[发明专利]一种视频匹配方法及基于该方法的培训快速匹配系统

权利要求书

1.一种基于机器学习的视频匹配方法，其特征在于，视频匹配方法包括：

建立必选培训视频数据库和可选培训视频数据库，必选培训视频数据库中的每个必选样本包括必选特征变量和必选培训视频；可选培训内容数据库中每个可选样本包括可选频特征变量和可选培训视频；

从必选培训视频数据库中抽取必选样本集，从可选培训视频数据库中抽取可选样本集；

利用抽样所得的必选样本集构建第一分类器函数，利用抽样所得的可选样本集构建第二分类器函数；

提取待匹配培训视频的特征变量并作为输入变量输入第一分类器函数和第二分类器函数中，得出与必选样本集的相似度和与可选样本集的相似度；

分类器函数通过声音频谱和图像识别度对视频进行对比，具体步骤为：

获取样本集中的关键词A；获取关键词A的频谱；

获取待匹配培训视频的关键词B，获取关键词B的频谱；

计算两频谱的相似度C＝a*中心频点的差+b*谱宽差，其中，中心频点的差为关键词A的频谱和关键词B的频谱的中心频点的差，谱宽差为关键词A的频谱和关键词B的频谱的谱宽差，0.5a1、0b0.5且a+b＝1；

如果相似度C大于阈值，则获取待匹配培训视频图片中拍摄物体的信息，同时获取样本集中的参照物体信息，计算两物体的相似度D；

获取总体相似度E＝C×D；

其中，当分类器函数为第一分类器函数时，所述关键词A为必选特征变量；当分类器函数为第二分类器函数时，所述关键词A为可选特征变量；关键词B为待匹配培训视频的特征变量；

如与必选样本集相似度达到必选规定比例值，则将该待匹配培训视频匹配到必选培训视频数据库中；如与可选样本集相似度达到可选规定比例值，则将该待匹配培训视频匹配到可选培训视频数据库中，如必选规定比例值和可选规定比例值均达到，则将该待匹配培训视频匹配到必选培训视频数据库中。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的视频匹配方法，其特征在于，所述第一分类器函数和第二分类器函数均为随机森林模型函数。

3.一种基于权利要求1所述的基于机器学习的视频匹配方法的培训快速匹配系统，其特征在于，包括用户端和云端，所述用户端与云端通信连接，所述云端包括ID生成单元、存储单元和控制单元，所述ID生成单元、存储单元分别与控制单元连接；

所述ID生成单元从用户端获取用户初始信息，生成用户ID及密码；

所述存储单元存储该系统的每个用户ID的身份信息、每个用户ID的行为日志、培训视频、培训课程表、培训考试结果，其中，行为日志包括用户ID观看各培训视频的时长；

所述控制单元监控用户学习时长是否达到要求，采用机器学习方法向用户匹配培训视频，用户端播放培训视频。

4.根据权利要求3所述的培训快速匹配系统，其特征在于，还包括证书生成单元，该证书生成单元根据当前用户ID的级别、该用户ID观看各培训视频的时长、培训考试结果以及证书生成要求生成证书。

5.根据权利要求4所述的培训快速匹配系统，其特征在于，所述控制单元根据证书有效期时长监控证书是否在有效期内。

6.根据权利要求3所述的培训快速匹配系统，其特征在于，所述机器学习方法为：

将用户ID观看各培训视频的时长、培训考试结果与该用户ID所属的级别对应的培训课程表进行深度学习，得出未学习和/或需加强学习的课程，并将该课程推送给该用户ID。

7.根据权利要求3所述的培训快速匹配系统，其特征在于，所述培训视频包括必选培训视频和可选培训视频，新增加的培训视频通过机器学习算法被匹配为必选培训视频或可选培训视频。