一种视频查重方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种视频查重方法及装置，其中，视频查重方法包括：构建待处理视频的多模态特征向量；基于所述多模态特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频，得到候选视频集合；计算每一候选视频与所述待处理视频的相似度，得到相似度结果；根据所述相似度结果确定所述待处理视频是否通过查重检测。该方案可以在保证视频查重准确性的同时提高视频查重的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种视频查重方法及装置
本申请涉及通信
，具体涉及一种视频查重方法及装置。
技术介绍
随着网络视频平台的发展，短视频、小视频等数量急剧增加，用户经常推荐出重复的视频。重复的视频不仅干扰用户，造成用户的反感，同时对平台云端存储造成浪费，也会造成平台审核人力造成重复浪费。目前，一般通过将待判定视频与视频库中的视频逐个比对的方式进行判重。然而，采用逐个比对的方式其计算量随视频库规模逐渐递增，而短视频库通常都在上亿量级，导致判重效率低下。
技术实现思路
本申请实施例提供一种视频查重方法及装置，可以提高视频查重的效率。本申请实施例提供了一种视频查重方法，包括：构建待处理视频的多模态特征向量；基于所述多模态特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频，得到候选视频集合；计算每一候选视频与所述待处理视频的相似度，得到相似度结果；根据所述相似度结果确定所述待处理视频是否通过查重检测。相应的，本申请实施例还提供了一种视频查重装置，包括：<br>向量构建单元，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频查重方法，其特征在于，包括：/n构建待处理视频的多模态特征向量；/n基于所述多模态特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频，得到候选视频集合；/n计算每一候选视频与所述待处理视频的相似度，得到相似度结果；/n根据所述相似度结果确定所述待处理视频是否通过查重检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频查重方法，其特征在于，包括：
构建待处理视频的多模态特征向量；
基于所述多模态特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频，得到候选视频集合；
计算每一候选视频与所述待处理视频的相似度，得到相似度结果；
根据所述相似度结果确定所述待处理视频是否通过查重检测。


2.根据权利要求1所述的视频查重方法，其特征在于，所述基于所述多模态特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频，包括：
计算所述待处理视频在每一模态上的注意力值，所述注意力值用于表示所述待处理视频在所述模态上的特征向量与所述待处理视频在其他模态上的特征向量之间的上下文关系；
融合所述待处理视频在每一模态上的注意力值，得到所述待处理视频的融合特征向量；
基于所述融合特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频。


3.根据权利要求2所述的视频查重方法，其特征在于，所述基于所述融合特征向量在视频库中进行近邻检索，筛选出与所述待处理视频相似的候选视频，包括：
对所述融合特征向量进行降维处理，得到降维后特征向量；
基于已有索引信息和所述降维后特征向量，从所述视频库中筛选出相应数量的视频，作为与所述待处理视频相似的候选视频。


4.根据权利要求3所述的视频查重方法，其特征在于，在基于所述多模态特征向量在视频库中进行近邻检索之前，还包括：
对所述视频库中每一视频构建多模态特征向量；
基于每一视频构建多模态特征向量，采用KD树为视频库内的每一视频建立索引。


5.根据权利要求1所述的视频查重方法，其特征在于，所述计算每一候选视频与所述待处理视频的相似度，包括：
将所述候选视频和所述待处理视频分别输入孪生网络模型中的两个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小帅，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44