一种短视频管理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种短视频管理方法及系统。一种短视频管理方法包括：获取所有短视频的信息数据；将短视频文件分解成短视频图片集；根据短视频图片集建立人脸特征集；生成短视频对应场景名称；获取用户输入的人物图片或场景图片；提取用户输入的人物照片的人脸特征并与人脸特征集内的人脸特征匹配；根据用户输入的场景图片生成对应场景名称；根据人物照片的人脸特征获取对应的短视频编码，根据用户输入的场景图片获取该对应的短视频编码。本发明专利技术通过截取短视频，将视频转化为图片集，识别短视频图片内的人物或者场景，能够实现根据用户输入的人物图片或场景图片定位到对应的短视频，显著提高短视频的管理效率。提高短视频的管理效率。提高短视频的管理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种短视频管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及视频管理
，更具体的说，它涉及一种短视频管理方法及系统。

技术介绍

[0002]短视频能够生动形象地传递信息，受到了很多人的喜爱，随着抖音等短视频平台的兴起，带动了许多人开始创作短视频，用短视频来记录生活的点滴。短视频拍摄起来十分方便，用手机或者摄像机都能随时进行拍摄，短视频储存在手机或摄像机内，当手机或摄像机内储存了大量短视频后，人们管理这些短视频非常麻烦，当人们不记得短视频的拍摄时间只记得短视频拍摄的人物或是场地时，需要逐一点开短视频进行查找，需要花费大量时间。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本申请提供一种短视频管理方法及系统，能够实现根据用户输入的人物图片或场景图片定位到对应的短视频，显著提高短视频的管理效率。
[0004]作为本申请的一个方面，本申请提供了一种短视频管理方法，包括：
[0005]S1：获取所有短视频的信息数据，信息数据包括短视频编码、短视频时长和短视频文件；
[0006]S2：截取每个短视频文件，将每个短视频文件分解成短视频图片集；
[0007]S3：根据短视频图片集提取对应短视频的人脸特征；
[0008]S4：将所有短视频的人脸特征进行聚类，同一类人脸特征建立一个人脸特征集，建立人脸特征集与短视频编码的一对多映射；
[0009]S5：根据每个短视频图片集生成该短视频对应场景名称，建立场景名称与短视频编码一对多映射；
[0010]S6：获取用户输入的人物图片或场景图片；
[0011]S7：提取用户输入的人物照片的人脸特征，将提取的人脸特征与人脸特征集内的人脸特征进行匹配，得到该人物照片的人脸特征对应的人脸特征集；
[0012]S8：根据用户输入的场景图片生成对应场景名称；
[0013]S9：根据该人物照片的人脸特征对应的人脸特征集获取该人脸特征集对应的短视频编码，根据用户输入的场景图片对应场景名称获取该场景名称对应的短视频编码。
[0014]进一步地，步骤S2具体包括如下步骤：
[0015]S2.1：根据短视频的时长每秒截取n帧图片；
[0016]S2.2：建立该短视频对应的短视频图片集，将该短视频内截取的图片存入短视频图片集，短视频图片集与短视频编码一一对应。
[0017]进一步地，步骤S3中，根据短视频图片集提取对应短视频的人脸特征具体步骤为：
[0018]S3.1：逐一对短视频图片集内的图片进行人脸检测，提取人脸关键点；
[0019]S3.2：根据提取的人脸关键点，对短视频图片集内的图片上的人脸进行矫正对齐；
[0020]S3.3：利用特征提取模型对矫正对齐的人脸进行人脸特征提取，得到所有短视频的人脸特征数据集。
[0021]进一步地，步骤S4中将所有短视频的人脸特征进行聚类的具体方法为：
[0022]S4.1：从人脸特征数据集中任意选取一个人脸特征数据作为数据对象点p，设定邻域半径Eps和邻域中数据对象数目阈值MinPts；
[0023]S4.2：根据参数Eps、MinPts和选取的数据对象点p，找出所有从p密度可达的数据对象点，形成一个簇；
[0024]S4.3：若选取的数据对象点p是边缘点，选取另一个人脸特征数据；
[0025]S4.4：重复S4.2、S4.3步，直到所有的人脸特征数据被处理；
[0026]S4.5：输出同一簇的人脸特征数据，同一簇的人脸特征数据即为同一类的人脸特征。
[0027]进一步地，在步骤S5中，短视频图片集生成短视频对应场景名称的步骤为：
[0028]D1：将短视频图片集内的图片逐一输入Places
‑
CNN模型；
[0029]D2：获取每张短视频图片集内的图片的运行结果，运行结果为场景名称和该场景名称对应概率，将场景名称对应概率大于50％的场景名称添加进该短视频图片集的场景名称文档；
[0030]D3：对文档内的场景名称进行计数，数量最多的场景名称即为该短视频的场景名称。
[0031]进一步地，S7的具体步骤为：
[0032]S7.1：提取用户输入的人物照片的人脸特征，得到该人物照片的人脸特征数据；
