[发明专利]使用镜头持续时间相关来确定视频之间的相似性

说明书

内容系统识别第一视频中的镜头和第二视频中的镜头。针对每个视频的经识别的镜头确定镜头持续时间。针对每个视频生成直方图，每个直方图将对应视频的经识别的镜头划分成根据镜头持续时间的范围而划分的桶的集合。所述系统确定每个直方图的桶的置信权重，其中桶的置信权重基于在该桶的镜头持续时间的范围内发生特定数量的经识别的镜头的可能性。基于每个相应直方图的每个桶中的经识别的镜头的数量并且基于所述置信权重来针对所述两个视频计算相关值。所述内容系统基于所述相关值和每个视频的自相关值确定所述两个视频是否是相似的。

技术领域

所公开的实施例一般地涉及用于视频处理的计算机实现的方法，并且更具体地，涉及使用镜头(shot)持续时间信息来确定视频内容项(为了方便通常被称为“视频”)之间的相似性。

背景技术

内容系统可以接收从用户和其它实体上传的非常大量的内容项诸如视频。这些视频可以包括各种不同类型的内容，诸如电影和家庭视频，并且在构图、照明和其它方面可以是显著地不同的。被上传的许多视频实际上可以是相同视频，或者是相同视频的相似的版本。这可以给内容系统带来问题，因为它试图组织并分类视频，或者呈现它们以用于推荐给内容系统的用户。存储相同内容项的两个(或更多个副本)浪费存储容量，并且如果内容系统执行内容项的任何处理，则处理相同内容项的多个副本类似地浪费处理能力/资源。另外，如果例如内容系统向用户推荐实际上为相同视频的两个视频，则这将再次导致资源使用的重复(并且还将很可能对用户来说是烦人的)。因此，期望内容系统能够检测内容系统中的视频之间的相似性，使得它能够确定哪些视频可能是其它视频的副本或相似的版本。

然而，在由内容系统接收到非常大量的视频情况下，内容系统需要确定视频之间的相似性的高效方法。诸如分析每个视频的内容以便确定相似性的方法可能要求超过可用于执行这种相似性比较的处理能力的处理能力。此外，当试图使用视频内容来确定视频相似性时，视频的组成和内容的变化性质可以引起不准确。因此，缺乏并期望确定视频之间的相似性的更好且更高效的方法。

因此，期望提供用于使用镜头持续时间相关性来确定视频之间的相似性的方法、系统和介质。

发明内容

在一个实施例中，描述了用于确定视频中的相似性的计算机实现的方法。该方法包括识别第一视频中的第一多个镜头和第二视频中的第二多个镜头。该方法还包括确定每个视频的经识别的镜头的镜头持续时间。生成每个视频的直方图，其中每个直方图将对应视频的多个经识别的镜头划分成根据镜头持续时间的范围而划分的桶(bucket)的集合。确定每个直方图的桶的置信权重，其中桶的置信权重基于在该桶的镜头持续时间的范围内发生特定数量的经识别的镜头的可能性。基于每个相应直方图的每个桶中的经识别的镜头的数量并且基于置信权重来针对两个视频计算相关值。进行基于相关值与每个视频的自相关值的比较来确定第一视频与第二视频之间的相似性。

本公开的另一个方面提供计算机可读存储介质(其可以是非暂时性计算机可读存储介质，但是此方面不限于此)，所述计算机可读存储介质具有在其上编码的指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时，使处理器执行根据本文中描述的任何实施例或实施方式的方法。本公开的另一个方面提供一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被编程为执行根据本文中描述的任何实施例或实施方式的方法。本公开的另一个方面提供装置，所述装置包括在操作上连接到计算机可读存储介质(其可以是非暂时性计算机可读存储介质，但是此方面不限于此)的一个或多个处理器，所述计算机可读存储介质具有在其上编码的指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时，使处理器执行根据本文中描述的任何实施例或实施方式的方法。

在本发明内容和以下具体实施方式中描述的特征和优点不是包括一切的。鉴于其附图、说明书和权利要求，许多附加特征和优点对于本领域的普通技术人员而言将是显而易见的。

附图说明

图1是根据一个实施例的用于使用镜头持续时间相关性来确定视频之间的相似性的环境的高级框图。

图2是图示根据一个实施例的将视频转换成镜头持续时间直方图的示例性方法的图。