一种视频检索方法及视频装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种视频检索方法及视频装置，涉及电子信息技术领域，可以实现视频的快速检索，提高视频检索效率。具体方案为：获得第一视频集合；计算第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，每种属性分类包括至少两个子分类；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。本发明专利技术用于视频的检索过程中。

A video retrieval method and video device

An embodiment of the invention discloses a video retrieval method and a video device, which involves the field of electronic information technology, which can realize fast retrieval of video and improve the efficiency of video retrieval. The specific scheme is to obtain the first video set; calculate the information entropy of at least two attribute classifications in the first video set; each attribute classification includes at least two subcategories; it prompts the user to select the subclassification of the maximum attribute classification of the information entropy. The invention is used in the retrieval process of video.

【技术实现步骤摘要】
一种视频检索方法及视频装置
本专利技术涉及电子信息
，尤其涉及一种视频检索方法及视频装置。
技术介绍
随着多媒体技术的发展，多媒体
涌现出了很多能够为用户提供视频检索功能的多媒体网页、多媒体应用以及客户端。现有技术中的多媒体网页、多媒体应用以及客户端中的视频装置一般采用在检索界面上以固定的顺序为用户显示各个属性分类中的视频，以供用户选择，然后接收用户对罗列在检索界面上的属性分类的选择，为用户在检索界面上展示该属性分类中的子分类，而后接收用户对该属性分类中的子分类的选择，检索用户选择的子分类中包含的所有视频。例如，属性分类为视频按照属性进行的分类，如按照类型属性可以将视频分为动作片、喜剧片和科幻片等，按照地区属性可以将视频分为大陆片、港台片和日韩片等。其中，每一个属性分类中包含多个子分类，如类型属性中至少可以包括动作片、喜剧片和科幻片。在实现上述树视频检索的过程中，当用户的检索目标不明确(即用户不确定)时，用户可能会随机选择一个属性分类，然后再在随机选择的属性分类中选择合适的子分类，检索用户选择的子分类中包含的所有视频。当用户选择的子分类中包含的所有视频中不包括用户想要观看的视频时，再返回属性分类选择界面，直至用户检索到想要观看的视频。但是，视频装置采用固定的顺序为用户显示各个属性分类中的视频，并根据用户的随机选择的属性分类检索视频时，可能需要多次接收用户对属性分类的选择，为该用户检索视频，不能够快速找到用户检索到想要观看的视频，视频检索效率较低。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种视频检索方法及视频装置，可以实现视频的快速检索，提高视频检索效率。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：本专利技术实施例的第一方面，提供一种视频检索方法，包括：获得第一视频集合；计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，所述每种属性分类包括至少两个子分类；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，包括：根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，计算所述属性分类的信息熵。结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，计算所述属性分类的信息熵，包括：根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，确定所述属性分类中各个子分类中的视频分布率；根据所述分布率，计算所述属性分类的信息熵。结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，包括：结合当前场景信息和/或用户行为参数，计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵。结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述方法，还包括：根据所述用户的选择获得第二视频集合；计算所述第二视频集合的至少两种属性分类的信息熵，所述每种属性分类包括至少两个子分类；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述方法，还包括：根据所述用户的选择，更新用户行为参数。结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述获得第一视频集合，包括：根据所述用户输入的检索词进行检索，以获得所述第一视频集合；或者，根据所述用户当前选择的视频进行相关度检索，以获得所述第一视频集合；或者，根据所述用户的语音输入信息进行检索，以获得所述第一视频集合。结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择，包括：显示信息熵最大的属性分类的子分类标示提示用户进行选择；或者，通过语音提示所述用户在所述信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。本专利技术实施例的第二方面，还提供一种视频装置，包括：第一获取单元，用于获得第一视频集合；第一计算单元，用于计算所述第一获取单元获得的所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，所述每种属性分类包括至少两个子分类；第一提示单元，用于提示用户在所述第一计算单元计算得到的信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述第一计算单元，还用于根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，计算所述属性分类的信息熵。结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述第一计算单元，包括：确定模块，用于根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，确定所述属性分类中各个子分类中的视频分布率；计算模块，用于根据所述分布率，计算所述属性分类的信息熵。结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述第一计算单元，还用于结合当前场景信息和/或用户行为参数，计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵。结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述视频装置，还包括：第二获取单元，用于根据所述用户的选择获得第二视频集合；第二计算单元，用于计算所述第二获取单元获得的所述第二视频集合的至少两种属性分类的信息熵，所述每种属性分类包括至少两个子分类；第二提示单元，用于提示用户在所述第二计算单元计算得到的信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述视频装置，还包括：更新单元，用于根据所述用户的选择，更新用户行为参数。结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述第一获取单元，还用于根据所述用户输入的检索词进行检索，以获得所述第一视频集合；或者，根据所述用户当前选择的视频进行相关度检索，以获得所述第一视频集合；或者，根据所述用户的语音输入信息进行检索，以获得所述第一视频集合。结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，所述第一提示单元，还用于显示信息熵最大的属性分类的子分类标示提示用户进行选择；或者，通过语音提示所述用户在所述信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择；所述第二提示单元，还用于显示信息熵最大的属性分类的子分类标示提示用户进行选择；或者，通过语音提示所述用户在所述信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。本专利技术实施例提供的视频检索方法及视频装置，获得第一视频集合；计算第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，每种属性分类包括至少两个子分类；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。其中，一个系统的信息熵可以体现该系统中信息的概率分布，体现系统中信息的收敛情况，在进行信息检索时，结合系统中信息的概率分布和收敛情况可以有效缩小检索范围，提高检索效率。在本方案中，计算得到的属性分类的信息熵可以体现第一视频集合中的视频按照不同属性分类进行分类时视频的概率分布和收敛情况，结合不同属性分类中视频的概率分布和收敛情况可以有效视频的缩小检索范围，提高检索效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例1中的一种视频本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频检索方法，其特征在于，包括：获得第一视频集合；结合当前场景信息和/或用户行为参数，根据所述当前场景信息的加权权重和/或所述用户行为参数的加权权重，计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，每种属性分类包括至少两个子分类，所述当前场景信息为用户检索视频的时间信息，所述用户行为参数为用户的视频检索记录、用户对每种属性分类中的子分类的视频的偏好程度；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。

