[发明专利]一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法

权利要求书

1.一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法，其特征在于，包括：

根据预设的筛选规则对原始视频进行初筛，获得多个原始视频片段；

利用KTS算法对初筛后的视频内容进行频域分析，并基于频域分析结果分别将初筛后的多个所述原始视频片段划分为多个连续片段；

利用fscn算法对各个所述连续片段进行视频精彩度分析，获得多个候选精彩连续片段；

对各个所述候选精彩连续片段进行抽帧处理，并分别对所抽取的各个视频帧的图片质量、人脸检测与分析和年龄进行评分；

分别对各个所述候选精彩连续片段的图片质量、人脸检测与分析和年龄分配权重，并结合视频内容鉴黄结果，对各个所述候选精彩连续片段进行最终打分；包括：

基于人脸检测与分析结果和年龄预测结果，对各个所述原始视频片段中的各个所述候选精彩连续片段所抽取的各个视频帧的人脸特征进行聚类分析；

根据聚类分析结果，确定标准比对特征；如果聚类分析结果中不存在用户的人脸特征，则选择样本中最多人脸特征的聚类中心作为所述标准比对特征，否则，选择用户的人脸特征作为所述标准比对特征；

分别计算每个所述候选精彩连续片段中的各个人脸特征与所述标准比对特征的余弦相似度；

计算各个所述候选精彩连续片段各个视频帧的所述余弦相似度的平均值，作为相似度评价分数；

根据所述相似度评价分数、视频质量分数、人脸检测与分析和年龄对各个所述候选精彩连续片段进行打分，得到综合评价得分；

基于最终打分结果和预设的分数阈值，对各个所述候选精彩连续片段进行排序，并根据排名结果筛选出多个最终精彩连续片段；

在各个所述最终精彩连续片段的衔接处添加特效及转场效果，生成视频精彩合集。

2.根据权利要求1所述的一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法，其特征在于，所述根据预设的筛选规则对原始视频进行初筛，所述筛选规则为：拍摄时间跨度满足预设的时间区间范围，所选取的视频时长满足预设的时长区间范围。

3.根据权利要求1所述的一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法，其特征在于，利用KTS算法对初筛后的视频内容进行频域分析，并基于频域分析结果将初筛后的视频内容划分为多个连续片段，包括：

对初筛出的视频内容进行抽帧；

利用GoogLeNet提取所抽取的各个视频帧的频域特征；

基于各个视频帧的频域特征，利用KTS算法对各个所述原始视频片段进行截取，生成多个连续片段以及各个所述连续片段的起止时间。

4.根据权利要求1所述的一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法，其特征在于，利用fscn算法对各个所述连续片段进行视频精彩度分析，获得多个候选精彩连续片段，包括：

利用视频摘要算法对各个所述连续片段进行打分；

选取分数值大于预设值的多个所述连续片段作为候选精彩连续片段。

5.根据权利要求1所述的一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法，其特征在于，图片质量估计包括：

计算各个所述候选精彩连续片段中所抽取的视频帧图片的光照度和模糊度；

基于所述光照度和所述模糊度对所述视频帧图片进行打分，将得分结果作为该视频帧图片对应的所述候选精彩连续片段的视频质量分数；

确定图像质量阈值；

筛选出得分结果大于所述图像质量阈值的所述视频帧图片。

6.根据权利要求5所述的一种基于内容分析的视频精选合集的自动生成方法，其特征在于，所述人脸检测与分析包括：

利用人脸检测模型确定人脸关键点信息；

基于所述人脸关键点信息，对各个所述候选精彩连续片段中所抽取的视频帧图片进行人脸检测，检测出人脸部分并进行裁剪；

利用人脸识别算法对裁剪的人脸部分进行特征提取；

根据提取的人脸特征确定人脸检测与分析；

将人脸检测与分析结果进行存储。