[发明专利]一种基于广告视频图像数据的吸引力判定方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机数据图像处理，涉及一种基于广告视频图像数据的吸引力判定方法。

背景技术

随着互联网、数字电视等多媒体的快速发展，以数字媒体作为载体传播广告视频已经成为商家的主要宣传手段，同时越来越多的用户将广告视频作为了解商品的主要途径。然而在广告视频数量快速增长的同时，对广告的效果评价仍缺乏有效的手段，广告效果对广告的定价，投放等都起着至关重要的作用。现阶段主要是以人工观测的方式对广告效果进行评价，但是这种观测方式的主观性大，效率低，很难满足广告视频的快速增长速度，所以找到一种可以快速，客观准确对广告视频效果进行评价的手段是一个亟待解决的问题。广告视频对人们的吸引力是决定其效果的一个关键指标，一段吸引人的广告视频也一定能够带来很好的广告效果，但是目前在视频研究领域还没有人对广告视频的吸引力进行研究。

目前已有的对广告视频的研究主要是学习怎样将一段广告视频最无缝地插入到其他视频中，并且能够引起人们对该广告视频最多的关注。这种方法主要是根据给定广告视频和源视频之间的相关性，并不能单独用来对广告视频的吸引力进行研究。此外，在专利号为7742762的美国专利Systems and methods for generating a comprehensive user attention model中提到了一种通过建立用户注意度模型来估计用户对视频的注意程度的方案。该方案首先从视频数据中提取出特征成分；然后对提取出的特征成分应用多种注意度模型生成注意度数据；最后将产生的注意度数据集成到一个综合的用户注意度模型上来对视频数据进行计算分析，产生一个用户注意度模型，用来估计用户在观看视频过程中被吸引的程度。但是这种方法只是在视频内部进行吸引人程度分析，用来对视频数据进行检索摘要，并没有对视频数据的整体吸引人程度进行度量，因此不能直接用来对广告视频数据的整体吸引力进行判定。本发明提出了一种广告视频数据的判定方法，该方法通过对广告视频数据的视听觉特征的分析来对其吸引力进行判定。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于广告视频图像数据的吸引力判定方法，自动地将输入的广告视频数据判定为吸引力大或吸引力小，判定结果具有很高的准确度。

技术方案

一种基于广告视频图像数据的吸引力判定方法，其特征在于：

步骤1、提取每一个输入的广告视频图像数据的视觉特征和提取每一个输入的广告视频图像数据的听觉特征：

提取每一个输入的广告视频图像数据的视觉特征，具体的步骤如下：

步骤a：对广告视频图像数据进行镜头分割并提取视频镜头关键帧：将整段视频Video1分成n个单独的视频镜头，对于每个视频镜头i，提取出其中间帧作为该视频镜头的关键帧P_i；

步骤b：计算广告视频图像数据的动态视觉特征——视频总体运动强度特征，具体实施如下：

●计算广告视频图像数据的平均视频镜头运动矢量：对步骤a中镜头分割得到的每个视频镜头i用全搜索块匹配算法计算其运动矢量M_i，再根据加权平均法计算视频内部的平均视频镜头运动矢量，计算公式为其中t_i为第i个视频镜头的持续时间，T为整个广告视频图像数据的持续时间；

●计算广告视频图像数据的连续视频镜头之差的和D；计算公式为：其中，D_i表示第i+1个视频镜头和第i个视频镜头之间的差，用步骤a中提取出的视频镜头的关键帧P_i+1和P_i之间的欧氏距离来计算；

计算视频总体运动强度特征S：根据计算出的和D，利用公式计算广告视频图像数据的总体运动强度特征，其中v₁,v₂是预先设定的比例系数；

步骤c：计算广告视频图像数据的静态视觉特征：首先计算一个广告视频图像数据中所有视频镜头关键帧图像的亮度特征，对比度特征，高频边缘空间分布特征、色相计数特征，饱和度特征，视彩度特征，自然性特征等特征；然后将它们平均起来作为该广告视频图像数据相应的静态视觉特征；

提取每一个输入的广告视频图像数据的听觉特征，具体步骤如下：