[發(fā)明專利]一種視頻數(shù)據(jù)的處理方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810201631.8
• 申請日: 2018-03-12
• 公開（公告）號: CN108595477B
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發(fā)明（設計）人: 馬龍飛
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06F16/78
• 分類號: G06F16/78;G06F16/735;G06F16/738;H04N21/435;H04N21/44;H04N21/442;H04N21/488;H04N21/845
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種視頻數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，包括：

獲取用戶對視頻數(shù)據(jù)添加的評論信息；

識別所述評論信息表達的情感信息；

根據(jù)所述情感信息在所述視頻數(shù)據(jù)中標記特征視頻幀；

在所述視頻數(shù)據(jù)中根據(jù)所述特征視頻幀的密度生成特征視頻片段；所述密度為預設時長內特征視頻幀的數(shù)量；

其中，所述在所述視頻數(shù)據(jù)中根據(jù)所述特征視頻幀的密度生成特征視頻片段，包括：

以所述特征視頻幀所處的時間作為基點，在時間軸上向前及向后延伸預設的時間，形成聚類范圍；

統(tǒng)計位于所述聚類范圍內的所述特征視頻幀的密度值；

當所述密度值大于或等于預設的密度閾值時，將所述聚類范圍內的視頻數(shù)據(jù)組成候選視頻簇；

將所述候選視頻簇聚類為特征視頻片段。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別所述評論信息表達的情感信息，包括：

將所述評論信息轉換為第一向量；

將所述第一向量輸入預置的情感識別模型進行處理，以輸出情感概率；

依據(jù)所述情感概率確定所述評論信息表達的情感信息。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述情感信息包括正向情感信息、負向情感信息；

所述依據(jù)所述情感概率確定所述評論信息表達的情感信息，包括：

判斷所述情感概率是否大于預設的概率閾值；

若是，則確定所述評論信息表達的情感信息為正向情感信息；

若否，則確定所述評論信息表達的情感信息為負向情感信息。

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括樣本評論信息與樣本情感信息，所述樣本情感信息包括正向情感信息、負向情感信息；

將所述樣本評論信息轉換為第二向量；

根據(jù)所述第二向量與所述樣本情感信息訓練情感識別模型。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述情感信息在所述視頻數(shù)據(jù)中標記特征視頻幀，包括：

若所述情感信息為正向情感信息，則在所述視頻數(shù)據(jù)中查詢所述正向情感信息對應的視頻幀；

將所述正向情感信息對應的視頻幀標記為特征視頻幀。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述候選視頻簇聚類為特征視頻片段，包括：

計算連續(xù)兩個所述候選視頻簇之間的時間間隔；

當所述時間間隔小于預設的第一時間閾值時，將連續(xù)兩個所述候選視頻簇合并為特征視頻片段。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述視頻數(shù)據(jù)中根據(jù)所述特征視頻幀的密度生成特征視頻片段，還包括：

當所述特征視頻片段的時間長度小于預設的第二時間閾值時，過濾所述特征視頻片段。

8.一種視頻數(shù)據(jù)的處理裝置，其特征在于，包括：

評論信息獲取模塊，用于獲取用戶對視頻數(shù)據(jù)添加的評論信息；

情感信息識別模塊，用于識別所述評論信息表達的情感信息；

特征視頻幀標記模塊，用于根據(jù)所述情感信息在所述視頻數(shù)據(jù)中標記特征視頻幀；

特征視頻片段生成模塊，用于在所述視頻數(shù)據(jù)中根據(jù)所述特征視頻幀的密度生成特征視頻片段；所述密度為預設時長內特征視頻幀的數(shù)量；

其中，所述特征視頻片段生成模塊，包括：

候選視頻簇確定子模塊，用于以所述特征視頻幀所處的時間作為基點，在時間軸上向前及向后延伸預設的時間，形成聚類范圍；統(tǒng)計位于所述聚類范圍內的所述特征視頻幀的密度值；當所述密度值大于或等于預設的密度閾值時，將所述聚類范圍內的視頻數(shù)據(jù)組成候選視頻簇；

候選視頻簇聚類子模塊，用于將所述候選視頻簇聚類為特征視頻片段。