[0033]S7.2：选取所有人脸特征数据集的数据对象点的数据中心点，该数据中心点对应的人脸特征数据作为该人脸特征数据集的主人脸特征数据；
[0034]S7.3：根据主人脸特征数据对该人物照片的人脸特征数据进行分类，得到该人物照片的人脸特征数据对应的人脸特征数据集。
[0035]进一步地，短视频编码为32位。
[0036]作为本申请的一个方面，本申请还提供了一种短视频管理系统，包括：
[0037]短视频获取模块，用于获取所有短视频信息数据，信息数据包括短视频编码、短视频时长和短视频文件；
[0038]短视频处理模块，用于处理短视频文件，将每个短视频分解成短视频图片集；
[0039]人脸识别模块，用于根据短视频的图片集提取对应短视频的人脸特征，将所有短视频的人脸特征进行聚类，同一类人脸特征建立一个人脸特征集，建立人脸特征集与短视频编码的一对多映射；
[0040]场景识别模块，用于根据用户输入的场景图片生成对应场景名称，建立场景名称与短视频编码一对多映射；
[0041]图片输入模块，用于响应用户操作获取用户输入的人物图片或场景图片；
[0042]人物图片匹配模块，用于提取用户输入的人物照片的人脸特征，将提取的人脸特征与人脸特征集内的人脸特征进行匹配，得到该人物照片的人脸特征对应的人脸特征集和对应人脸特征集的短视频编码；
[0043]场景图片匹配模块，用于根据用户输入的场景图片生成对应场景名称；
[0044]短视频输出模块，用于输出用户输入的人物图片或场景图片对应的短视频编码。
[0045]本专利技术具有以下优点：
[0046]本专利技术通过截取短视频，将视频转化为图片集，识别短视频图片内的人物或者场景，能够实现根据用户输入的人物图片或场景图片定位到对应的短视频，显著提高短视频的管理效率。
附图说明
[0047]图1为本专利技术采用的短视频管理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0048]为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0049]实施例1
[0050]如图1所示，本专利技术实施例1提供一种短视频管理方法，包括如下步骤：
[0051]S1：获取所有短视频的信息数据，信息数据包括短视频编码、短视频时长和短视频文件；
[0052]具体为，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种短视频管理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取所有短视频的信息数据，信息数据包括短视频编码、短视频时长和短视频文件；S2：截取每个短视频文件，将每个短视频文件分解成短视频图片集；S3：根据短视频图片集提取对应短视频的人脸特征；S4：将所有短视频的人脸特征进行聚类，同一类人脸特征建立一个人脸特征集，建立人脸特征集与短视频编码的一对多映射；S5：根据每个短视频图片集生成该短视频对应场景名称，建立场景名称与短视频编码一对多映射；S6：获取用户输入的人物图片或场景图片；S7：提取用户输入的人物照片的人脸特征，将提取的人脸特征与人脸特征集内的人脸特征进行匹配，得到该人物照片的人脸特征对应的人脸特征集；S8：根据用户输入的场景图片生成对应场景名称；S9：根据该人物照片的人脸特征对应的人脸特征集获取该人脸特征集对应的短视频编码，根据用户输入的场景图片对应场景名称获取该场景名称对应的短视频编码。2.根据权利要求1所述的一种短视频管理方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：S2.1：根据短视频的时长每秒截取n帧图片；S2.2：建立该短视频对应的短视频图片集，将该短视频内截取的图片存入短视频图片集，短视频图片集与短视频编码一一对应。3.根据权利要求2所述的一种短视频管理方法，其特征在于，步骤S3中，根据短视频图片集提取对应短视频的人脸特征具体步骤为：S3.1：逐一对短视频图片集内的图片进行人脸检测，提取人脸关键点；S3.2：根据提取的人脸关键点，对短视频图片集内的图片上的人脸进行矫正对齐；S3.3：利用特征提取模型对矫正对齐的人脸进行人脸特征提取，得到所有短视频的人脸特征数据集。4.根据权利要求3所述的一种短视频管理方法，其特征在于，步骤S4中，将所有短视频的人脸特征进行聚类的具体方法为：S4.1：从人脸特征数据集中任意选取一个人脸特征数据作为数据对象点p，设定邻域半径Eps和邻域中数据对象数目阈值MinPts；S4.2：根据参数Eps、MinPts和选取的数据对象点p，找出所有从p密度可达的数据对象点，形成一个簇；S4.3：若选取的数据对象点p是边缘点，选取另一个人脸特征数据；S4.4：重复S4.2、S4.3步，直到所有的人脸特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗勇，邬尧明，杜赋，
申请(专利权)人：江西广而易科技有限公司，
类型：发明
国别省市：