[發(fā)明專利]一種視頻去重方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

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• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN111382305B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張銳;劉運;劉匯川;梁柱錦
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州市百果園信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F16/73
• 分類號: G06F16/73
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發(fā)明實施例公開了一種視頻去重方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多個原始視頻數(shù)據(jù)；從所述原始視頻數(shù)據(jù)中提取靜態(tài)圖像特征，并依據(jù)所述靜態(tài)圖像特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第一候選視頻數(shù)據(jù)；從所述第一候選視頻數(shù)據(jù)中提取視頻紋理特征，并依據(jù)所述視頻紋理特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第二候選視頻數(shù)據(jù)；從所述第二候選視頻數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)視頻動作特征，并依據(jù)所述視頻動作特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第三候選視頻數(shù)據(jù)；從所述第三候選視頻數(shù)據(jù)中選擇作為視頻代表的目標視頻數(shù)據(jù)。設(shè)置由粗到精逐步細化的三個篩選層次，擴展性好，以此來篩選內(nèi)容重復(fù)的視頻數(shù)據(jù)，在保證精確度的同時，逐步減少視頻數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而減少運算量，提高篩選的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實施例涉及視頻處理的技術(shù)，尤其涉及一種視頻去重方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，短視頻類的應(yīng)用廣發(fā)普及，用戶隨時隨地可制作并上傳大量視頻至平臺，平臺從中挑選出可能會受觀眾喜歡的視頻，向觀眾推送。

但是，用戶上傳的視頻中可能存在高度相似甚至雷同的重復(fù)的視頻，這些重復(fù)的視頻主要來自從其他平臺搬運、一稿多投、模仿跟風(fēng)等途徑。

對觀眾用戶來說，如推送的視頻中存在重復(fù)視頻，則會降低推送視頻的多樣性，使觀眾用戶容易對內(nèi)容產(chǎn)生厭倦，降低用戶的觀看積極性。

對投稿用戶來說，如模仿、搬運熱門視頻容易被推送，則會挫傷創(chuàng)作的積極性。

因此，去除重復(fù)視頻，有利于提高觀眾觀看內(nèi)容的多樣性，提升觀眾用戶的體驗，同時，讓原創(chuàng)內(nèi)容獲得更多的展示機會，能引導(dǎo)投稿用戶創(chuàng)作原創(chuàng)內(nèi)容，減少模仿跟風(fēng)、直接搬運的投稿，有利于保護和鼓勵原創(chuàng)內(nèi)容，提高用戶投稿的積極性。

由于深度學(xué)習(xí)的識別準確率較高，因此，目前平臺多使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷視頻是否重復(fù)，即利用既存的或新訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取視頻特征并判斷視頻是否重復(fù)。

但是，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算量巨大，時間和設(shè)備成本較高，可擴展性較低，難以應(yīng)對迅速增長的海量視頻。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種視頻去重方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，以解決視頻去重的時間和設(shè)備成本較高，可擴展性較低，難以應(yīng)對迅速增長的海量視頻的問題。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種視頻去重方法，包括：

獲取多個原始視頻數(shù)據(jù)；

從所述原始視頻數(shù)據(jù)中提取靜態(tài)圖像特征，并依據(jù)所述靜態(tài)圖像特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第一候選視頻數(shù)據(jù)；

從所述第一候選視頻數(shù)據(jù)中提取視頻紋理特征，并依據(jù)所述視頻紋理特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第二候選視頻數(shù)據(jù)；

從所述第二候選視頻數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)視頻動作特征，并依據(jù)所述視頻動作特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第三候選視頻數(shù)據(jù)；

從所述第三候選視頻數(shù)據(jù)中選擇作為視頻代表的目標視頻數(shù)據(jù)。

可選地，所述從所述原始視頻數(shù)據(jù)中提取靜態(tài)圖像特征，并依據(jù)所述靜態(tài)圖像特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第一候選視頻數(shù)據(jù)，包括：

從所述原始視頻數(shù)據(jù)中提取視頻圖像數(shù)據(jù)；

從所述視頻圖像數(shù)據(jù)中提取靜態(tài)圖像特征；

計算所述靜態(tài)圖像特征之間的第一差異度；

若所述第一差異度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定所述靜態(tài)圖像特征所屬的原始視頻數(shù)據(jù)為第一候選視頻數(shù)據(jù)。

可選地，所述從所述第一候選視頻數(shù)據(jù)中提取視頻紋理特征，并依據(jù)所述視頻紋理特征篩選內(nèi)容重復(fù)的第二候選視頻數(shù)據(jù)，包括：

從所述第一候選視頻數(shù)據(jù)中提取視頻圖像數(shù)據(jù)；