视频质量评估方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频质量评估方法、装置、设备及存储介质，首先通过对视频进行解码，得到图像序列和音频信息，然后提取图像序列中的动作特征向量和人脸特征向量，以及提取音频信息中的音频特征向量，再根据动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中的至少一种构建视频特征向量；最后根据视频特征向量确定待评估视频的质量评分。可见，本实施例可以根据待评估视频中提取的动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中的至少一个或多个向量，确定待评估视频的质量评分，可以视频实现了视频质量评估的实时性，提升了优质视频评估的准确度。

【技术实现步骤摘要】
视频质量评估方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及视频检测
，尤其涉及一种视频质量评估方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，短视频类应用程序(Application，APP)的使用越来越广泛。短视频类APP每天由用户制作并上传大量短视频，这些短视频在剔除了违规视频以后，需要从剩下的视频中挑选出优质视频，向观众推送。优质视频是指潜在的可能会受观众喜欢的视频。能否准确且全面的挑选出剩下的视频中的优质视频来展现给观众，决定了短视频类APP的观众观看时长、保存量、下载量等关键指标。现有技术中，常用的优质视频评估方法主要有两类。一类是根据视频的外部信息来评估视频是否优质，也就是在视频发布出来后，根据观众的反馈数据来评估视频的优质程度。这种方法的缺点在于需要等视频发布并收集到观众反馈后才能对视频的优质程度进行评估，缺乏时效性。另一类是根据视频内部的一些简单的图像参数来评估视频内容是否优质。例如用视频的封面或关键帧进行图片的分类或聚类，形成对视频内容的一些简单的描述信息，根据描述信息判断视频内容是否优质本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频质量评估方法，其特征在于，包括：/n对待评估视频进行解码，得到图像序列和音频信息；/n提取所述图像序列中的动作特征向量和人脸特征向量，以及提取所述音频信息中的音频特征向量；/n根据所述动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中的至少一种构建视频特征向量；/n根据所述视频特征向量确定所述待评估视频的质量评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频质量评估方法，其特征在于，包括：
对待评估视频进行解码，得到图像序列和音频信息；
提取所述图像序列中的动作特征向量和人脸特征向量，以及提取所述音频信息中的音频特征向量；
根据所述动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中的至少一种构建视频特征向量；
根据所述视频特征向量确定所述待评估视频的质量评分。


2.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述图像序列中的动作特征向量包括：
利用动作特征提取网络对每一帧图像进行特征提取，得到动作特征向量；
和/或；
提取每一帧图像的光流数据；
利用动作特征提取网络对每一帧图像的光流数据进行特征提取，得到动作特征向量。


3.根据权利要求2所述的视频质量评估方法，其特征在于，还包括：
获取训练视频集合，并提取各个训练视频的图像序列；
在视频数据库中训练出动作分类网络；
使用所述各个训练视频中的图像序列对所述动作分类网络进行训练，并删除所述动作分类网络中的分类层，得到动作特征提取网络。


4.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述图像序列中的人脸特征向量包括：
利用人脸特征提取网络提取所述图像序列中的人脸特征向量。


5.根据权利要求4所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述人脸特征提取网络包括人脸检测子网络和特征提取子网络。


6.根据权利要求5所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述利用人脸特征提取网络提取所述图像序列中的人脸特征向量包括：
利用所述人脸检测子网络检测出所述图像序列中每一帧图像中的人脸图像；
利用所述特征提取子网络对每一帧图像中的人脸图像进行特征提取，得到人脸特征向量。


7.根据权利要求6所述的视频质量评估方法，其特征在于，还包括：
获取训练视频集合，并提取各个训练视频中的人脸图像；
在人脸数据库中训练出人脸识别网络；
使用各个训练视频中的人脸图像对所述人脸识别网络进行训练，得到特征提取子网络。


8.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述音频信息中的音频特征向量包括：
提取所述音频信息的倒谱系数和/或频谱...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘运，刘汇川，梁柱锦，
申请(专利权)人：广州市百果园信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44