[发明专利]视频获取方法和装置及存储介质

权利要求书

1.一种视频获取方法，其特征在于，包括：

获取候选图像集中的目标候选图像，其中，所述候选图像集包括多个候选图像，所述候选图像用于获取目标视频；

在所述目标候选图像中选取N个候选子图像，其中，所述N个候选子图像的图像尺寸同为目标尺寸；

将所述N个候选子图像输入特征提取神经网络，以获得N个图像特征，其中，所述特征提取神经网络用于提取图像尺寸为所述目标尺寸的图像的图像特征；

根据所述N个图像特征确定与所述目标候选图像匹配的目标评估指数，其中，所述目标评估指数用于指示所述目标候选图像的美感评分；在所述目标评估指数满足预设条件的情况下，结合所述目标候选图像与目标模板，以生成所述目标视频，其中，所述目标模板用于根据图像获取视频；

所述根据所述N个图像特征确定与所述目标候选图像匹配的目标评估指数，包括：

对所述N个图像特征进行统计聚合，以得到目标图像特征，其中，所述目标图像特征用于指示所述目标候选图像的图像信息；

将所述目标图像特征输入目标全连接层，以得到与所述目标候选图像匹配的所述目标评估指数，其中，所述目标全连接层中携带有通过多次训练得到的图像评估参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标候选图像中选取N个候选子图像，包括：

按照预设步长，在所述目标候选图像中选取所述目标尺寸的图像区域，其中，所述预设步长用于指示所述图像区域在所述目标候选图像中的间隔距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述N个候选子图像输入特征提取神经网络，以获得N个图像特征，包括：

将所述N个候选子图像中的第一候选子图像输入第一神经子网络，以获得第一图像特征；

将所述N个候选子图像中的第二候选子图像输入第二神经子网络，以获得第二图像特征，其中，所述特征提取神经网络包括所述第一神经子网络以及所述第二神经子网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取候选图像集中的目标候选图像之前，包括：

获取多个样本图像；

依次将每个所述样本图像作为当前样本图像执行以下操作，直至达到第一收敛条件：

将所述当前样本图像输入当前特征提取神经网络，以得到样本图像特征；

在所述样本图像特征达到所述第一收敛条件的情况下，确定所述当前特征提取神经网络为目标特征提取神经网络，其中，所述目标特征提取神经网络用于提取当前图像尺寸为所述目标尺寸的图像的图像特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取候选图像集中的目标候选图像之前，包括：

获取多个标注样本图像，其中，所述标注样本图像标注有样本评估指数，所述样本评估指数用于指示所述标注样本图像的所述美感评分；在所述标注样本图像中选取K个所述目标尺寸的标注样本子图像；根据所述目标特征提取神经网络对当前标注样本子图像进行特征提取，以得到标注样本图像特征；

依次将每个所述标注样本图像特征作为当前标注样本图像特征执行以下操作，直至达到第二收敛条件：

将所述标注样本图像特征输入当前图像识别神经网络以得到样本评估指数；

在所述样本评估指数达到所述第二收敛条件的情况下，确定所述当前图像识别神经网络为目标识别神经网络，其中，所述目标识别神经网络用于识别当前图像的评估指数，以指示所述当前图像的所述美感评分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述N个图像特征确定与所述目标候选图像匹配的目标评估指数之后，包括以下至少之一：

对所述目标评估指数中的第一评估指数与第二评估指数作均值计算处理，以得到第一目标评估指数；

对所述第一评估指数与所述第二评估指数作方差计算处理，以得到第二目标评估指数。