[发明专利]弹幕表情包的生成方法、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种弹幕表情包生成方法，其特征在于，包括：

接收输入信息；

提取视频中的各视频帧；

将所述输入信息与各所述视频帧进行匹配，并根据匹配的结果确定目标视频帧；

根据所述目标视频帧和所述输入信息生成弹幕表情包。

2.根据权利要求1所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，所述将所述输入信息与各所述视频帧进行匹配，包括：

获取所述输入信息的情感类型；

获取各所述视频帧的情感类型；

将所述输入信息的情感类型与各所述视频帧的情感类型进行匹配。

3.根据权利要求2所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，所述将所述输入信息的情感类型与各所述视频帧的情感类型进行匹配，包括：

根据所述输入信息的情感类型，获取所述输入信息的情感分数；

根据各所述视频帧的情感类型，获取各所述视频帧的情感分数；

获取所述输入信息的情感分数与各所述视频帧的情感分数的分数差，并将所述分数差作为所述匹配的结果。

4.根据权利要求3所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，所述获取各所述视频帧的情感类型，具体为：

获取各所述视频帧针对预设的各情感因子的情感类型；

所述根据各所述视频帧的情感类型，获取各所述视频帧的情感分数，包括：

获取各所述视频帧的不同情感类型分别对应的类型分数；

根据各所述视频帧的不同情感类型分别对应的类型分数，获取各所述视频帧的情感分数。

5.根据权利要求4所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，所述预设的情感因子包括以下任意组合：人脸、表情、动作。

6.根据权利要求4所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，所述预设的情感因子包括人脸、表情和动作；

所述获取各所述视频帧针对预设的各情感因子的情感类型，具体为：

根据预先训练的分类模型，获取各所述视频帧针对各情感因子的情感类型；其中，所述分类模型的模型参数的参数值基于以下损失函数训练得到：

其中，所述L为训练的所述分类模型的模型参数的参数值，所述w为所述模型参数，所述L_{entro_face}(w)为基于人脸训练数据集的交叉熵损失函数，所述L_{entro_emotion}(w)为基于表情训练数据集的交叉熵损失函数，所述L_{entro_motion}为的基于动作训练数据集的交叉熵损失函数，所述λΩ(w)为正则化项，所述α，β，χ为预设权值。

7.根据权利要求2所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，所述输入信息包括文本信息，所述获取所述输入信息的情感类型，包括：

对所述文本信息进行分词，得到N个词；其中，所述N为大于1的自然数；

分别获取所述N个词的情感类型；

分别对所述N个词的情感类型对应的情感分数增加第一分数；

将最高的情感分数对应的情感类型确定为所述输入信息的情感类型。

8.根据权利要求7所述的弹幕表情包生成方法，其特征在于，在所述分别对所述N个词的情感类型对应的情感分数增加第一分数后，还包括：

若检测到所述N个词中的第i个词满足预设条件，则对所述第i个词的情感类型对应的情感分数再增加第二分数；其中，所述预设条件包括以下任意之一或其组合：

所述第i个词的前一个词为预设的表征情感程度的词、所述第i个词的后一个词为预设的表征情感程度的词、所述第i个词后的标点为预设的表征情感程度的标点；

若检测到所述第i个词的前一个词为预设的否定词，则对所述第i个词的情感类型对应的情感分数减去第三分数。