[发明专利]视频处理方法和装置

说明书

本申请实施例公开了视频处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待分类视频；确定待分类视频包括的所有预设时长片段的预设分类信息；根据待分类视频包括的所有预设时长片段的预设分类信息，确定待分类视频的分类结果。从而提供了一种视频分类方式，准确地对待分类视频进行分类，增加了趣味性；并提高了基于分类结果对待分类视频进行后续处理的便利性。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及视频处理方法和装 置。

背景技术

在很多的应用场景中，对于得到的各种视频，我们期望各个视频 具有表征视频内容的类别，以方便根据各视频的类别进行相应的选取 和处理。比如，假设有100个视频，在视频处理过程中，优先选择了 高光的视频进行拼接、剪辑等处理，而当后续处理过程中需要填充一 个分数较低非高光的视频时，则可以选择分类结果为非高光的视频进 行填充处理。目前，并未存在针对各视频的分类机制。

发明内容

本申请实施例提出了视频处理方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种视频处理方法，该方法包括： 获取待分类视频；确定待分类视频包括的所有预设时长片段的预设分 类信息；根据待分类视频包括的所有预设时长片段的预设分类信息， 确定待分类视频的分类结果。

在一些实施例中，上述确定待分类视频包括的所有预设时长片段 的预设分类信息，包括：对待分类视频进行分割，获取待分类视频的 所有预设时长片段，基于对预设时长片段的内容理解，确定预设时长 片段的预设分类信息。

在一些实施例中，上述确定待分类视频包括的所有预设时长片段 的预设分类信息，包括：将待分类视频输入预先训练的视频分类模型， 针对于待分类视频包括的所有预设时长片段中的每个预设时长片段， 通过视频分类模型中的目标全连接层得到表征该预设时长片段的预设 分类信息的特征向量；以及

根据待分类视频包括的所有预设时长片段的预设分类信息，确定 待分类视频的分类结果，包括：根据待分类视频包括的每个预设时长 片段对应的特征向量，通过视频分类模型中连接目标全连接层的柔性 最大化层确定待分类视频的分类结果，其中，视频分类模型用于表征 待分类视频与分类结果之间的对应关系。

在一些实施例中，上述根据待分类视频包括的每个预设时长片段 对应的特征向量，通过视频分类模型中连接目标全连接层的柔性最大 化层确定待分类视频的分类结果，包括：针对于待分类视频包括的每 个预设时长片段对应的特征向量，进行最大池化；将进行最大池化后 的每个特征向量输入柔性最大化层，确定待分类视频的分类结果。

在一些实施例中，视频分类模型是以残差神经网络为主干网络的 时间转移模型。

在一些实施例中，视频分类模型通过如下方式训练得到：获取训 练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括样本视频、样本视频 包括的所有样本视频片段的预设分类信息以及样本视频的分类结果； 采用机器学习算法，以训练样本中的样本视频作为初始视频分类模型 的输入，以输入的样本视频包括的所有样本视频片段中的每个样本视 频片段的预设分类信息，依次作为初始视频分类模型中的目标全连接 层的期望输出，以输入的样本视频的分类结果作为初始视频分类模型 中连接目标全连接层的柔性最大化层的期望输出，训练得到视频分类 模型。

在一些实施例中，视频分类模型采用对称交叉熵函数，其中，对 称交叉熵函数通过交叉熵函数和反向交叉熵函数得到。

在一些实施例中，待分类视频的分类结果包括待分类视频属于各 预设分类信息的概率，以及各预设分类信息所对应的预设时长片段的 数量。

第二方面，本申请实施例提供了一种视频处理装置，该装置包括： 获取单元，被配置成获取待分类视频；确定单元，被配置成确定待分 类视频包括的所有预设时长片段的预设分类信息；分类单元，被配置 成根据待分类视频包括的所有预设时长片段的预设分类信息，确定待 分类视频的分类结果。