[发明专利]利用标签正确性概率来注释视频

权利要求书

1.一种利用实体以及所述实体在视频帧内的关联的存在概率来注释视频的计算机实现的方法，所述方法包括：

从识别视频项的特性的多个实体中识别实体，其中，所述多个实体是识别所述视频项的特性的文本描述符；

从表征所述视频项的多个特征中基于每个特征的值来选择与所述实体相关的特征集合；

使用所述特征集合来确定所述实体的分类器，所述分类器是基于所述特征集合的所述实体的线性融合模型，并且确定所述分类器包括：确定所述特征集合中的每个特征的权重向量；

基于所述特征集合来确定所述实体的聚合校准函数，所述聚合校准函数将由所述线性融合模型输出的融合得分校准到所述实体是独立视频帧的中心的概率，所述实体是独立视频帧的中心指示所述实体是视频帧的主要概念；

从视频项选择视频帧，所述视频帧具有关联于所述视频帧的关联的特征；以及

使用所述分类器和所述聚合校准函数基于所述关联的特征来确定所述实体的存在概率。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括利用所述实体和所述实体的所述存在概率来标记所述视频帧。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，选择与所述实体相关的特征集合的步骤包括：确定将所述多个特征中的特征的值校准到所述实体的个体存在概率的校准函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，选择与所述实体相关的特征集合的步骤包括：基于所述多个特征中的每个特征的值来确定所述实体的所述个体存在概率，并且针对所述多个特征的所述实体的所述个体存在概率被归一化。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，选择与所述实体相关的特征集合的步骤还包括：选择所述特征集合，使得与每个所选特征对应的所述实体的最大个体存在概率至少为给定阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述实体的分类器的步骤包括：使所述线性融合模型的精确度最大化并将召回率维持在至少给定阈值。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述关联的特征来确定所述实体的存在概率的步骤包括：

使用所述校准函数，以基于与所述实体关联的每个特征来确定所述实体的个体存在概率；

通过使用所述分类器基于所述关联的特征将所述实体的所述个体存在概率组合，以确定所述融合得分；以及

使用所述聚合校准函数将所述融合得分校准到所述实体的所述存在概率。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分类器和所述聚合校准函数由机器学习模型确定，所述方法还包括：选择包括视频项的集合的训练数据，每个视频项至少具有所述特征集合中的特征，并将所述训练数据提供给所述机器学习模型。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述视频帧的所述关联的特征来确定所述多个实体中的每个实体的存在概率。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：基于所述视频项的每个视频帧的所述关联的特征集合来确定所述多个实体中的每个实体的所述存在概率。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：

从用户接收搜索查询；以及

响应于确定所述搜索查询与所述实体匹配，将包括所述视频帧的所述视频项提供给所述用户。