[发明专利]一种影音视频的智能推荐方法及系统

权利要求书

1.一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，包括分析云处理中心，所述分析云处理中心用于通过云平台获取用户端影音视频并进行分析任务的建立，所述分析云处理中心的输入端与音频分析模块的输出端电性连接，所述音频分析模块用于分析影音视频的音频频率系数辅助进行匹配，所述分析云处理中心的输出端与多级特征提取单元的输入端电性连接，所述多级特征提取单元用于提取视频内的多级特征，所述分析云处理中心的输出端与智能推荐匹配单元的输入端电性连接，所述智能推荐匹配单元用于通过分析出的特征进行智能推荐匹配，所述智能推荐匹配单元输出端与用户喜好建立模块的输入端电性连接，所述用户喜好建立模块的输入端与多级特征提取单元的输出端电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，所述用户喜好建立模块的输出端与信息数据库单元的输入端电性连接，所述信息数据库单元用于记录用户喜好信息记录用户信息画像，所述信息数据库单元的输出端与学习递增模块的输入端电性连接，所述学习递增模块用于递增学习喜好延展特征进行推荐，所述学习递增模块的输出端与多级特征提取单元的输入端电性连接。

3.根据权利要求1所述的一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，所述分析云处理中心的输入端与停留时间判断模块的输出端电性连接，所述停留时间判断模块用于提供视频停留加权信息和触发判断阈值。

4.根据权利要求1所述的一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，所述音频分析模块的输出端与音频库模块的输入端电性连接，所述音频库模块用于存储音频库。

5.根据权利要求1所述的一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，所述多级特征提取单元包括运动特征对比提取模块，所述运动特征对比提取模块用于，所述运动特征对比提取模块输出端连接有形状特征提取模块、色彩特征提取模块和纹理特征提取模块，所述形状特征提取模块用于提取关键帧中整体的形状特征，所述色彩特征提取模块用于提取图像中色彩的变化，所述纹理特征提取模块用于提取图像中的纹理特征。

6.根据权利要求1所述的一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，所述运动特征对比提取模块的输出端与人脸识别模块的输入端电性连接，所述人脸识别模块用于根据形状特征进行人脸识别定位。

7.根据权利要求1所述的一种影音视频的智能推荐系统，其特征在于，所述智能推荐匹配单元包括神经网络模型，所述神经网络模型用于通过神经网络进行智能识别，所述神经网络模型输出端与权重分析模块的输入端电性连接，所述权重分析模块用于分析相应特征的权重，所述权重分析模块的输出端与特征分析模块的输入端电性连接，所述特征分析模块用于根据权重进行特征的加权分析，所述特征分析模块的输出端与偏好匹配模块的输入端电性连接，所述偏好匹配模块用于通过提取的特征进行偏好匹配，所述特征分析模块的输出端与聚类拟合模块的输入端电性连接，所述聚类拟合模块用于进行特征的聚类处理。

8.一种影音视频的智能推荐方法，应用于权利要求1-7的影音视频的智能推荐系统，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1、建立信息数据库，将待推荐影音用户的数据ID建立信息数据库，并根据客户填入数据进行喜好的基本信息数据的录入，并且根据用户在视频系统内的停留时间和喜好判断采集特征提取图像；

S2、图像特征的多级提取，通过对视频进行分区提取特征帧，根据图像特征帧进行图像特征的提取；

S3、声音特征的提取，根据音频分析结果对音频库模块进行模糊匹配处理，在匹配声音特征后进行声音加权权重的输出；

S4、智能匹配，将提取后的图像特征和声音特征输入智能推荐匹配单元内，智能推荐匹配单元将相应的特征进行识别，根据匹配的特征加权递增后输出数据库中推荐的数据。

9.根据权利要求8所述的一种影音视频的智能推荐方法，其特征在于，所述S2中关键帧特征的提取为2-4S。

10.根据权利要求8所述的一种影音视频的智能推荐方法及系统，其特征在于，所述S1中用户数据ID还包括用户ID对于的提取登录秘钥。