视频封面推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种视频封面推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：接收视频封面推荐任务，解析任务信息，获取待推荐视频的关键帧，形成第一关键帧组；识别第一关键帧组中每个关键帧的场景，场景分为特写、近景、中景及远景，评估关键帧的图像清晰度并过滤低于预设图像清晰度阈值的关键帧；进行封面目标判断，维护关键帧至对应的推荐队列；排序推荐队列，将排序后推荐队列的关键帧按照优先级进行封面推荐。本发明专利技术无需手工特征工程，智能地从短视频中推荐高质量定制化的封面图，并按要求进行图像处理加工。进行图像处理加工。进行图像处理加工。

【技术实现步骤摘要】
视频封面推荐方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及视频内容解析
，特别是涉及一种视频封面推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]视频智能封面，是人工智能通过对视频内容的理解，结合画面美学和用户行为数据，选出最优的关键帧或关键片段作为视频封面，提升视频点击转化及用户体验。
[0003]近年短视频被推上了风口浪尖，各家互联网公司都开始重视和加强自家的视频内容。而在搜索、推荐场景中，视频封面作为视频内容的第一眼信息，很大程度上影响着用户的点击意愿，特别是在展示区域有限的情况下，如果没有将视频里的精彩部分展示出来对于流量是一种浪费。好的封面图是提升点击率的利器。
[0004]Google早在2015年就宣布其在Youtube视频中加入了基于DNN的智能封面选择。由于Youtube上存在大量精心挑选的视频封面，所以数据集的获取相对容易。Google使用了类似GoogLeNet的网络结构。将已有的人工标注的封面作为正样本，将随机抽取的其他帧作为负样本，然后训练了一个二分类模型。在65％的双边(s本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频封面推荐方法，其特征在于，所述方法包括：接收视频封面推荐任务，解析任务信息，获取待推荐视频的关键帧，形成第一关键帧组；识别所述第一关键帧组中每个关键帧的场景，所述场景分为特写、近景、中景及远景，评估所述关键帧的图像清晰度并过滤低于预设图像清晰度阈值的关键帧；进行封面目标判断，维护所述关键帧至对应的推荐队列；排序所述推荐队列，将排序后所述推荐队列的关键帧按照优先级进行封面推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析任务信息，获取待推荐视频的关键帧，形成第一关键帧组，包括：解析任务信息，所述任务信息至少包括视频地址和待推荐视频封面数量；对所述待推荐视频频固定间隔抽帧，获取关键帧，形成第一关键帧组。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述进行封面目标判断，维护图像推荐队列，包括：判断所述任务信息中是否包含封面目标；若所述任务信息中包含封面目标，分别计算所述关键帧与所述封面目标的相似度，将所述关键帧维护到对应的图像推荐队列；若所述任务信息中不包含封面目标，判断所述视频封面推荐任务是否基于人脸检测，并将所述关键帧维护到对应的推荐队列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述任务信息中包含封面目标，分别计算所述关键帧与所述封面目标的相似度，将所述关键帧维护到对应的推荐队列，包括：提取所述封面目标的人脸特征的特征向量；去除所述第一关键帧组中场景识别为远景的关键帧，形成第二关键帧组；检测所述第二关键帧组中每个关键帧的目标区域，提取上述目标区域的人脸特征的特征向量，分别计算上述每个关键帧的特征向量与所述封面目标的特征向量的相似度，判定所述相似度小于预设阈值的关键帧的目标区域与推荐目标为同一人物，将判定与所述推荐目标为同一人物的上述关键帧维护至第一推荐队列，将判定与所述推荐目标不为同一人物的上述关键帧维护至第二推荐队列，将无法提取到人脸特征的关键帧维护至第三推荐队列。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述任务信息中不包含封面目标，判断所述视频封面推荐任务是否基于人脸检测，将所述关键帧维护到对应的推荐队列，包括：判断所述视频封面推荐任务是否基于人脸检测：若所述视频封面推荐任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹东芹，赵筠，李勇，陈瀚霖，
申请(专利权)人：苏宁云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：