[發明專利]確定目標視頻的標簽的方法、裝置、計算設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011190784.0
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112163122A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 劉剛
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/783
• 分類號: G06F16/783;G06F16/78;G06F16/9535
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 孫之剛;陳嵐

1.一種確定目標視頻的標簽的方法，其特征在于，所述方法包括：

確定所述目標視頻的特征向量；

基于所述目標視頻的特征向量與至少一個已有視頻的特征向量，從所述至少一個已有視頻中確定所述目標視頻的相似視頻，其中所述相似視頻與所述目標視頻的相似度大于預設相似度閾值，并且每個所述至少一個已有視頻具有至少一個標簽；

基于所述相似視頻的標簽，確定所述目標視頻的標簽。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定所述至少一個已有視頻的特征向量，其中確定所述目標視頻的特征向量的方式與確定所述至少一個已有視頻的特征向量的方式相同。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述目標視頻的特征向量包括：

確定所述目標視頻的至少一種模態數據的全局特征向量；

基于所述至少一種模態數據的全局特征向量確定所述目標視頻的特征向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一種模態數據包括所述目標視頻的圖像數據、音頻數據和文本數據中的至少一種，并且確定所述目標視頻的至少一種模態數據的全局特征向量包括：

確定所述圖像數據的全局特征向量、確定所述音頻數據的全局特征向量和確定所述文本數據的全局特征向量中的至少一個；

其中，基于所述至少一種模態數據的全局特征向量確定所述目標視頻的特征向量包括：

基于所述圖像數據的全局特征向量、所述音頻數據的全局特征向量和所述文本數據的全局特征向量中的至少一種確定所述目標視頻的特征向量。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像數據包括所述目標視頻的圖像流，并且確定所述圖像數據的全局特征向量包括：

從所述圖像流的各圖像幀中識別出場景特征并基于所述場景特征得到所述圖像流的場景全局特征向量；

從所述圖像流的各圖像幀中識別出對象特征并基于所述對象特征得到所述圖像流的對象全局特征向量；

從所述圖像流的各圖像幀中識別出人臉特征并基于所述人臉特征得到所述圖像流的人臉全局特征向量；

基于所述場景全局特征向量、所述對象全局特征向量和所述人臉全局特征向量，得到所述圖像數據的全局特征向量。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，從所述圖像流的各圖像幀中識別出場景特征并基于所述場景特征得到所述圖像流的場景全局特征向量包括：

基于所述場景特征將所述圖像流分割為多個鏡頭片段；

基于每個所述多個鏡頭片段的各圖像幀的場景特征，得到所述多個鏡頭片段各自的場景鏡頭特征向量；

基于每個所述鏡頭片段在所述圖像流中的時長占比對所述場景鏡頭特征向量加權；

基于已加權的所述場景鏡頭特征向量得到所述場景全局特征向量。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，從所述圖像流的各圖像幀中識別出對象特征并基于所述對象特征得到所述圖像流的對象全局特征向量包括：

基于每個所述多個鏡頭片段的各圖像幀的對象特征，得到所述多個鏡頭片段各自的對象鏡頭特征向量；

基于每個所述鏡頭片段在所述圖像流中的時長占比對所述對象鏡頭特征向量加權；

基于已加權的所述對象鏡頭特征向量得到所述對象全局特征向量。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，從所述圖像流的各圖像幀中識別出人臉特征并基于所述人臉特征得到所述圖像流的人臉全局特征向量包括：

基于每個所述多個鏡頭片段的各圖像幀的人臉特征，得到所述多個鏡頭片段各自的人臉鏡頭特征向量；

基于每個所述鏡頭片段在所述圖像流中的時長占比對所述人臉鏡頭特征向量加權；

基于已加權的所述人臉鏡頭特征向量得到所述人臉全局特征向量。

9.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述場景特征將所述圖像流分割為多個鏡頭片段包括：

基于所述圖像流中每相鄰兩個圖像幀之間的差異，將所述圖像流分割為所述多個鏡頭片段。