Analysis of Deep Demographics for Advertisement Recommendation

บทความในวารสาร


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งKantinan Meesuk, Kittiphot Amnakkittikul, Nachanon Nuanphet, Warin Wattanapornprom, Thittaporn Ganokratanaa, Wachirapong Jirakitpuwapat 

ผู้เผยแพร่ResearchGate

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2025

Volume number11

หน้าแรก450

หน้าสุดท้าย462

จำนวนหน้า13

นอก2408-154X

eISSNelectronic journal

URLhttps://bangmodjmcs.com/index.php/bangmodmcs/article/view/149

ภาษาEnglish-United States (EN-US)


ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์


บทคัดย่อ

Advertisements are a popular marketing strategy that shapes consumer perception and brand image. Consumers engage in outdoor advertising messages and traditional media advertisements. Understanding consumer behavior and interest in advertisements is crucial for developing effective marketing strategies. One study used computer vision techniques to analyze customer demographics, clothing preferences, and facial attention cues to extract comprehensive features from individuals and assess their attention toward advertisement displays. The methodology uses object detection models, such as YOLO, to track individuals in a scene, followed by a fashion detection model to identify clothing styles. The MiVOLO model predicts age and gender and creates a dataset for demographic analysis. ReginaFace is used for face detection and head pose estimation to gauge viewer engagement. This system helps retailers and advertisers tailor marketing strategies based on real-time customer data, providing insights into consumer preferences and interests. This enhanced customer engagement and sales.


คำสำคัญ

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง


อัพเดทล่าสุด 2026-11-02 ถึง 12:00