[发明专利]一种视频数据的处理方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种视频数据的处理方法和装置，该方法包括：获取用户对视频数据添加的评论信息；识别所述评论信息表达的情感信息；根据所述情感信息在所述视频数据中标记特征视频帧；在所述视频数据中根据所述特征视频帧的密度生成特征视频片段。由于用户的评论信息是相对于技术人员的客观存在，可以大大减少标注视频数据的主观性，提高情感信息的识别精确度，并大大减少了人工标注的成本；此外，使用密度聚类特征视频片段，可以避免了时间的离散、碎片，在保证了特征视频片段的精彩程度的情况下，可以保证聚类出的特征视频片段有一定的连续性，提高观看质量，并且，使用密度聚类，可以避免复杂的距离计算，提高处理的速度。

技术领域

本发明涉及视频处理的技术领域，特别是涉及一种视频数据的处理方法和装置。

背景技术

目前，视频资源众多，不仅有电影、电视剧、综艺节目，还有微电影、自拍视频等，使得视频观看成为人们娱乐生活中越来越重要的部分。

视频数据中既存在用户感兴趣的部分，也存在不感兴趣的部分，为了让用户观看到感兴趣的部分，减少时间的浪费，目前通常采用监督学习算法分析已观看视频的用户的行为数据，挖掘出已观看视频的用户大多感兴趣的视频片段，将这些视频片段提供给尚未观看该视频的用户。

而监督学习算法需要从视频中人工标注出感兴趣的视频片段的标签，然后使用逻辑回归、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)等算法训练出模型，从而进行识别所需的视频帧，拼接成视频片段。

对视频感兴趣是技术人员的个人主观概念，每个技术人员在对视频标注标签时的感受不同，标注出来的标签较为主观，使得训练出的模型准确性会很差，导致识别准确率较低，并且，人工标注的成本较高。

此外，由于感兴趣的视频帧可能会很离散，直接取出离散的视频帧拼接起来的视频片段连续性差，并且，一个完整视频所有感兴趣的视频帧拼接起来后的长度也可能会很短，大多只有几秒钟，这样得到的视频片段观看质量也不好。

发明内容

本发明实施例提出了一种视频数据的处理方法和装置，以解决人工标注标签识别准确率较低、成本较高，提取的视频帧离散导致视频片段连续性差、观看质量差的问题。

依据本发明的一个方面，提供了一种视频数据的处理方法，包括：

获取用户对视频数据添加的评论信息；

识别所述评论信息表达的情感信息；

根据所述情感信息在所述视频数据中标记特征视频帧；

在所述视频数据中根据所述特征视频帧的密度生成特征视频片段。

可选地，所述识别所述评论信息表达的情感信息，包括：

将所述评论信息转换为第一向量；

将所述第一向量输入预置的情感识别模型进行处理，以输出情感概率；

依据所述情感概率确定所述评论信息表达的情感信息。

可选地，所述情感信息包括正向情感信息、负向情感信息；

所述依据所述情感概率确定所述评论信息表达的情感信息，包括：

判断所述情感概率是否大于预设的概率阈值；

若是，则确定所述评论信息表达的情感信息为正向情感信息；

若否，则确定所述评论信息表达的情感信息为负向情感信息。

可选地，还包括：

获取训练样本，所述训练样本包括样本评论信息与样本情感信息，所述样本情感信息包括正向情感信息、负向情感信息；

将所述样本评论信息转换为第二向量；