[发明专利]多媒体资源搜索方法、装置、存储介质及设备有效

专利信息
申请号: 201811116140.X 申请日: 2018-09-25
公开(公告)号: CN109241299B 公开(公告)日: 2020-01-10
发明(设计)人: 卢鹏飞 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/432 分类号: G06F16/432
代理公司: 11138 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 代理人: 张所明
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像文件 面部表情特征 人脸特征 多媒体资源 人脸区域 搜索 存储介质 人脸 人脸特征提取 互联网技术 目标多媒体 面部器官 情绪状态 人脸检测 搜索方式 因素影响 匹配
【说明书】:

发明公开了一种多媒体资源搜索方法、装置、存储介质及设备,属于互联网技术领域。方法包括:获取输入的图像文件;对图像文件进行人脸检测,得到至少一个人脸区域;在至少一个人脸区域上进行人脸特征提取,得到图像文件的人脸特征,人脸特征用于描述人脸的面部器官特征;在至少一个人脸区域上进行面部表情特征提取,得到图像文件的面部表情特征,面部表情特征用于描述人脸的情绪状态;基于图像文件的人脸特征和面部表情特征,在多媒体资源池中搜索与图像文件匹配的目标多媒体资源。由于人脸特征和面部表情特征通常不会受更换背景或修改图像文件尺寸等因素影响,不会出现特征大量丢失的情况,因此该种搜索方式的搜索效果较佳。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域,特别涉及一种多媒体资源搜索方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展,时下各大网站或平台均提供了多媒体资源搜索服务,以满足用户想要快速且便捷地搜索其感兴趣的多媒体资源的需求。其中,前述多媒体资源包括但不限于综艺节目、电视剧、动漫、纪录片、电影、新闻资讯视频等。

相关技术在进行多媒体资源搜索时可基于图像实现,比如可以通过输入一张图像来搜索视频,具体过程为:提取输入图像的图像特征,该图像特征包括该输入图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征中的至少一种;之后,基于提取到的图像特征在存储的视频库中进行视频匹配,搜索到与该输入图像匹配的视频。

在很多情形下,输入图像是对视频中某一帧图像进行修改得到的,比如通过对一帧图像进行尺寸修改或更换背景等得到输入图像,这种修改往往会造成图像特征的大量丢失,基于此,在根据提取到的图像特征进行多媒体资源搜索时,通常会存在搜索精度差、效果不佳的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种多媒体资源搜索方法、装置、存储介质及设备,能够解决在搜索多媒体资源时搜索效果不佳的问题。所述技术方案如下:

一方面,提供了一种多媒体资源搜索方法,所述方法包括:

获取输入的图像文件;

对所述图像文件进行人脸检测,得到至少一个人脸区域;

在所述至少一个人脸区域上进行人脸特征提取,得到所述图像文件的人脸特征,所述人脸特征用于描述人脸的面部器官特征;

在所述至少一个人脸区域上进行面部表情特征提取,得到所述图像文件的面部表情特征,所述面部表情特征用于描述人脸的情绪状态;

基于所述图像文件的人脸特征和面部表情特征,在多媒体资源池中搜索与所述图像文件匹配的目标多媒体资源。

另一方面,提供了一种多媒体资源搜索装置,所述装置包括:

第一获取模块,用于获取输入的图像文件;

检测模块,用于对所述图像文件进行人脸检测,得到至少一个人脸区域;

提取模块,用于在所述至少一个人脸区域上进行人脸特征提取,得到所述图像文件的人脸特征,所述人脸特征用于描述人脸的面部器官特征;

所述提取模块,还用于在所述至少一个人脸区域上进行面部表情特征提取,得到所述图像文件的面部表情特征,所述面部表情特征用于描述人脸的情绪状态;

搜索模块,用于基于所述图像文件的人脸特征和面部表情特征,在多媒体资源池中搜索与所述图像文件匹配的目标多媒体资源。

另一方面,提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述的多媒体资源搜索方法。

另一方面,提供了一种多媒体资源搜索设备,所述设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述的多媒体资源搜索方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811116140.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top