[发明专利]视频的焦点分布的分析系统、分析方法及存储媒体

权利要求书

1.一种视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，包括：

a)输入一视频；

b)将该视频的内容转换为多个叙述符列表，其中各该叙述符列表分别记录显示时间信息、多个叙述符及对应的空间信息，该显示时间信息对应该视频的多个时间区段之一，该多个叙述符描述该视频于该时间区段中出现的多个特征，该空间信息对应该多个特征于该视频中出现的一空间位置；

c)取得与该视频相关且具有中插时间信息的多笔受众反应信息，其中各该中插时间信息分别对应该视频的该多个时间区段之一；

d)对该多笔受众反应信息进行一时间显著性计算，以由该多个时间区段中判断该视频的一时间焦点；

e)分别依据各该叙述符列表中的该些叙述符与对应相同时间区段的该多笔受众反应信息的内容文字进行一空间显著性计算，以由该些空间位置中判断该视频的一空间焦点；及

f)依据该时间焦点及该空间焦点决定一广告于该视频中的一播放时间点及播放位置。

2.根据权利要求1所述的视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，各该受众反应信息进一步包括用户名称及发表时间信息，步骤c)后更包括一步骤：

c1)依据该多笔受众反应信息的该用户名称及该发表时间信息执行一高频过滤处理，以由该多笔受众反应信息中滤除无用受众反应信息；

其中，步骤d)与步骤e)是借由过滤后的该多笔受众反应信息执行该时间显著性计算及该空间显著性计算。

3.根据权利要求1所述的视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，更包括下列步骤：

g)将该空间焦点所对应的一个该叙述符与一广告数据库进行比对；

h)依据比对结果推荐与该叙述符相关的一广告类别；

i)于该广告类别中选择一个特定广告素材；及

j)依据该时间焦点及该空间焦点于该视频中播放该特定广告素材；

其中，该特定广告素材显示于该空间焦点旁。

4.根据权利要求1所述的视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，步骤d)包括下列步骤：

d1)分别计算各该受众反应信息的一信息认同值；

d2)加总各该时间区段中的该多笔受众反应信息的该信息认同值，以分别得出各该时间区段的一总认同值；及

d3)将该总认同值较高的一或多个该时间区段视为一显著时间，并以该总认同值最高的该显著时间做为该时间焦点；

其中，各该受众反应信息进一步包括信息点赞信息及信息顶踩信息，步骤d1)是依据各该受众反应信息的该中插时间信息、该信息点赞信息及该信息顶踩信息计算各该受众反应信息的该信息认同值。

5.根据权利要求1所述的视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，步骤b)后更包括一步骤：

b1)将该些叙述符分别汇入一叙述符分析模块，以取得与各该叙述符具有相同属性而属于相同群组的一或多个推测叙述符；

其中，步骤e)是依据各该叙述符列表内的该些叙述符及该些推测叙述符来进行该空间显著性计算。

6.根据权利要求1所述的视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，步骤e)包括下列步骤：

e1)分别将该多笔受众反应信息与一情感值模型进行比对，以进行语意分析及情感分析并得出各该受众反应信息的一情感值；

e2)将对应相同时间区段的该叙述符列表与该多笔受众反应信息分别与一文本相似度模型进行比对，以分析与各该叙述符具有相同属性的一或多个该受众反应信息并构成各该叙述符的一信息集合；

e3)依据该情感值分别计算各该信息集合的一显著性数值；及

e4)将该显著性数值最高的该叙述符所对应的该空间位置做为该空间焦点；

其中，该情感值包括用以描述该受众反应信息的内容文字为正面或负面的一情感正负值，以及用以描述该受众反应信息的内容文字的兴奋程度的一情感激发值。

7.根据权利要求6所述的视频的焦点分布的分析方法，其特征在于，步骤e3)后更包括一步骤：

e4)对该显著性数值进行一高斯平滑滤波处理，以令该空间焦点的显著性由中央像素朝向四周像素平滑扩散。