视频推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请的实施例揭示了一种视频推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：获取视频中关键帧图像的图像特征；对图像特征和包含已知类别的预设图像特征进行特征匹配处理，并根据得到的匹配结果获取视频的第一类别结果；获取视频中的文本信息，并对文本信息进行文本分类，得到视频的第二类别结果；汇总第一类别结果和第二类别结果得到目标类别结果，目标类别结果用于对视频进行推荐。本申请揭示的视频推荐方法相较于现有技术中仅根据上传者对视频的文字描述确定推荐视频来说，基于视频中的关键帧图像和文本信息的类别识别结果确定目标类别结果，实现基于视频内容识别得到用于精确进行视频推荐的目标类别结果，提高了视频推荐的精准性。高了视频推荐的精准性。高了视频推荐的精准性。

【技术实现步骤摘要】
视频推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及视频处理
，具体涉及一种视频推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着视频采集设备和宽带网络的发展，网络的快速发展和视频信息成为主要载体，且视频规模呈现爆炸式的增长。例如，截止到2019年6月30日，我国网络视频用户总数达到7.58亿，其中长视频的用户规模约为6.39亿，短视频用户规模约为6.47亿。在线视频行业在2019年1－11月的平均月活跃用户人数MAU(Monthly Active User)接近10亿，在所有移动互联细分行业中排名第二，渗透率超过80％，而短视频行业在2019年同期平均MAU接近8亿，在细分行业中排名第四，渗透率约为70％。
[0003]进一步的，爆炸式的视频规模增长也增加了用户对视频的检索难度。目前，通常采用用户输入的关键词与视频上传者确定的视频描述相匹配的方式推送相关视频内容，上述方式一方面存在由于视频上传者主观对视频描述的错误，导致所推送的相关视频内容与用户实际想要获取的视频相差甚远的问题；另一方面存在推送的相关视频繁多，用户无法在较短时间内精准定位想要获取的视频的问题。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种视频推荐方法、装置、电子设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种视频推荐方法，所述视频推荐方法包括：获取视频中关键帧图像的图像特征；对所述图像特征和包含已知类别的预设图像特征进行特征匹配处理，并根据得到的匹配结果获取所述视频的第一类别结果，其中，所述已知类别的预设图像特征包括预设的样本数据库中所包含样本的样本特征，所述样本数据库中包含的样本包括图像样本和文本样本中的至少一种；获取所述视频中的文本信息，并对所述文本信息进行文本分类，得到所述视频的第二类别结果；汇总所述第一类别结果和所述第二类别结果得到目标类别结果，所述目标类别结果用于对所述视频进行推荐。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种视频推荐装置，所述装置包括：获取模块，配置为获取视频中各图像帧的图像特征；图像分类模块，配置为对所述图像特征与包含已知类别的预设图像特征进行特征匹配处理，并根据得到的匹配结果获取所述视频的第一类别结果，其中，所述已知类别的预设图像特征包括预设的样本数据库中所包含样本的样本特征，所述样本数据库中包含的样本包括图像样本和文本样本中的至少一种；文本分类模块，配置为获取所述视频中的文本信息，并对所述文本信息进行文本分类，得到所述视频的第二类别结果；汇总模块，配置为汇总所述第一类别结果和所述第二类别结果得到目标类别结果，所述目标类别结果用于对所述视频进行推荐。
[0007]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有计算
机可读指令；处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行上述任一项的视频推荐方法。
[0008]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的视频推荐方法。
[0009]根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的视频推荐方法中的步骤。
[0010]在本申请的实施例提供的技术方案中，根据视频中关键帧图像的图像特征与包含已知类别的预设图像特征之间的匹配结果获取的第一类别结果和根据视频中的文本信息获取的第二类别结果确定目标类别结果，进而根据目标类别结果进行视频推荐，可以看出相较于本申请仅根据视频上传者对视频的文字描述确定推荐视频来说，本申请是基于视频中的关键帧图像的图像特征获取的第一类别结果和基于文本信息获取的第二类别结果确定目标类别结果，并根据目标类别结果推荐视频，实现基于视频内容识别得到用于更精确进行视频推荐的目标类别结果，提高了视频推荐的准确性。
[0011]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0012]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0013]图1是现有技术中一示例性的视频推荐效果示意图；