【技术特征摘要】
1.一种视频检索方法，其特征在于，包括：获得第一视频集合；结合当前场景信息和/或用户行为参数，根据所述当前场景信息的加权权重和/或所述用户行为参数的加权权重，计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，每种属性分类包括至少两个子分类，所述当前场景信息为用户检索视频的时间信息，所述用户行为参数为用户的视频检索记录、用户对每种属性分类中的子分类的视频的偏好程度；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。2.根据权利要求1所述的视频检索方法，其特征在于，所述计算所述第一视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，包括：根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，计算所述属性分类的信息熵。3.根据权利要求2所述的视频检索方法，其特征在于，所述根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，计算所述属性分类的信息熵，包括：根据所述属性分类中各子分类所包含的视频数量，确定所述属性分类中各个子分类中的视频分布率；根据所述分布率，计算所述属性分类的信息熵。4.根据权利要求1所述的视频检索方法，其特征在于，还包括：根据所述用户的选择获得第二视频集合；计算所述第二视频集合中的至少两种属性分类的信息熵，所述每种属性分类包括至少两个子分类；提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。5.根据权利要求4所述的视频检索方法，其特征在于，还包括:根据所述用户的选择，更新用户行为参数。6.根据权利要求1-5任一项所述的视频检索方法，其特征在于，所述获得第一视频集合，包括：根据所述用户输入的检索词进行检索，以获得所述第一视频集合；或者，根据所述用户当前选择的视频进行相关度检索，以获得所述第一视频集合；或者，根据所述用户的语音输入信息进行检索，以获得所述第一视频集合。7.根据权利要求1或4任一项所述的视频检索方法，其特征在于，所述提示用户在信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择，包括：显示信息熵最大的属性分类的子分类标示提示所述用户进行选择；或者，通过语音提示所述用户在所述信息熵最大的属性分类的子分类中进行选择。8.一种视频装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获得第一视频集合；第一计算单元，用于结合当前场景信息和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨香斌，王勇进，王峰，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37