一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统，包括以下步骤：S1、输入照片组,输入视频组,其数量均为任意,另外需要音乐；S2、基于音乐节奏等信息将音乐基于节奏等信息,切分为不同长度段落；S3、针对视频组中每个视频以人工或自动化方式提取其关键帧；S4、使用卷积神经网络或其他深度/非深度机器学习算法,提取照片组P的深度特征,同时计算视频组中视频的关键帧；S5、选定任意照片作为起始照片,使用循环神经网络或其他深度/非深度机器学习算法,计算出照片,视频在音乐段落中的排列。本发明专利技术自动对音乐进行切点、分析照片和视频的关键内容、将上述照片视频基于音乐切点进行融合，以达到快速智能地制作音乐照片视频的目的。

A video arrangement system of photo music based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统
本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统。
技术介绍
在机器学习应用日趋成熟的时代，视频制作依然是一个相对比较复杂的流程，对相关人员要求一定的编排和相关资源收集和整理的能力，尤其是试图将照片融入视频中，其对照片的重新构图，动画，特效等，将会大大升高制作的复杂度，现有的视频/照片视频的制作软件通常仅能用视频本身进行加工，或将照片以幻灯片方式播放，前者受限于视频素材较少，后者受限于表现力。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统，能够快速智能地制作音乐照片视频。为达到上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：本专利技术公开一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统，S1、数据准备，包括：照片组P＝{p0，p1...pn}，视频组S＝{s0，s1...sm}，音乐；S2、将音乐切分为音乐段落Q＝{q0，q1...qk}；S3、使用深度神经网络对照片组进行提取P′＝cnn_deep_f本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、数据准备，包括：/n照片组P＝{p

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的照片音乐视频编排系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据准备，包括：
照片组P＝{p0，p1...pn}，视频组S＝{s0，s1…sm}，音乐；
S2、将音乐切分为音乐段落Q＝{q0，q1...qk}；
S3、使用深度神经网络对照片组进行提取P′＝cnn_deep_feature(P)；
S4、使用深度神经网络对视频组进行提取S′＝cnn_deep_feature(S)；
S5、随机选择一张照片置于任意音乐段落，作为起始照片
S6、将音乐段落的素材分配集合设为设的在的段落位置为
S7、从段落位置开始计算中剩余所有的位置，其中剩余位置记为q，q∈{0....k}且计算应该放入剩余位置的最佳照片或最佳视频；
S8、当中所有位置均确定分配的素材后，即为最终结果。


2.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚俊衡，徐莹，
申请(专利权)人：成都品果科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51