AD RDer - 智慧廣告推薦系統

專案介紹

AD RDer 是一個即時、動態的智慧廣告推薦系統。本系統透過攝影機鏡頭捕捉並分析螢幕前的觀眾，利用多種機器學習模型即時判斷觀眾的特徵（如年齡、性別、情緒等），並根據這些特徵動態推薦最適合的廣告內容。

我們的目標是最大化廣告效益，為觀眾提供更具吸引力和個人化的廣告體驗，同時讓廣告主能更精準地觸及目標客群。

運作流程

本系統的核心運作流程如下：

1. 人臉偵測與特徵分析：

   • 系統透過攝影機持續偵測螢幕前的觀眾。
   • 當偵測到觀眾時，會將每個人獨立出來進行分析。
   • 運用多個輕量化模型，分別判斷每個人的年齡層、性別、情緒狀態（例如：開心、難過）以及是否注視螢幕等特徵。

2. 廣告偏好度計算：

   • 系統內建一個廣告偏好度資料庫 (ad_preferences.json)，記錄了不同特徵對於各類廣告的喜好程度分數。
   • 針對單一觀眾，系統會根據其所有被偵測到的特徵，疊加計算出他對每一類廣告的總偏好度分數。

3. 權重調整：

   • 管理者可以根據不同的廣告活動或場景，在 weights.json 檔案中自行調整各項特徵的權重。例如，在特定活動中，可以將「情緒」的權重調高，使系統更側重於根據觀眾情緒來推薦廣告。

4. 最終廣告推薦：

   • 單人情況：系統會找出總偏好度分數最高的廣告類別，並立即在螢幕上播放該類別的廣告。
   • 多人情況：系統會將在場所有觀眾的偏好度分數進行匯總疊加，計算出一個整體的偏好度分數表，並播放總分最高的廣告，以滿足最多數觀眾的喜好。

市場調查與推薦機制

我們的推薦機制是基於深入的市場調查與數據分析所建立。透過分析不同族群對廣告內容的偏好，我們建構了 ad_preferences.json 中的評分系統，以下是我們的部分調查結果：

廣告觀看意願調查

研究發現，超過七成的民眾對於個人化的廣告推薦抱持正面態度，認為這能提供更符合需求的資訊，並增加他們的觀看意願。

年齡與性別對廣告類別的偏好

不同年齡層與性別的觀眾，對於廣告內容有著顯著的偏好差異。例如，年輕男性對遊戲類廣告的興趣較高，而成熟女性則更關注服飾與旅遊相關內容。我們的系統會根據這些差異，進行精準推薦。

情緒與內容偏好關聯

觀眾的情緒狀態會直接影響他們對廣告內容的接受度。在心情愉快時，觀眾更容易接受美食、旅遊等享樂型廣告；而在情緒低落時，輕鬆有趣的內容則更能吸引他們的注意。

注視時間與興趣關聯

觀眾對於廣告螢幕的注視時間，是判斷其興趣度的重要指標。當系統偵測到觀眾正在注視螢幕時，會判定其具有較高的潛在興趣，並給予更高的推薦分數。

主要特色

• 即時反應：能夠即時分析並立即播放最合適的廣告。
• 多人偵測：支援多位觀眾同時在場，並能整合所有人的偏好，做出最佳決策。
• 動態權重：可靈活調整不同特徵的影響力，適應各種商業需求。
• 高度客製化：廣告偏好度和特徵權重皆可透過設定檔 (config/) 輕鬆修改，無需更改程式碼。

問卷回饋

為了讓我們的廣告推薦系統更加完善，我們需要您寶貴的意見！請點擊下方連結，花費幾分鐘時間填寫問卷，您的回饋是我們進步的最大動力。

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安裝與需求

請確保您的環境已安裝以下套件：

numpy
opencv-python
Pillow
mediapipe==0.10.21
tflite-runtime
psutil

您可以透過以下指令進行安裝：

pip install -r requirements.txt

設定

本專案的核心邏輯由兩個設定檔驅動，位於 config/ 資料夾下：

1. ad_preferences.json

此檔案定義了不同特徵與廣告類別之間的關聯分數。

• age_gender：根據性別與年齡層，設定對各類廣告的基礎分數。
• emotion_content：根據偵測到的情緒（如 happy, sad），推薦相對應的內容。
• interest：根據觀眾是否正在注視螢幕 (is_looking) 來增減分數。

2. weights.json

此檔案用於設定各項特徵的權重，您可以調整數值來改變特徵的重要性。

• age_gender: 年齡與性別特徵的權重。
• emotion_content: 情緒內容特徵的權重。
• interest: 興趣（是否注視）特徵的權重。

如何使用

1. 完成 requirements.txt 的套件安裝。
2. 根據您的需求，調整 config/ 資料夾中的 ad_preferences.json 和 weights.json。
3. 執行主程式 main.py 啟動系統。
4. 系統將會啟動攝影機，並開始進行即時的廣告推薦。