公开(公告)号：CN109670453B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201811567121.9

申请日：2018-12-20

Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司

Inventor： 赵海秀 ,  刘同存 ,  张少杰 ,  王彦青 ,  刘昊鑫

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种提取短视频主题的方法，包括：将短视频切分成M张视频截帧图片；采用迁移学习方式，使用卷积神经网络获取视频截帧图片的视频空间特征向量集合；按播放时序，将视频空间特征向量构成特征向量时间序列，并输入双向循环神经网络，从而输出视频空间‑时间特征序列集合H；采用注意力机制，对H中的每个视频空间‑时间特征序列进行调整，从而获得新的视频空间‑时间特征序列集合Q；将Q再展开成一个视频空间‑时间特征向量Z，对Z进行线性变换，然后采用归一化指数函数分别计算短视频归属各个主题的概率，以据此提取短视频的主题。本发明属于信息技术领域，能自动从短视频中提取主题信息，并且有效降低计算量。

公开(公告)号：CN109670453A

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201811567121.9

申请日：2018-12-20

Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司

Inventor： 赵海秀 ,  刘同存 ,  张少杰 ,  王彦青 ,  刘昊鑫

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种提取短视频主题的方法，包括：将短视频切分成M张视频截帧图片；采用迁移学习方式，使用卷积神经网络获取视频截帧图片的视频空间特征向量集合；按播放时序，将视频空间特征向量构成特征向量时间序列，并输入双向循环神经网络，从而输出视频空间-时间特征序列集合H；采用注意力机制，对H中的每个视频空间-时间特征序列进行调整，从而获得新的视频空间-时间特征序列集合Q；将Q再展开成一个视频空间-时间特征向量Z，对Z进行线性变换，然后采用归一化指数函数分别计算短视频归属各个主题的概率，以据此提取短视频的主题。本发明属于信息技术领域，能自动从短视频中提取主题信息，并且有效降低计算量。