Hệ thống hỗ trợ phân tích dữ liệu người xem quảng cáo

Bài viết đề xuất một hệ thống sử dụng các thuật toán xử lí ảnh kết hợp với các thuật toán học sâu giúp trích xuất thông tin người xem quảng cáo như số lượng người xem, thời gian xem, giới tính, độ tuổi nhằm hỗ trợ việc phân tích mức độ tác động của quảng cáo đến từng đối tượng khách hàng một cách nhanh và hiệu quả.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hệ thống hỗ trợ phân tích dữ liệu người xem quảng cáo Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học HỆ THỐNG HỖ TRỢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGƯỜI XEM QUẢNG CÁO Võ Minh Công*, Lê Ngọc Phú Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh *Tác giả liên lạc: vominhcong05@gmail.com TÓM TẮT Thị trường quảng cáo sử dụng LCD ngày càng nở rộ ở Việt Nam bởi tính hiệu quả về mặt quảng bá sản phẩm, kích thích thị hiếu người dùng thông qua hình ảnh và âm thanh sống động. Tuy nhiên, không phải chiến dịch nào được triển khai cũng mang về doanh thu như mong đợi bởi sự khó khăn trong quá trình đo lường độ hiệu quả của quảng cáo đối với từng đối tượng khách hàng cụ thể. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một hệ thống sử dụng các thuật tóa n xử lí ảnh kết hợp với các thuật tóa n học sâu giúp trích xuất thông tin người xem quảng cáo như số lượng người xem, thời gian xem, giới tính, độ tuổi nhằm hỗ trợ việc phân tích mức độ tác động của quảng cáo đến từng đối tượng khách hàng một cách nhanh và hiệu quả. Mô hình nhận dạng giới tính và độ tuổi hiện đã hoạt động được với tốc dộ ~30FPS, và cho ra kết quả khá tốt với độ chính xác đạt được là 92% với giới tính và sai số về tuổi là 3.2. Với kết quả này, mô hình đã có khả năng triển khai rộng rãi trên các hệ thống quảng cáo LCD, trong tương lai, độ chính xác của mô hình có thể được cải thiện hơn nhờ việc thu thập thêm dữ liệu hình ảnh và sẽ có thêm công cụ hỗ trợ phân tích các dữ liệu thu thập được bằng thuật tóa n máy học. Từ khóa: Quảng cáo, phân tích, xử lí ảnh, học sâu, độ tuổi và giới tính. SMART ADVERTISING SYSTEMS Vo Minh Cong*, Le Ngoc Phu Ho Chi Minh City University of Technology and Education *Corresponding Author: vominhcong05@gmail.com ABSTRACT The LCD advertising market is booming in Vietnam because of the efficiency in promoting the product, stimulating attraction through visuals and sound. However, not every campaign is deployed as well as expected as the difficulty in measuring the effectiveness of advertising for each specific customer. In this study, we propose a system that utilizes image processing algorithms in conjunction with deep learning algorithms to extract viewer information such as the number of views, viewing time, gender and age, to help analyze the impact of advertising to each customer quickly and effectively. Gender and age identification is now working at ~ 30FPS, and yields good results with 92% accuracy with gender and age error of 3.2. With this result, the model has the potential to be widely deployed on LCD advertising systems. In the future, the accuracy of the model can be further improved by acquiring more image data and will have additional tools for analyzing data collected by machine learning algorithms. Keywords: advertisings, analysis, image processing, deep learning, age and gender. 152 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học TỒNG QUAN khuôn mặt ra khỏi bộ dữ liệu gốc. Dữ Trong thị trường cạnh tranh cao ngày liệu được đa dạng hóa bằng các phép nay, quảng cáo đóng vai trò quan trọng xoay hình để tạo thêm dữ liệu cho quá và ảnh hưởng trực tiếp đến sự thành trình huấn luyện. công của các doanh nghiệp. Cùng với Xây dựng mô hình của thuật tóa n sự phát triển của nền công nghiệp sản học sâu xuất, các công ty ngày càng quan tâm Để trích xuất đặc trưng của khuôn mặt đến việc quảng bá hình ảnh, sản phẩm người chúng tôi đã thiết kế một mạng và dịch vụ của mình đến với khách CNN. Cấu trúc mạng CNN lần đầu hàng. Riêng thị trường Việt Nam các được tạo ra có tên là AlexNet bảng quảng cáo ngoài trời chiếm tỷ lệ (Krizhevsky, Ilya, & Hinton, 2012) cao nhất (95,2% - theo nghiên cứu của Mạng CNN là một mô hình có chứa Kantar Media). Và sự xuất hiện của các nhiều lớp ma trận nhân chập khác nhau bảng quảng cáo bằng bảng điện tử, đảm nhiệm các tính năng khác nhau LCD khiến cho việc các quảng cáo tiếp trong mạng như khử nhiễu, làm mờ, cân khách hàng càng dễ dàng hơn. trích xuất cạnh, … và nhiều đặc trưng Nhưng hiện nay chưa có một phương khác. Đối với các thuật tóa n xử lí ảnh pháp nào để đánh giá độ hiểu qua của thông thường quá trình trích xuất đặc quảng cáo ngay lập tức mà các nhãn trưng thì giá trị các mặt nạ phải được hàng thường phải dựa vào doanh số nghiên cứu và cài đặt một cách thủ bán hàng, việc này cần phải tốn nhiều công. Nhưng đối với thuật tóa n học thời gian. Ngày nay với sự phát triển sâu ...