[发明专利]视频处理方法、装置、系统、介质及计算机设备

说明书

本公开实施例提供一种视频处理方法、装置、系统、介质及计算机设备，能够获取第一视频的多个第一视频片段的第一特征；基于多个第二视频与所述第一视频的匹配度，从所述多个第二视频中确定所述第一视频的关联视频，其中，每个第二视频与所述第一视频的匹配度基于以下方式获取：针对所述第一视频的每个第一视频片段，分别确定所述第一视频片段的第一特征与所述第二视频的多个第二视频片段中每个第二视频片段的第二特征之间的第一相似度，所述第一特征与所述第二特征均与动作相关；基于至少部分所述第一相似度，确定所述第二视频与所述第一视频的匹配度。

技术领域

本公开涉及视频处理技术领域，尤其涉及视频处理方法、装置、系统、介质及计算机设备。

背景技术

随着5G时代的到来，视频内容迎来爆发式增长，短视频和vlog等人体动作视频都非常流行。视频推送、视频分类和视频搜索是视频应用中比较常见的视频处理任务，目前的视频处理任务一般是基于视频的标签和描述信息实现。然而，由于动作具有多样性，并且一些视频中的动作本身可能并不具有特定含义，因此，一些动作视频往往很难定义视频的标签和描述信息，导致视频处理的准确性较低。

发明内容

本公开提供一种视频处理方法、装置、系统、介质及计算机设备。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频处理方法，所述方法包括：获取第一视频的多个第一视频片段的第一特征；基于多个第二视频与所述第一视频的匹配度，从所述多个第二视频中确定所述第一视频的关联视频，其中，每个第二视频与所述第一视频的匹配度基于以下方式获取：针对所述第一视频的每个第一视频片段，分别确定所述第一视频片段的第一特征与所述第二视频的多个第二视频片段中每个第二视频片段的第二特征之间的第一相似度，所述第一特征与所述第二特征均与动作相关；基于至少部分所述第一相似度，确定所述第二视频与所述第一视频的匹配度。

在一些实施例中，所述获取第一视频的多个第一视频片段的第一特征，包括：采用神经网络对所述多个第一视频片段中的目标第一视频片段进行特征提取，得到所述目标第一视频片段的第一特征；其中，所述目标第一视频片段基于第一切片率对所述第一视频进行切片得到，用于训练所述神经网络的样本视频片段基于所述第一切片率对样本视频进行切片得到。

在一些实施例中，所述基于至少部分所述第一相似度，确定所述第二视频与所述第一视频的匹配度，包括：从各个所述第一相似度中选取指定数量的目标第一相似度，被选取的任意一个目标第一相似度大于未被选取的第一相似度；基于所述指定数量的目标第一相似度，确定所述第二视频与所述第一视频的匹配度。

在一些实施例中，所述基于至少部分所述第一相似度，确定所述第二视频与所述第一视频的匹配度，包括：对至少部分所述第一相似度中的每个第一相似度进行加权平均，得到所述第二视频与所述第一视频的匹配度。

在一些实施例中，所述多个第二视频的第二视频片段的第二特征预先经过聚类，得到多个类别，其中，每个类别对应至少一个第二特征；所述对至少部分所述第一相似度中的每个第一相似度进行加权平均，得到所述第二视频与所述第一视频的匹配度，包括：基于第一权重对所述至少部分所述第一相似度中的每个第一相似度进行加权平均，得到加权平均结果；所述第一相似度的第一权重基于所述第一相似度对应的目标第二特征与所述目标第二特征所属类别的类中心的第二相似度确定；基于第二权重对所述加权平均结果进行加权处理，得到所述第二视频与所述第一视频的匹配度；所述第二权重基于至少部分所述第一相似度中的每个第一相似度对应的目标第二特征与所述目标第二特征所属类别的类中心的第二相似度的平均值确定；所述第一相似度基于所述第一相似度对应的目标第二特征与第一特征确定。

在一些实施例中，所述方法还包括：向客户端推送所述关联视频；在所述关联视频被所述客户端命中的情况下，对所述第一权重和第二权重进行更新。

在一些实施例中，在通过所述客户端针对所述关联视频执行以下至少任一操作的情况下，确定所述关联视频被所述客户端命中：播放、点赞、转发、评论、收藏、下载、关注。