[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的吸引力判定方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310380246.1
• 申請(qǐng)日: 2013-08-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103458279A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓軍偉;權(quán)榮;郭雷
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04N21/2668
• 分類(lèi)號(hào): H04N21/2668
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專(zhuān)利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)圖像處理，涉及一種基于廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的吸引力判定方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字電視等多媒體的快速發(fā)展，以數(shù)字媒體作為載體傳播廣告視頻已經(jīng)成為商家的主要宣傳手段，同時(shí)越來(lái)越多的用戶(hù)將廣告視頻作為了解商品的主要途徑。然而在廣告視頻數(shù)量快速增長(zhǎng)的同時(shí)，對(duì)廣告的效果評(píng)價(jià)仍缺乏有效的手段，廣告效果對(duì)廣告的定價(jià)，投放等都起著至關(guān)重要的作用。現(xiàn)階段主要是以人工觀測(cè)的方式對(duì)廣告效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，但是這種觀測(cè)方式的主觀性大，效率低，很難滿(mǎn)足廣告視頻的快速增長(zhǎng)速度，所以找到一種可以快速，客觀準(zhǔn)確對(duì)廣告視頻效果進(jìn)行評(píng)價(jià)的手段是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。廣告視頻對(duì)人們的吸引力是決定其效果的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，一段吸引人的廣告視頻也一定能夠帶來(lái)很好的廣告效果，但是目前在視頻研究領(lǐng)域還沒(méi)有人對(duì)廣告視頻的吸引力進(jìn)行研究。

目前已有的對(duì)廣告視頻的研究主要是學(xué)習(xí)怎樣將一段廣告視頻最無(wú)縫地插入到其他視頻中，并且能夠引起人們對(duì)該廣告視頻最多的關(guān)注。這種方法主要是根據(jù)給定廣告視頻和源視頻之間的相關(guān)性，并不能單獨(dú)用來(lái)對(duì)廣告視頻的吸引力進(jìn)行研究。此外，在專(zhuān)利號(hào)為7742762的美國(guó)專(zhuān)利Systems?and?methods?for?generating?a?comprehensive?user?attention?model中提到了一種通過(guò)建立用戶(hù)注意度模型來(lái)估計(jì)用戶(hù)對(duì)視頻的注意程度的方案。該方案首先從視頻數(shù)據(jù)中提取出特征成分；然后對(duì)提取出的特征成分應(yīng)用多種注意度模型生成注意度數(shù)據(jù)；最后將產(chǎn)生的注意度數(shù)據(jù)集成到一個(gè)綜合的用戶(hù)注意度模型上來(lái)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，產(chǎn)生一個(gè)用戶(hù)注意度模型，用來(lái)估計(jì)用戶(hù)在觀看視頻過(guò)程中被吸引的程度。但是這種方法只是在視頻內(nèi)部進(jìn)行吸引人程度分析，用來(lái)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索摘要，并沒(méi)有對(duì)視頻數(shù)據(jù)的整體吸引人程度進(jìn)行度量，因此不能直接用來(lái)對(duì)廣告視頻數(shù)據(jù)的整體吸引力進(jìn)行判定。本發(fā)明提出了一種廣告視頻數(shù)據(jù)的判定方法，該方法通過(guò)對(duì)廣告視頻數(shù)據(jù)的視聽(tīng)覺(jué)特征的分析來(lái)對(duì)其吸引力進(jìn)行判定。

發(fā)明內(nèi)容

要解決的技術(shù)問(wèn)題

為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種基于廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的吸引力判定方法，自動(dòng)地將輸入的廣告視頻數(shù)據(jù)判定為吸引力大或吸引力小，判定結(jié)果具有很高的準(zhǔn)確度。

技術(shù)方案

一種基于廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的吸引力判定方法，其特征在于：

步驟1、提取每一個(gè)輸入的廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的視覺(jué)特征和提取每一個(gè)輸入的廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的聽(tīng)覺(jué)特征：

提取每一個(gè)輸入的廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的視覺(jué)特征，具體的步驟如下：

步驟a：對(duì)廣告視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行鏡頭分割并提取視頻鏡頭關(guān)鍵幀：將整段視頻Video1分成n個(gè)單獨(dú)的視頻鏡頭，對(duì)于每個(gè)視頻鏡頭i，提取出其中間幀作為該視頻鏡頭的關(guān)鍵幀P_i；

步驟b：計(jì)算廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)視覺(jué)特征——視頻總體運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度特征，具體實(shí)施如下：

●計(jì)算廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的平均視頻鏡頭運(yùn)動(dòng)矢量：對(duì)步驟a中鏡頭分割得到的每個(gè)視頻鏡頭i用全搜索塊匹配算法計(jì)算其運(yùn)動(dòng)矢量M_i，再根據(jù)加權(quán)平均法計(jì)算視頻內(nèi)部的平均視頻鏡頭運(yùn)動(dòng)矢量，計(jì)算公式為其中t_i為第i個(gè)視頻鏡頭的持續(xù)時(shí)間，T為整個(gè)廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的持續(xù)時(shí)間；

●計(jì)算廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的連續(xù)視頻鏡頭之差的和D；計(jì)算公式為：其中，D_i表示第i+1個(gè)視頻鏡頭和第i個(gè)視頻鏡頭之間的差，用步驟a中提取出的視頻鏡頭的關(guān)鍵幀P_i+1和P_i之間的歐氏距離來(lái)計(jì)算；

計(jì)算視頻總體運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度特征S：根據(jù)計(jì)算出的和D，利用公式計(jì)算廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的總體運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度特征，其中v₁,v₂是預(yù)先設(shè)定的比例系數(shù)；

步驟c：計(jì)算廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的靜態(tài)視覺(jué)特征：首先計(jì)算一個(gè)廣告視頻圖像數(shù)據(jù)中所有視頻鏡頭關(guān)鍵幀圖像的亮度特征，對(duì)比度特征，高頻邊緣空間分布特征、色相計(jì)數(shù)特征，飽和度特征，視彩度特征，自然性特征等特征；然后將它們平均起來(lái)作為該廣告視頻圖像數(shù)據(jù)相應(yīng)的靜態(tài)視覺(jué)特征；

提取每一個(gè)輸入的廣告視頻圖像數(shù)據(jù)的聽(tīng)覺(jué)特征，具體步驟如下：