[0014]图2是现有技术中另一示例性的视频推荐效果示意图；
[0015]图3是本申请涉及的一种实施环境的示意图；
[0016]图4是本申请的一示例性实施例示出的视频推荐方法的流程图；
[0017]图5是图4所示实施例中提及的关键帧图像的示例性效果示意图；
[0018]图6是图4所示实施例中提及的音转文内容的示例性效果示意图；
[0019]图7是图4所示实施例中提及的包含文本信息的图像帧转文后的示例性效果示意图；
[0020]图8是图4所示实施例中提及的识别结果的示例性效果示意图；
[0021]图9是图4所示实施例中的步骤S410在一示例性实施例中的流程图；
[0022]图10是图9所示实施例中的步骤S411在一示例性实施例中的流程图；
[0023]图11是图10所示实施例中的步骤S4111在一示例性实施例中的流程图；
[0024]图12是图9所示实施例中的步骤S4112在一示例性实施例中的流程图；
[0025]图13是图4所示实施例中的步骤S420在一示例性实施例中的流程图；
[0026]图14是图4所示实施例中的步骤S430在一示例性实施例中的流程图；
[0027]图15是图14所示实施例中的步骤S433在一示例性实施例中的流程图；
[0028]图16是图14所示实施例中的步骤S4333在又一示例性实施例中的流程图；
[0029]图17是图14所示实施例中的步骤S433在再一示例性实施例中的流程图；
[0030]图18是一示例性应用场景示出的获取视频的目标类别结果的流程示意图；
[0031]图19是图4所示实施例中基于目标类别结果进行视频推荐的效果示意图；
[0032]图20是本申请的一示例性实施例示出的视频推荐装置的框图；
[0033]图21示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0034]这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0035]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频中关键帧图像的图像特征；对所述图像特征和包含已知类别的预设图像特征进行特征匹配处理，并根据得到的匹配结果获取所述视频的第一类别结果，其中，所述已知类别的预设图像特征包括预设的样本数据库中所包含样本的样本特征，所述样本数据库中包含的样本包括图像样本和文本样本中的至少一种；获取所述视频中的文本信息，并对所述文本信息进行文本分类，得到所述视频的第二类别结果；汇总所述第一类别结果和所述第二类别结果得到目标类别结果，所述目标类别结果用于对所述视频进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取视频中关键帧图像的图像特征的步骤，包括：对所述视频包含的图像帧进行筛选处理，得到所述视频的关键帧图像；对所述关键帧图像进行图像特征提取，得到所述关键帧图像的图像特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述视频进行筛选处理，得到所述视频的关键帧图像的步骤，包括：从所述视频包含的图像帧中选出候选帧图像序列；对所述候选帧图像序列进行去重处理，将去重处理后的候选帧图像序列中包含的图像帧作为所述关键帧图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述视频包含的图像帧中选出候选帧图像序列的步骤，包括：对所述视频进行抽帧处理，得到图像帧序列；确定所述图像帧序列中相邻图像帧之间的色差程度；若所述色差程度大于预设色差阈值，则删除所述相邻图像帧中的任一图像帧，得到所述候选帧图像序列。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述候选帧图像序列进行去重处理，将去重后的候选帧图像序列中包含的图像帧作为所述关键帧图像的步骤，包括:提取所述候选帧图像序列中各候选帧图像的图像特征，并计算所述候选帧图像序列中任两个候选帧图像之间的第一图像特征相似度；若所述第一图像特征相似度小于第一相似度阈值，则删除所述两候选帧图像中的任一帧图像，得到所述关键帧图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像特征和包含已知类别的预设图像特征进行特征匹配处理，并根据得到的匹配结果获取所述视频的第一类别结果的步骤，包括：计算所述图像特征与所述包含已知类别的预设图像特征之间的第二图像特征相似度；若所述第二图像特征相似度大于第二相似度阈值，则生成所述关键帧图像的第一类别结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取视频中的文本信息，并对所述文本信息进行文本分类，得到所述视频的第二类别结果的步骤，包括：
获取所述视频中的音频信息，并对所述音频信息进行转文处理，得到第一子文本信息；获取所述视频中包含文字信息的图像帧，并对所述包含文字信息的图像帧进行转文处理，得到第二子文本信息；基于所述第一子文本...

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