【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频处理，具体涉及基于视频景别识别技术的特征值生成方法及系统。
技术介绍
1、在当前数字视频技术发展的背景下，视频内容识别和分类已成为一个热门的研究方向。这种技术可以应用于许多领域，例如视频搜索、广告定位和内容过滤等。然而，随着视频内容不断增加，传统的识别和分类方法已经不再适用。因此，研究人员不断提出新的方法和算法，以提高视频内容识别和分类的准确性和效率。
2、同时，人脸识别技术也在不断发展。人脸识别已广泛应用于安全检查、身份验证和犯罪调查等领域。然而，传统的人脸识别方法存在一些限制，例如光照和角度等问题。
技术实现思路
1、鉴于以上存在的问题，本专利技术提供一种基于视频景别识别技术的特征值生成方法及系统，用于快速、准确地识别视频的场景，提高视频内容分类和检索的效率。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：
3、本专利技术一方面提供一种基于视频景别识别技术的特征值生成方法，包括以下步骤：
4、对于输入的视频进行帧...
【技术保护点】
1.一种基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，景别类型包括人体肩部以上的特写、指人体胸部以上的近景、人体膝部以上的中景、人体的全部和周围部分环境的全景和被摄体所处环境的远景。
3.如权利要求1所述的基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，进一步包括将提取的特征值信息存储到数据库中。
4.如权利要求1至3任一所述的基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，所述将所有时间段的特征值作为输入，使用机器学习算法进行分类识别，...
【技术特征摘要】
1.一种基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，景别类型包括人体肩部以上的特写、指人体胸部以上的近景、人体膝部以上的中景、人体的全部和周围部分环境的全景和被摄体所处环境的远景。
3.如权利要求1所述的基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，进一步包括将提取的特征值信息存储到数据库中。
4.如权利要求1至3任一所述的基于视频景别识别技术的特征值生成方法，其特征在于，所述将所有时间段的特征值作为输入，使用机器学习算法进行分类识别，将视频分类为不同的类型具体包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪亭，郑菲，谭博群，吴奕刚，
申请(专利权)人：杭州当虹科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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