[发明专利]视频获取方法和装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种人工智能场景下的视频获取方法和装置及存储介质，具体的，还涉及计算机视觉以及机械学习等技术。其中，该方法包括：获取候选图像集中的目标候选图像；在目标候选图像中选取N个候选子图像；将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；根据N个图像特征确定与目标候选图像匹配的目标评估指数；在目标评估指数满足预设条件的情况下，结合目标候选图像与目标模板，以生成目标视频。本发明解决了根据神经网络输出的图像制作视频的容错率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种视频获取方法和装置及存储介质。

背景技术

视频商品广告是一种商品广告的视频形式，是对图文广告的升级。通过将商品的名称、文案、图片以及原始视频，与模版相结合，形成视频。近年视频商品广告的应用越发广泛，但对于视频商品广告的制作，仍存在不少问题。在相关技术中，会通过神经网络对待制作视频的图像进行特征提取以及图像识别，但神经网络对输入图像的尺寸要求非常严格，例如，要求输入的图像大小固定，为224*224*3，如果实际输入的图像的大小不满足这个要求，此神经网络会自动截取224*224*3图像块作为输入，这样做带来的缺陷明显，其一，如果输入图像的大小与要求的大小相差太大，实际截取的图像块不能代表整个图像；其二，具体怎么截取才能截取到原图像的重要内容，这是个没有解决的问题。这样一来，真正模型的输入偏离了实际的输入图片，对模型的训练以及模型的效果都会带来较大的影响，进而也影响了最终视频商品广告的制作效果。以此，现有技术中存在根据神经网络输出的图像制作视频的容错率较低的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种视频获取方法和装置及存储介质，以至少解决根据神经网络输出的图像制作视频的容错率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种视频获取方法，包括：获取候选图像集中的目标候选图像，其中，上述候选图像集包括多个候选图像，上述候选图像用于获取目标视频；在上述目标候选图像中选取N个候选子图像，其中，上述N个候选子图像的图像尺寸同为目标尺寸；将上述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，上述特征提取神经网络用于提取图像尺寸为上述目标尺寸的图像的图像特征；根据上述N个图像特征确定与上述目标候选图像匹配的目标评估指数，其中，上述目标评估指数用于指示上述目标候选图像的美感评分；在上述目标评估指数满足预设条件的情况下，结合上述目标候选图像与目标模板，以生成上述目标视频，其中，上述目标模板用于根据图像获取视频。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种视频获取装置，包括：第一获取单元，用于获取候选图像集中的目标候选图像，其中，上述候选图像集包括多个候选图像，上述候选图像用于获取目标视频；第一选取单元，用于在上述目标候选图像中选取N个候选子图像，其中，上述N个候选子图像的图像尺寸同为目标尺寸；第一输入单元，用于将上述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，上述特征提取神经网络用于提取图像尺寸为上述目标尺寸的图像的图像特征；第一确定单元，用于根据上述N个图像特征确定与上述目标候选图像匹配的目标评估指数，其中，上述目标评估指数用于指示上述目标候选图像的美感评分；第二输入单元，用于在上述目标评估指数满足预设条件的情况下，结合上述目标候选图像与目标模板，以生成上述目标视频，其中，上述目标模板用于根据图像获取视频。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述视频获取方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的视频获取方法。