动结果。
156.作为示例，当存在多个有效图像被识别时，在进行评分时还可以基于评分以及数目来对互动结果进行更细粒度的划分，即根据上述方式确定每个采集的图像的评分后确定评分超过评分阈值的图像的数目，并呈现与数目关联的互动结果，互动结果中可以包括不同等级的福利信息，例如，互动结果包括各种优惠程度的电子折扣券，评分高于评分阈值的有效图像的数目与互动结果的优惠程度成正比，数目越高则优惠程度越大。
157.参见图3c，图3c是本技术实施例提供的信息推荐处理方法的流程示意图，在步骤201中，投放服务器向终端下发推荐信息、展示时长以及互动图像图示；在步骤202中，终端在信息流中按照展示时长展示推荐信息；在步骤203中接收到针对推荐信息的图像识别触发操作，并采集待识别图像；在步骤204中，终端将待识别图像与互动图像图示发送至计算服务器；在步骤205中，计算服务器对待识别图像进行识别；在步骤206中，当识别出与互动图像图示匹配的互动图像时，向终端返回识别结果以及对应识别结果的互动结果跳转标识；在步骤207中，终端根据接收的识别结果以及对应识别结果的互动结果跳转标识，呈现互动结果。
158.下面，将说明本技术实施例提供的信息推荐处理方法在一个实际的应用场景中的示例性应用。
159.在一些实施例中，在社交媒体的信息流中实现信息推荐处理方法，参见图4a，图4a是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，社交媒体的信息流可以为社交动态信息流，在信息流显示页面401a中呈现社交动态信息流，在社交动态信息流中呈现推荐信息(广告)402a，响应于接收到针对推荐信息402a的点击操作(图像识别触发操作)，呈现引导图403a，在引导图中呈现引导文字及背景图。
160.在一些实施例中，在社交媒体的信息流中实现信息推荐处理方法，参见图4b，图4b是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，在信息流显示页面401b中呈现社交动态信息流，在社交动态信息流中呈现推荐信息(广告)402b，响应于接收到针对推荐信息的点击操作，呈现推荐信息的详情页403b，在详情页中的悬浮区域404b或者底部组件405b中呈现图像识别入口，响应于针对图像识别入口的触发操作，呈现引导图406b，并在引导图中呈现引导文字及背景图。
161.在一些实施例中，参见图4c，图4c是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，当在引导图401c中的采集控件402c接收到触发操作，在引导图401c中扫描到比心手势，会在引导图401c中出现心形动画403c、还会伴随振动、定制化的绿点样式以及画面暂停特效。参见图4d，图4d是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，引导图405d(图4c中的401c)包括展示页面元素的展示层401d、氛围展示图402d、圆形聚焦遮罩层403d以及照相机采集展示层404d。参见图4e，图4e是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，图4e中的401e是图4d中的氛围展示图402d中的完整显示，401e中配置1242*2688
的半透明图片，装饰元素不侵犯到红色区域并且底部对齐适配，参见图4f，图4f是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，图4f中的引导图401f、引导图402f以及引导图403f是图4中氛围展示图402d与照相机采集展示层404d合并之后的完整显示效果，区别仅在于三者呈现的终端设备大小不同。
162.参见图4g，图4g是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，当在引导图401g中扫描到比心手势时，同时会弹起半屏402g展示互动结果(福利类型)，但是在弱网络情况下会在半屏402g中显示正在加载。
163.参见图4h，图4h是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，当在引导图401h中扫描到比心手势时，同时会弹起半屏402h展示包括立减券的互动结果，或者同时会弹起半屏403h展示包括红包的互动结果，或者同时会弹起半屏404h展示包括兑换券的互动结果，或者同时会弹起半屏405h展示包括祝福视频的互动结果，或者互动结果中可以同时包括祝福视频和上述兑换券、红包以及立减券，互动结果包括但不限于卡券、立减券、红包封面、实物等。
164.参见图4i，图4i是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，响应于接收到用户针对互动结果的点击操作后可以领取卡券、立减券、红包封面、实物，响应于接收到用户针对半屏401i中立减券的领取操作，呈现领取页面404i，响应于接收到用户针对半屏402i中兑换券的领取操作，呈现领取页面405i，在领取页面405i中接收地址信息以完成领取流程，响应于接收到用户针对半屏403i中红包的领取操作，呈现领取页面406i。
