[發明專利]媒體資源的分類器訓練方法及裝置

有效

• 申請號: 201710508695.8
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN109145933B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 原春鋒
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司;中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;褚敏

1.一種媒體資源的分類器訓練方法，其特征在于，包括：

從視頻資源樣本中提取關鍵幀；根據預設算法從所述關鍵幀中獲取媒體資源特征數據；從媒體資源樣本集合中獲取媒體資源分類信息，其中，所述媒體資源樣本集合包括多個媒體資源樣本，所述媒體資源樣本集合包括所述視頻資源樣本，所述媒體資源特征數據中攜帶有媒體資源樣本對應的多種媒體資源特征，所述媒體資源分類信息用于指示所述媒體資源樣本集合中每個媒體資源樣本的分類；

按照預設的分布信息對所述媒體資源特征數據進行采樣，得到采樣結果；根據所述采樣結果與所述媒體資源分類信息推斷核權重的后驗信息；根據所述后驗信息確定所述核權重，其中，所述預設的分布信息用于指示所述核權重服從的預設的分布，所述核權重與所述媒體資源特征數據中每種媒體資源特征相對應；

根據所述核權重和所述每種媒體資源特征對應的核函數獲取合成核函數，其中，所述每種媒體資源特征對應的核函數用于指示所述每種媒體資源特征在所述媒體資源樣本集合的特征空間中的映射關系；

根據所述合成核函數對媒體資源的分類器進行訓練。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述核權重和所述每種媒體資源特征對應的所述核函數獲取所述合成核函數包括：

獲取所述每種媒體資源特征對應的所述核函數；

根據所述核權重確定所述每種媒體資源特征對應的所述核函數的加權和，得到所述合成核函數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，獲取所述每種媒體資源特征對應的所述核函數包括：

從所述媒體資源樣本集合中獲取多個媒體資源特征集合，其中，所述媒體資源特征集合中包括所述多種媒體資源特征中的一種媒體資源特征；

分別對所述多個媒體資源特征集合進行訓練；

根據訓練結果確定所述每種媒體資源特征對應的所述核函數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述媒體資源特征數據包括以下至少之一：表觀特征數據、運動特征數據、聲音特征數據。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，在根據所述合成核函數對媒體資源的分類器進行訓練之后，所述方法還包括：

將接收到的待分類的媒體資源輸入所述媒體資源的分類器；

接收所述媒體資源的分類器輸出的所述待分類的媒體資源對應的類別標識，其中，所述類別標識用于指示所述待分類的媒體資源所述的類別。

6.一種媒體資源的分類器訓練裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于從媒體資源樣本集合中獲取媒體資源特征數據和媒體資源分類信息，其中，所述媒體資源樣本集合包括多個媒體資源樣本，所述媒體資源特征數據中攜帶有媒體資源樣本對應的多種媒體資源特征，所述媒體資源分類信息用于指示所述媒體資源樣本集合中每個媒體資源樣本的分類；

確定模塊，用于根據預設的分布信息和所述媒體資源分類信息確定所述媒體資源特征數據中每種媒體資源特征對應的核權重，其中，所述預設的分布信息用于指示所述核權重服從的預設的分布，所述核權重與所述媒體資源特征數據中每種媒體資源特征相對應；

第二獲取模塊，用于根據所述核權重和所述每種媒體資源特征對應的核函數獲取合成核函數，其中，所述每種媒體資源特征對應的核函數用于指示所述每種媒體資源特征在所述媒體資源樣本集合的特征空間中的映射關系；

訓練模塊，用于根據所述合成核函數對媒體資源的分類器進行訓練；

所述確定模塊包括：

采樣單元，用于按照所述預設的分布信息對所述媒體資源特征數據進行采樣，得到采樣結果；

推斷單元，用于根據所述采樣結果與所述媒體資源分類信息推斷所述核權重的后驗信息；

第一確定單元，用于根據所述后驗信息確定所述核權重；

所述媒體資源樣本包括視頻資源樣本，其中，所述第一獲取模塊包括：

提取單元，用于從所述視頻資源樣本中提取關鍵幀；

第二獲取單元，用于根據預設算法從所述關鍵幀中獲取所述媒體資源特征數據。