一种短视频分类方法
专利汇可以提供一种短视频分类方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 是一种短视频分类方法，该方法包括以下步骤：一、视频切变 帧 提取：提取视频不同场景画面的帧，先寻找切变镜头帧以及渐变镜头帧，然后 抽取 镜头帧时间 位置 的往后N秒的场景帧；二、图片 物体识别 ：使用现有架构中的现有的物体识别的模型，使用以 卷积神经网络 为核心 基础 的 算法 进行训练保存模型预测图片；三、基于物体识别的视频分类算法：由步骤一、二两部分的结果输入，并根据输入结果进行视频分类的启发式算法。本发明的优点：用于特色短视频分类，计算复杂性和时间较小，占用资源少，可满足不同用户对于短视频类别分类需求，解决了视频数据集搜集、保存、处理过程中的问题。，下面是一种短视频分类方法专利的具体信息内容。
1.一种短视频分类方法，其特征是该方法包括以下步骤：
一、视频切变帧提取：提取视频不同场景画面的帧，先寻找切变镜头帧以及渐变镜头帧，然后抽取镜头帧时间位置的往后N秒的场景帧；
二、图片物体识别：使用现有架构中的现有的物体识别的模型，使用以卷积神经网络为核心基础的算法进行训练保存模型预测图片；
三、基于物体识别的视频分类算法：由步骤一、二两部分的结果输入，并根据输入结果进行视频分类的启发式算法。
2.如权利要求1所述的一种短视频分类方法，其特征是所述的步骤一中寻找切变镜头帧以及渐变镜头帧使用像素帧差法或者直方图帧差法，N＝4～6。
3.如权利要求1所述的一种短视频分类方法，其特征是所述的步骤二中的现有架构pytorch、caffe或tensorflow，算法为Region CNN、Faster R-CNN、YOLO或SSD。
4.如权利要求3所述的一种短视频分类方法，其特征是所述的步骤二中的训练保存模型预测图片，训练过程包括两阶段共四步：
①第一阶段：前向传播阶段
1、从样本集中取一个样本，输入网络，
2、计算相应的实际输出，
在此阶段信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层，这个过程也是网络在完成训练之后正常执行时执行的过程，
②第二阶段：后向传播阶段
3、计算实际输出与相应的理想输出的差，
4、按照极小化误差的方法调整权值矩阵。
5.如权利要求1所述的一种短视频分类方法，其特征是所述的步骤三基于物体识别的视频分类算法，包括：
1)将步骤一提取出切变镜头帧以及渐变镜头帧的时间位置抽取的场景帧组成一个切变镜头集f，
2)根据步骤二中训练出来的模型预测1)中的切变镜头集f，得到各自的物体识别结果，
3)将切变镜头集f帧的各自的物体识别结果按匹配率百分比排序，百分比大于训练中设定值的结果输入，
4)设每个种类的视频的标签为1、2、3、4……，每一帧计数所有物体中属于第一类的物体数n1，属于第二类的物体数n2，属于第三类的物体数n3，以此类推，最后输出物体计数最大的那一视频类标签l，代表这一帧表达的视频种类，
5)输出f帧中表达同一类标签最多的帧数记为f1且f1>f/2的那一类代表该视频的类标签。
6.如权利要求5所述的一种短视频分类方法，其特征是所述的百分比大于50％的结果输入。
7.如权利要求5所述的一种短视频分类方法，其特征是所述的f1
一种短视频分类方法
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