165.参见图4j，图4j是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，半屏加载中或者加载失效，则使用图4j的toast信息提示，提示信息401j用于提示网络环境较差，请稍后再试，提示信息402j用于提示库存奖券已经被领取完毕，提示信息403j用于提示暂时无法领取奖券。
166.参见图4k，图4k是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，直接通过客户端的扫物识别功能呈现引导图401k，并在引导图中呈现引导文字及背景图，并在引导图402k中进行比心手势的识别，当在引导图403k中扫描到比心手势，会在引导图403k中出现心形动画、提示音和震动，同时会弹起半屏404k展示互动结果(福利类型)。
167.参见图4l，图4l是申请实施例提供的信息推荐处理方法的界面示意图，当在引导图401l中扫描到比心手势，会在引导图401l中出现心形动画、提示音和震动，同时会弹起半屏402l展示互动结果(福利类型)，半屏可以被上拉成页面403l，互动结果包括但不限于卡券、立减券、红包封面、实物等，响应于接收到用户针对互动结果的点击操作后可以领取卡券、立减券、红包封面、实物，当互动结果为兑换券时，呈现领取页面404l，并在领取页面404l中接收触发领取操作，呈现兑换页面405l，以便于完成领取流程。
168.在一些实施例中，参见图5，图5是申请实施例提供的信息推荐处理方法的识别流程示意图，参见图7，图7是申请实施例提供的信息推荐处理方法的识别流程示意图，首先进行手掌检测，再进行手掌检测后获取手掌感兴趣区域，并通过图7中的虚线框701a进行呈现，再针对虚线框中的内容进行骨架定位处理，通过21点三维定位处理得到图7中的关键点骨架702a，在进行骨架定位处理后基于定位结果得到手势分类结果为比心收拾。
169.在一些实施例中，参见图6a-6b，图6a-6b是申请实施例提供的信息推荐处理方法的模型示意图，以单点检测器为基础作为手掌检测框架，采用类blaz eblock的基础单元构
建轻量高效的骨干网络结构，基础单元如图6a-6b所示，两图的区别仅在于图6a中的步长为1，图6b中的步长为2，其中，改进单点检测器的多尺度输出为单头输出，以减少后处理(最大值阈值)与计算的复杂度。通过与ssd检测器类似的骨干网络结构构建21点三维骨架回归模型，在回归骨架关键点定位的同时，输出手势的分类概率，在辅助模型学习的同时抑制误检测。最后，对三维的骨架坐标在各个维度上做归一化(减均值、除方差)得到归一化后特征向量，通过3层全连接(fc relu)的多层感知机实现16种手势的分类(包括："一","二","三","四","五","六","七","八","第一","好的","棒","一点点","九","爱","摇滚","爱心")。
170.在一些实施例中，本技术实施例提供的信息推荐处理方法的实现过程如下：广告投放端下发广告配置信息以及监听任务给客户端，客户端将采集到的图像与广告配置信息发送计算服务器，计算服务器返回识别结果给客户端，客户端展示识别结果并跳转呈现互动结果，互动结果包括电子抵扣券等等，广告配置信息包括广告物料信息、展示时间以及所设置的跳转手势，即客户端在展示时间内执行监听任务，展示时间约束了监听任务的开始时间以及监听任务的结束时间，由客户端执行监听任务，在客户端进行信息流呈现时：在合法时间段(展示时间段)内接收到触发操作后，调用摄像头开始手势的检测；在采集手势过程中，通过“静止帧”和“清晰帧”策略选择有效图像，“静止帧”策略约束相邻帧之间的帧差小于帧差阈值，“清晰帧”策略约束该帧的一阶梯度的方差小于清晰度阈值，即将清晰且静止的帧确定为有效图像，并将其发送至后台计算服务器；计算服务器通过手势检测算法识别对应手势类型并返回跳转标志；客户端接收到跳转标志位后，即触发互动逻辑，呈现互动结果，如果没有识别出对应的手势则重新开启监听。
171.通过本技术实施例提供的信息推荐处理方法，能够提升信息流广告素材吸引力，增加广告互动趣味性，并且提升广告点击转化效率。
172.下面继续说明本技术实施例提供的信息推荐处理装置455的实施为软件模块的示例性结构，在一些实施例中，如图2所示，存储在存储器450的信息推荐处理装置455中的软件模块可以包括：显示模块4551，用于显示信息流页面；触发模块4552，用于响应于在信息流页面中接收到的图像识别触发操作，显示采集的图像；互动模块4553，用于当采集的图像中包括互动对象，且互动对象与信息流页面中待推荐的物品关联时，呈现与待推荐物品相关的互动结果。
173.在上述方案中，显示模块4551，还用于：显示第一层级信息流页面；其中，第一层级信息流页面是客户端启动时默认显示的信息流页面，第一层级信息流页面中的信息流包括以下至少之一：登录账号参与的至少一个历史会话；登录账号的订阅消息；登录账号的通知消息。
174.在上述方案中，显示模块4551，还用于：在第一层级信息流页面中显示图像识别入口；当接收到针对图像识别入口的触发确定为图像识别触发操作。
175.在上述方案中，显示模块4551，还用于：显示第二层级信息流页面；其中，第二层级信息流页面的信息流中包括登录账号的社交动态。
176.在上述方案中，显示模块4551，还用于：在第二层级信息流页面的信息流中插入显示至少一个推荐信息；将接收的针对推荐信息的触发操作确定为图像识别触发操作。
