视频分析方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及一种视频分析方法及装置，该方法包括：根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点，其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。本公开实施例能够基于用户行为对视频内容进行分析，快速准确地评价用户对视频内容的反应。

Video analysis method and apparatus

The invention relates to a video analysis method and device, the method includes: obtaining the sampling time point Ti Di second according to the user interest behavior probability Bi for second in the first I video sampling time point for the first of the first ti user behavior probability Fi and users; in the interest of the user satisfaction degree Di the first condition, the sampling time of Ti for the judgment of the user's favorite time, among them, the first behavior including said users don't like the video content of the act, the second act includes the video content that users love the behavior. The disclosed embodiments can analyze video content based on user behavior and quickly and accurately evaluate a user's response to video content.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种视频分析方法及装置。
技术介绍
根据用户观看行为数据对视频内容进行分析研究从而获得用户偏好情况对于视频的运营、推广以及制作都有非常重要的意义。目前，用户观看行为分析主要靠获得用户的反馈(例如评论、弹幕、情绪等)，然而还有大量关于用户停留时间、滚动、悬停、回退等细微行为数据尚未得到充分利用，而海量的细微行为数据对于分析用户对视频内容的反应、直观了解用户的观看习惯具有非常重要的意义。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提出了一种视频分析方法及装置，基于用户行为对视频内容进行分析，快速准确地评价用户对视频内容的反应。根据本公开的一方面，提供了一种视频分析方法，包括：根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点；其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。根据本公开的另一方面，提供了一种视频分析装置，包括：用户兴趣度获得模块，用于根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；第一判断模块，用于在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点；其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。根据本公开的另一方面，提供了一种视频分析装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点；其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端和/或服务器的处理器执行时，使得终端和/或服务器能够执行一种视频分析方法，所述方法包括：根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点；其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。通过在视频的采样时间点处用户进行第一行为和第二行为的概率获得用户兴趣度，并根据该用户感兴趣度判断用户对该采样时间点是否喜爱，本公开实施例能够基于用户行为对视频内容进行分析，快速准确地评价用户对视频内容的反应。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。附图说明包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。图1示出根据本公开一实施例的一种视频分析方法的流程图。图2示出根据本公开一实施例的一种视频分析方法的流程图。图3示出根据本公开一实施例的一种视频分析方法的流程图。图4示出根据本公开一实施例的一种视频分析方法的流程图。图5示出根据本公开一实施例的一种视频分析方法的应用场景的示意图。图6示出根据本公开一实施例的一种视频分析装置的框图。图7示出根据本公开一实施例的一种视频分析装置的框图。图8示出根据本公开一实施例的一种视频分析装置的框图。图9示出根据本公开一实施例的一种视频分析装置的框图。具体实施方式以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。实施例1图1示出根据本公开一实施例的一种视频分析方法的流程图，所述方法可应用于终端，例如，计算机、手机、平板电脑等，也可应用于服务器。如图1所示，该方法包括：步骤S11，根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di。在一种可能的实施方式中，可以针对视频(或视频中的片段)均匀地(也可以不均匀地)设置采样时间点，获取各个采样时间点ti对应的用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi。其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，例如但不限于快进行为(例如用户向视频尾部拖拽、点击快进键或者向视频尾部滑动屏幕等)，其表示用户对当前视频内容不感兴趣，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为，例如但不限于回退行为(例如用户向视频头部拖拽、点击后退键或者向视频头部滑动屏幕等)，其表示用户对当前视频内容感兴趣。在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi表示在采样时间点ti用户第一行为/第二行为发生的概率或可能性。第一行为概率和第二行为概率可以根据相关技术，通过服务器收集用户在终端设备上的操作行为并进行统计而获得。举例来说，服务器可以从大量终端设备收集用户的操作行为，根据视频的点击量(或播放量)和各采样时间点ti用户进行第一行为/第二行为的次数，来估算第一行为概率和第二行为概率。本公开对第一行为概率和第二行为概率的具体统计方式不做限制。用户兴趣度Di可以表示用户对采样时间点ti处的视频内容的喜爱程度，Di越大表示用户对所述采样时间点ti内容越感兴趣，Di越小表示用户对所述采样时间点ti内容越不感兴趣。用户的第一行为和第二行为的发生概率(即第一行为概率和第二行为概率)可以反映用户兴趣度。本公开不限制根据第一行为概率和第二行为概率获得用户兴趣度的具体方式。在一种可能的实施方式中，例如，可根据以下公式(1)获得用户兴趣度Di：Di＝1-(Fi-Bi)×A(1)其中,A为常数，其主要目的是为了方便结果Di的可视化，换言之，Fi、Bi的值可能偏小，通过A可以更好的体现Di之间的差异，或者使Di更便于后续的处理。需要说明的是，尽管以上述公式(1)作为示例介绍了获得Di的方式如上，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。还可以采用其他方式获得Di的值，例如，通过Fi与Bi的比值等。步骤S12，在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点。根据在所述用户兴趣度Di是否满足一定的条件(例本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频分析方法，其特征在于，包括：根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点；其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。

