[发明专利]视频封面确定方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种视频封面确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标视频中多张图像帧；

针对每一所述图像帧，确定所述图像帧的显著性物体特征信息，并根据所述显著性物体特征信息，确定若将所述图像帧作为所述目标视频的封面图像，用户对所述目标视频的预测点击率信息，其中，显著性物体特征信息中每一元素用于表征所述图像帧中指定位置的预设数量个像素点所在位置为显著性物体的可信度；

根据所述预测点击率信息，从所述多张图像帧中确定所述目标视频的目标封面图像；

其中，所述根据所述显著性物体特征信息，确定若将所述图像帧作为所述目标视频的封面图像，用户对所述目标视频的预测点击率信息，包括：

根据所述图像帧的图像整体特征信息和所述显著性物体特征信息，确定所述图像帧的图像显著性特征信息，其中，所述图像显著性特征信息中属于显著性物体的区域的特征被加强，不属于显著性物体的区域的特征被削弱；

根据所述图像整体特征信息和所述图像显著性特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；

根据所述融合特征信息，确定所述预测点击率信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像帧的显著性物体特征信息，包括：

提取所述图像帧的图像整体特征信息，其中，所述图像整体特征信息中每一元素对应所述图像帧中指定位置的预设数量个像素点的特征信息；

根据所述图像整体特征信息，确定所述图像帧的显著性物体特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像整体特征信息和所述图像显著性特征信息进行特征融合，得到融合特征信息，包括：

根据所述图像整体特征信息和所述图像显著性特征信息，确定所述图像整体特征信息的第一权重和所述图像显著性特征信息的第二权重；

根据所述第一权重、所述第二权重、所述图像整体特征信息和所述图像显著性特征信息，得到所述融合特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测点击率信息是通过视频封面确定模型对所述图像帧进行处理得到的，所述视频封面确定模型通过确定所述图像帧的显著性物体特征信息，并根据所述显著性物体特征信息确定所述预测点击率信息，

其中，所述视频封面确定模型是通过如下方式训练得到的：

从训练集中获取至少一组训练数据，每组所述训练数据包括第一历史视频的第一历史封面图像和用户对所述第一历史视频的第一历史实际点击率信息、以及第二历史视频的第二历史封面图像和用户对所述第二历史视频的第二历史实际点击率信息；

针对每组所述训练数据，分别将该组所述训练数据包括的所述第一历史封面图像和所述第二历史封面图像作为模型的输入，并分别获取所述模型对所述第一历史封面图像进行处理之后输出的所述第一历史封面图像的第一目标特征信息、以及对所述第二历史封面图像进行处理之后输出的所述第二历史封面图像的第二目标特征信息；根据所述第一目标特征信息、所述第二目标特征信息、所述第一历史实际点击率信息、所述第二历史实际点击率信息以及预设的损失函数，确定该组所述训练数据对应的损失函数值；

根据所述至少一组训练数据各自对应的所述损失函数值确定目标损失函数值，并根据所述目标损失函数值对所述模型的参数进行更新；

在所述训练集中的训练数据被使用的数量未达到预设阈值的情况下，重新执行所述从训练集中获取至少一组训练数据的步骤至所述根据所述至少一组训练数据各自对应的所述损失函数值确定目标损失函数值，并根据所述目标损失函数值对所述模型的参数进行更新的步骤；

在所述训练集中的训练数据被使用的数量达到所述预设阈值的情况下，通过验证集确定所述模型是否训练完成；

响应于模型训练完成，得到所述视频封面确定模型。