177.在上述方案中，显示模块4551，还用于：在第二层级信息流页面的信息流中插入显示至少一个推荐信息；响应于针对推荐信息的触发操作，呈现推荐信息的详情页，在详情页
中显示图像识别入口；将接收到针对图像识别入口的触发操作，确定为图像识别触发操作。
178.在上述方案中，装置455还包括：分享模块4554，用于：响应于针对互动结果的分享操作，发送对应互动对象的分享消息；其中，分享消息用于被触发时跳转至图像识别入口。
179.在上述方案中，当显示图像识别入口时，显示模块4551，还用于：显示第一提示信息，以提示待采集的互动对象；其中，第一提示信息包括以下至少之一：互动对象的介绍信息，互动对象的图示。
180.在上述方案中，显示模块4551，还用于：当所采集的图像中不包括与信息流页面中待推荐的物品关联的互动对象时，呈现第二提示信息，以提示继续进行图像采集；当所采集的图像中包括与待推荐的物品关联的互动对象时，呈现与互动对象对应的特效；其中，特效包括以下至少之一：动画，提示音，震动反馈。
181.在上述方案中，互动模块4553，还用于：识别互动对象的状态，并呈现与互动对象的状态关联的互动结果；其中，互动对象包括以下至少之一：肢体、手、脸部；互动对象的状态包括以下至少之一：肢体动作、手势、脸部表情；互动结果包括以下至少之一：电子红包、电子兑换券、电子折扣券。
182.在上述方案中，互动模块4553，还用于：从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像；调用对象识别模型对有效图像进行目标识别，以确定有效图像中所包括的对象的类型；调用状态类型识别模型对有效图像所包括的对象进行关键点定位处理，得到对象的状态。
183.在上述方案中，互动模块4553，还用于：当采集的图像为通过拍摄照片的方式采集到的静态图像时，将静态图像确定为用于进行目标识别的有效图像；当采集的图像为通过拍摄视频的方式采集到的动态的视频帧时，将多个视频帧中满足以下条件至少一个的视频帧确定为用于进行目标识别的有效图像：视频帧与相邻视频帧之间的帧差的均值小于静止帧阈值；视频帧的一阶梯度的方差大于清晰度阈值。
184.在上述方案中，互动模块4553，还用于：从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像之前：获取推荐有效期；当采集的图像的采集时间处于推荐有效期内时，确定将执行从采集的图像中确定用于进行目标识别的有效图像的操作。
185.在上述方案中，互动模块4553，还用于：确定从采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，根据差别确定采集的图像的评分，并呈现与评分关联的互动结果；其中，差别包括以下至少之一：识别出的互动对象与互动对象图示之间的位置差别；识别出的互动对象与互动对象图示之间的状态差别；识别出的互动对象与互动对象图示之间的图像质量差别。
186.在上述方案中，互动模块4553，还用于：基于从每个采集的图像中识别出的互动对象与互动对象图示之间的差别，确定每个采集的图像的评分；确定评分超过评分阈值的图像的数目，并呈现与数目关联的互动结果。
187.本技术实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本技术实施例上述的信息推荐处理方法。
188.本技术实施例提供一种存储有可执行指令的计算机可读存储介质，其中存储有可
执行指令，当可执行指令被处理器执行时，将引起处理器执行本技术实施例提供的方法，例如，如图3a-3c示出的信息推荐处理方法。
189.在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是fram、rom、prom、ep rom、eeprom、闪存、磁表面存储器、光盘、或cd-rom等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
190.在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。
191.作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(h tml，hyper text markup language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。
192.作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。
193.综上，通过本技术实施人机互动的方式呈现与待推荐物品相关的互动结果，既能够丰富待推荐物品呈现方式以提高待推荐物品的推荐效率，又能够提供多样化的用户交互体验，丰富了阅读待推荐物品相关信息时的交互乐趣，从而增加阅读待推荐物品相关信息的趣味性。
194.以上，仅为本技术的实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。凡在本技术的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本技术的保护范围之内。