[發(fā)明專利]一種視頻數(shù)據(jù)的推薦方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710113741.4
• 申請日: 2017-02-28
• 公開（公告）號: CN108509457A
• 公開（公告）日: 2018-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張亞楠;王瑜
• 申請（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/62;G06N3/08;H04N21/466
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 趙娟

本申請實施例提供了一種視頻數(shù)據(jù)的推薦方法和裝置，所述推薦方法包括：獲取一個或多個待檢測的視頻數(shù)據(jù)；分別提取每個待檢測的視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息；采用預(yù)設(shè)的視頻數(shù)據(jù)檢測模型對所述質(zhì)量特征信息進行識別，以獲得目標視頻數(shù)據(jù)；向用戶推薦所述目標視頻數(shù)據(jù)，本申請實施例通過采用深度學(xué)習(xí)模型能夠迅速篩選出優(yōu)質(zhì)的視頻數(shù)據(jù)，本申請實施例解決了現(xiàn)有技術(shù)中只能依靠人工識別并向用戶推薦視頻片段的問題，提高了對視頻數(shù)據(jù)的識別效率以及推薦的準確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種視頻數(shù)據(jù)的推薦方法、一種視頻數(shù)據(jù)的推薦裝置、一種視頻數(shù)據(jù)檢測模型的生成方法、一種視頻數(shù)據(jù)檢測模型的生成裝置、一種視頻數(shù)據(jù)的識別方法和一種視頻數(shù)據(jù)的識別裝置。

背景技術(shù)

電子商務(wù)的發(fā)展顯著地提升了人們?nèi)粘Ｉ畹谋憬菪?，通過電子商務(wù)網(wǎng)站，人們可以輕松地選購商品、完成支付，節(jié)省了購物的時間。

為了更好地幫助用戶了解目標商品的特性，電子商務(wù)網(wǎng)站開始使用視頻內(nèi)容進行導(dǎo)購及營銷，即根據(jù)運營需要輸入相應(yīng)的文本信息，然后從視頻庫中選擇合適的視頻幀，進而根據(jù)文本語義采用視頻幀構(gòu)建合適場景的視頻，并推薦給目標用戶。

但是，在實際應(yīng)用中，海量的視頻內(nèi)容被提取并合成為視頻之后，還需要對合成的視頻的質(zhì)量進行檢測和評估，以篩選出最優(yōu)的視頻才能投放給目標用戶?，F(xiàn)有技術(shù)中對視頻的質(zhì)量進行檢測和評估主要依賴于運營人員的人工審核，該種方法不僅耗費了大量的運營資源，而且在大多數(shù)情況下，人工審核也無法對合成的視頻進行實時的處理。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問題，提出了本申請實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種視頻數(shù)據(jù)的推薦方法、一種視頻數(shù)據(jù)的推薦裝置、一種視頻數(shù)據(jù)檢測模型的生成方法、一種視頻數(shù)據(jù)檢測模型的生成裝置、一種視頻數(shù)據(jù)的識別方法和相應(yīng)的一種視頻數(shù)據(jù)的識別裝置。

為了解決上述問題，本申請公開了一種視頻數(shù)據(jù)的推薦方法，包括：

獲取一個或多個待檢測的視頻數(shù)據(jù)；

分別提取每個待檢測的視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息；

采用預(yù)設(shè)的視頻數(shù)據(jù)檢測模型對所述質(zhì)量特征信息進行識別，以獲得目標視頻數(shù)據(jù)；

向用戶推薦所述目標視頻數(shù)據(jù)。

可選地，所述預(yù)設(shè)的視頻數(shù)據(jù)檢測模型通過如下方式生成：

分別提取多個樣本視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息，所述多個樣本視頻數(shù)據(jù)包括多個正向樣本視頻數(shù)據(jù)和負向樣本視頻數(shù)據(jù)；

采用所述多個正向樣本視頻數(shù)據(jù)和負向樣本視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息進行訓(xùn)練，生成視頻數(shù)據(jù)檢測模型。

可選地，所述質(zhì)量特征信息包括圖像像素特征信息，連續(xù)幀圖像物體遷移特征信息，連續(xù)幀圖像動作特征信息，圖像幀不同的頻域特征信息，圖像幀小波變換特征信息，和/或，圖像旋轉(zhuǎn)算子特征信息。

可選地，所述分別提取多個樣本視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息的步驟包括：

提取每個樣本視頻數(shù)據(jù)的每一幀圖像的像素信息；

分別對所述像素信息進行卷積運算和池化處理，以獲得圖像像素特征信息。

可選地，所述分別提取多個樣本視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息的步驟包括：

識別每個樣本視頻數(shù)據(jù)的每一幀圖像中的物體對象；

分別確定相鄰兩幀圖像中的物體對象出現(xiàn)的次數(shù)和頻率，以獲得連續(xù)幀圖像物體遷移特征信息。

可選地，所述分別提取多個樣本視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征信息的步驟包括：

識別每個樣本視頻數(shù)據(jù)的每一幀圖像中的動作對象的形狀特征；