[发明专利]一种视频分割方法及系统

权利要求书

1.一种视频分割方法，其特征在于，包括：

当接收到用户对目标视频流的分割请求时，获取组成所述目标视频流的每一帧视频图像；

将所述每一帧视频图像转换为预定格式的视频图片；

按所述目标视频流的播放顺序，依次对存在相邻关系的前后两帧视频图片进行场景识别，识别出所述目标视频流中包含的至少两个视频场景；

按预设的识别规则，识别每一个视频场景中是否存在人脸图像和/或人脸的五官特征；

对于任意一个存在人脸图像和/或人脸的五官特征的视频场景，获取该视频场景中包含的人脸图片集及所述人脸图片集对应的服装图片集；

分别对所述人脸图片集及所述服装图片集进行聚类分析，获得聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括人脸图片集的聚类值和服装图片集的聚类值，并在所述聚类分析结果中的聚类值分别小于预设阈值时，按预设的判定规则，判定该视频场景为所述目标视频流的分割点；

依据各个作为分割点的视频场景对所述目标视频流进行分割。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按所述目标视频流的播放顺序，依次对存在相邻关系的前后两帧视频图片进行场景识别包括：

将存在相邻关系的前后两帧视频图片中的每一帧视频图片按预设的比例去除，得到第一图片和第二图片；

分别将所述第一图片和所述第二图片均分为左右两部分，得到第一图片的左侧部分和右侧部分和第二图片的左侧部分和右侧部分；

分别对所述第一图片和所述第二图片的左侧部分及所述第一图片和所述第二图片的右侧部分进行卡方计算，得到第一卡方距离和第二卡方距离，若所述第一卡方距离和所述第二卡方距离同时满足预设值，对所述存在相邻关系的前后两帧视频图片进行场景分割。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任意一个存在人脸图像和/或人脸的五官特征的视频场景，获取该视频场景中包含的人脸图片集包括：

获取所述视频场景中的各个人脸图片，按预设的高度区间对所述各个人脸图片进行分类，得到所述各个人脸图片的分类集；

依据预设的裁剪系数设定方法，确定每一个分类对应的裁剪系数；

依据所述裁剪系数，对所述每一个分类中的每一张人脸图片进行裁剪，得到所述视频场景中包含的人脸图片集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任意一个存在人脸图像和/或人脸的五官特征的视频场景，获取与所述人脸图片集对应的服装图片集包括：

获取所述人脸图片集中每一张人脸图片的位置坐标；

依据预设的优化公式，将所述位置坐标转化为与所述每一张人脸图片对应的服装图片的坐标，依据所述服装图片的坐标，确定所述每一张人脸图片对应的服装图片，获得与所述人脸图片集对应的服装图片集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对所述人脸图片集及所述服装图片集进行聚类分析，获得聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括人脸图片集的聚类值和服装图片集的聚类值，并在所述聚类分析结果中的聚类值分别小于预设阈值时，按预设的判定规则，判定该视频场景为所述目标视频流的分割点包括：

获取所述人脸图片集中任意两张人脸图片对应的像素矩阵，对所述像素矩阵进行聚类分析，获得所述人脸图片集的聚类值；

将所述服装图片集中的任意两张服装图片的张量直方图进行聚类分析，获得所述服装图片集的聚类值；

当所述人脸图片集的聚类值和所述服装图片集的聚类值均小于预设阈值时，按预设的判定规则，判定该视频场景为所述目标视频流的分割点。