[发明专利]面审视频的场景分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种面审视频的场景分类方法，其特征在于，包括：

从面审视频中，获取至少一个视频图像；

将所述至少一个视频图像进行处理，得到用于场景分类的识别图像；

将所述识别图像进行图像特征提取，得到所述识别图像的特征图；

将所述识别图像进行图像特征处理，将所述识别图像中人像区域的平均特征值控制在（0，a），将所述识别图像中非人像区域的平均特征值控制在[a，1），得到所述识别图像的人像抑制图；

将所述识别图像的特征图，与所述人像抑制图相乘，得到场景特征图；

将所述场景特征图通过场景分类模型进行分类，得到所述面审视频的场景类型；

其中，所述将所述识别图像进行图像特征处理，将所述识别图像中人像区域的平均特征值控制在（0，a），将所述识别图像中非人像区域的平均特征值控制在[a，1），得到所述识别图像的人像抑制图，包括：将所述识别图像输入至人像抑制器，得到所述人像抑制图；所述人像抑制器为经过训练的二维卷积神经网络，所述人像抑制器用于识别所述识别图像的人像区域和非人像区域，将所述识别图像的人像区域转化为特征值b，并将所述识别图像的非人像区域转化为特征值c，其中，0≤bac≤1；

其中，在所述从面审视频中，获取至少一个视频图像之前，使用数据库中的面审图像，和所述面审图像对应的人像掩码，对所述人像抑制器进行训练，所述人像掩码对应所述面审图像中人像区域的特征值为所述特征值b，所述人像掩码对应所述面审图像中非人像区域的特征值为所述特征值c；调整所述人像抑制器的损失函数，直至所述人像抑制器输入所述面审图像得到的特征图，与所述人像掩码的相似度大于阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从面审视频中，获取至少一个视频图像，包括：

按照视频截取周期，从所述面审视频中截取若干所述视频图像；

所述视频截取周期、面审视频的时长，视频图像的数量满足：（N+1）*XY，其中，N为所述视频图像的数量，W为所述视频截取周期，Y为所述面审视频的时长，所述N为大于1的整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个视频图像进行处理，得到用于场景分类的识别图像，包括：

将N个所述视频图像以平铺的形式进行拼接，得到用于场景分类的所述识别图像，所述N个所述视频图像在所述识别图像中不存在重叠的像素，相邻的所述视频图像之间的间隔不超过1个像素。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述场景分类模型包括特征提取器，池化层，和全连接层，所述图像特征提取器为所述二维卷积神经网络，用于提取场景特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述场景特征图通过场景分类模型进行分类，得到所述面审视频的场景类型，包括：

通过所述特征提取器，从所述场景特征图中提取所述场景特征；

通过所述池化层对所述场景特征进行采样压缩，得到降维场景特征；

将所述降维场景特征输入至所述全连接层，得到所述场景特征的预测向量；

根据所述预测向量与所述场景类型预设的对应关系，得到所述面审视频的场景类型。