[发明专利]视频分类的方法、信息处理的方法以及服务器有效
| 申请号： | 201910834142.0 | 申请日： | 2017-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN110532996B | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 唐永毅;马林;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F16/783;G06F16/735;G06F16/75;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 吴磊 |
| 地址： | 518064 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种信息处理的方法，该方法应用于人工智能领域，该方法包括：获取待处理视频；根据时间特征采样规则对待处理视频进行采样，并获取至少一个视频帧特征序列；通过第一神经网络模型对至少一个视频帧特征序列进行处理，得到每个视频帧特征序列的特征表达结果；通过第二神经网络模型对至少一个视频帧特征序列的特征表达结果进行处理，得到至少一个视频帧特征序列所对应的预测结果，预测结果用于确定待处理视频的类别。本申请还提供一种服务器。本申请在对视频进行分类的过程中，还考虑到视频在时间维度上的特征变化，从而能够更好地表达视频内容，提高视频分类的准确率，提升视频分类的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 分类 方法 信息处理 以及 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种视频分类的方法，其特征在于，包括：/n获取待处理视频，其中，所述待处理视频包含多个视频帧，每个视频帧对应一个时间特征；/n根据时间特征采样规则对所述待处理视频进行采样，并获取至少一个视频帧特征序列，其中，所述时间特征采样规则为时间特征与视频帧特征序列之间的对应关系；/n通过第一神经网络模型对所述至少一个视频帧特征序列进行处理，得到每个视频帧特征序列所对应的特征表达结果，其中，所述第一神经网络模型包括前向递归神经网络以及后向递归神经网络；/n通过第二神经网络模型对所述至少一个视频帧特征序列所对应的特征表达结果进行处理，得到所述至少一个视频帧特征序列所对应的预测结果，其中，所述第二神经网络模型包括第一子模型以及第二子模型；/n根据所述至少一个视频帧特征序列所对应的预测结果确定所述待处理视频的类别。/n
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