[发明专利]视频标签的获取方法及装置

权利要求书

1.一种视频标签的获取方法，其特征在于，包括：

响应于输入的视频图像，获取所述视频图像对应的特征信息；

将所述特征信息分别输入到多个不同的分类模型，得到多个所述分类模型输出的多个标签集，每个所述标签集中包括至少一标签；

根据各所述标签集中的所述标签的概率值，从多个所述标签集中选取所述视频图像的视频标签；

其中，所述将所述特征信息分别输入到多个不同的分类模型，得到多个所述分类模型输出的多个标签集，包括：将所述特征信息分别输入到各所述分类模型，得到每个所述分类模型生成的各所述标签的概率值；对于每个所述分类模型，根据生成的各所述标签的概率值，选取满足第一预设条件的所述标签，并将满足所述第一预设条件的所述标签加入所述分类模型的标签集；

所述根据生成的各所述标签的概率值，选取满足第一预设条件的所述标签，包括：将与所述分类模型对应的概率值大于或等于第二预设阈值的所述标签按照概率值从大到小形成第一队列；依次遍历所述第一队列中的所述标签，直至当前标签的概率值减去下一个标签的概率值的差值大于第一预设阈值，并将被遍历到的所述标签作为满足第一预设条件的所述标签。

2.根据权利要求1所述的视频标签的获取方法，其特征在于，所述根据各所述标签集中的所述标签的概率值，从多个所述标签集中选取所述视频图像的视频标签，包括：

对于各所述标签集中的每个所述标签，根据所述标签在各所述标签集中的概率值，计算得到所述标签的评估值；

根据多个所述标签集中的所述标签的评估值，从多个所述标签集选取满足第二预设条件的所述标签，并将满足所述第二预设条件的所述标签作为所述视频标签。

3.根据权利要求2所述的视频标签的获取方法，其特征在于，所述根据多个所述标签集中的所述标签的评估值，从多个所述标签集选取满足第二预设条件的所述标签，包括：

将多个所述标签集中的所述标签按照评估值从大到小形成第二队列；

依次遍历所述第二队列中的所述标签，直至当前标签的评估值减去下一个标签的评估值的差值大于第三预设阈值，并将被遍历到的所述标签作为满足第二预设条件的所述标签。

4.根据权利要求3所述的视频标签的获取方法，其特征在于，所述将多个所述标签集中的所述标签按照评估值从大到小形成第二队列，具体为：

将多个所述标签集中评估值大于第四预设阈值的所述标签按照评估值从大到小形成第二队列。

5.根据权利要求3所述的视频标签的获取方法，其特征在于，所述标签的评估值的计算公式为：

其中，S表示所述标签的评估值，T表示包含所述标签的所述标签集的数量，A^l表示所述标签在T个所述标签集的第l个标签集中的概率值，1≤l≤T，且l为整数。

6.根据权利要求1所述的视频标签的获取方法，其特征在于，多个所述分类模型的获取方式为：

根据N个训练参数与多个对应于至少一所述标签的维度类型，分别对M个分类器进行训练，得到多个所述分类模型，每个所述训练参数包括学习率、样本库以及迭代次数，N、M均为大于或等于1的整数。

7.根据权利要求6所述的视频标签的获取方法，其特征在于，所述M个分类器包括：至少一线性分类器与至少一非线性分类器。

8.一种视频标签的获取装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的视频标签的获取方法。