[发明专利]基于图像与文本的视频的快速分类方法

摘要

本发明提供一种基于图像与文本的视频的快速分类方法，所述方法包括：分别关联多个视频的图像与多个视频类型、以及多个视频的文本与多个视频类型，从而生成对应视频类型的图像训练集及文本训练集；在每个所述图像训练集上分别提取图像特征信息进行训练从而创建图像预测模型，以及在每个所述文本训练集上提取文本特征信息进行训练从而创建文本预测模型；分别提取待检测的视频的图像特征信息在所述图像预测模型上和提取待检测的视频的文本特征信息在所述文本预测模型上进行预测，并对两个预测结果执行或运算作为检出类型。本发明所述方法能够实现对视频的快速分类。

主权项

1.一种基于图像与文本的视频的快速分类方法，其特征在于，包括：分别关联多个视频的图像与多个视频类型、以及多个视频的文本与多个视频类型，从而生成对应视频类型的图像训练集及文本训练集；所述视频为网站电影，所述图像为网站电影海报，所述文本为网站电影的内容简介；在每个所述图像训练集上分别提取图像特征信息进行训练从而创建图像预测模型，以及在每个所述文本训练集上提取文本特征信息进行训练从而创建文本预测模型；分别提取待检测的视频的图像特征信息在所述图像预测模型上和提取待检测的视频的文本特征信息在所述文本预测模型上进行预测，并对两个预测结果执行或运算作为检出类型；其中，所述图像特征信息包括颜色情感特征、颜色和谐度特征、边缘特征、纹理特征、颜色变化特征和人脸的数量中的任意一个或其组合；若所述图像特征信息包括颜色情感特征，则所述在每个所述图像训练集上分别提取图像特征信息进行训练从而创建图像预测模型、以及提取待检测的视频的图像特征信息在所述图像预测模型上进行预测中的所述图像特征信息的提取包括颜色情感特征的提取，包括：将所述图像特征信息从RGB颜色空间转换到CIELAB颜色空间和CIELCH颜色空间，根据公式(2)、(3)、和(4)计算活动性activity、热度heat、和重要性weight：weight＝‑1.8+0.45cos(h*‑10°)+0.04(100‑L*)    (2)heat＝‑0.5+0.02(C*)1.07cos(h*‑50°)    (3)其中，(L*,C*,h*)，(L*,a*,b*)分别是颜色空间CIELCH和CIELAB的颜色分量；(L*,C*,h*)在颜色空间CIELCH里指明度值、饱和度值和色调角度值；(L*,a*,b*)在颜色空间CIELAB里指明度值、红/绿值和黄/蓝值；再根据公式(1)计算颜色情感特征EI(x,y)：