【技术特征摘要】
1.一种视频分析方法，其特征在于，包括：根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；在所述用户兴趣度Di满足第一条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户喜爱的时间点；其中，所述第一行为包括表示用户不喜爱所述视频的内容的行为，所述第二行为包括表示用户喜爱所述视频的内容的行为。2.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，所述第一条件包括：采样时间点ti附近的采样时间点满足第一子条件，且所述用户兴趣度Di为采样时间点ti附近的各采样时间点对应的用户兴趣度中的最大值。3.根据权利要求2所述的视频分析方法，其特征在于，所述第一子条件包括：所述采样时间点ti、所述采样时间点ti之前第一数量n的采样时间点ti-1……ti-n、以及所述采样时间点ti之后第一数量n的采样时间点ti+1……ti+n的用户兴趣度Di-n……Di+n的均值大于所述视频所有采样时间点的用户兴趣度的均值，并且，采样时间点ti与其之前第二数量m的采样时间点ti-1……ti-m的第二行为概率Bi，Bi-1……Bi-m的均值大于所述视频所有采样时间点的第二行为概率的均值，并且采样时间点ti与其之后第二数量m的采样时间点ti+1……ti+m的第一行为概率Fi，Fi+1……Fi+m的均值小于所述视频所有采样时间点的第一行为概率的均值。4.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述用户兴趣度Di满足第二条件的情况下，将所述采样时间点ti判断为用户不喜爱的时间点。5.根据权利要求4所述的视频分析方法，其特征在于，所述第二条件包括：采样时间点ti附近的采样时间点满足第二子条件，且所述用户兴趣度Di为采样时间点ti附近的各采样时间点对应的用户兴趣度中的最小值。6.根据权利要求5所述的视频分析方法，其特征在于，所述第二子条件包括：所述采样时间点ti、所述采样时间点ti之前第一数量n的采样时间点ti-1……ti-n、以及所述采样时间点ti之后第一数量n的采样时间点ti+1……ti+n的用户兴趣度Di-n……Di+n的均值小于所述视频所有采样时间点的用户兴趣度的均值，并且采样时间点ti与其之前第二数量m的采样时间点ti-1……ti-m的第二行为概率Bi，Bi-1……Bi-m的均值小于所述视频所有采样时间点的第二行为概率的均值，并且采样时间点ti与其之后第二数量m的采样时间点ti+1……ti+m的第一行为概率Fi，Fi+1……Fi+m的均值大于所述视频所有采样时间点的第一行为概率的均值。7.根据权利要求1至6中任意一项所述的视频分析方法，其特征在于，根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di，包括：根据以下公式获得用户兴趣度Di：Di＝1-(Fi-Bi)×A其中A为常数。8.根据权利要求1至6中任意一项所述的视频分析方法，其特征在于，所述方法还包括：根据采样时间点ti与其附近的采样时间点的用户兴趣度以及所述视频所有采样时间点的用户兴趣度的均值获得所述采样时间点ti的用户喜好值。9.根据权利要求1至6中任意一项所述的视频分析方法，其特征在于，所述方法还包括：根据采样点时间点ti与其附近的采样时间点的用户兴趣度和多个视频的用户兴趣度的均值获得所述采样时间点ti的用户喜好值。10.根据权利要求1至6中任意一项所述的视频分析方法，其特征在于，所述第一行为为快进行为，所述第二行为为回退行为。11.一种视频分析装置，其特征在于，包括：用户兴趣度获得模块，用于根据在视频的第i个采样时间点ti用户进行第一行为的第一行为概率Fi和用户进行第二行为的第二行为概率Bi获得采样时间点ti的用户兴趣度Di；第一判断模块，用于在所述用户兴趣度Di满足第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：王笑，杨琰琼，韩硕，李楠，周汸，潘伟杰，孙扬，顾谦，刘蕾，朱莉，熊淑琴，朱向阳，杨伟东，潘柏宇，王冀，
申请(专利权)人：合一网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11