[发明专利]一种基于特征识别的视频镜头提取方法

说明书

本发明公开了一种基于特征识别的视频镜头提取方法，包括：获取当前时间，并判断当前时间是否为预设的时间点集合内的时间点，若是，获取目标视频的当前帧；根据特征识别方法对当前帧对应的画面中的行为人进行特征识别，得到行为人的特征；判断行为人的特征是否与预设的目标特征匹配，若是，在当前帧前后截取预设数量的连续的视频帧作为目标视频镜头；判断当前时间是否为预设的时间点集合内的最后一个时间点，若是，输出目标视频镜头。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种基于特征识别的视频镜头提取方法。

背景技术

广电媒体拥有丰富的资源，比如，有大量的专业体育赛事信号可以为互联网媒体提供内容支撑，而体育赛事也是人们生活中常常津津乐道的话题，拥有大量的受众；互联网媒体具有传播速度快、散播面广、信息碎片化等特点，能够持续保持热度，一方面，能够推动广电媒体的生产，另一方面，也对广电媒体现有制作系统提出了内容和效率的要求。

现有的信息发布时，一场比赛一般有一两个小时，内容的时间长度不利于在互联网、社交媒体传播，互联网和融合媒体的发展，使得越来越多的人适应和需求“碎片化”的信息。因此，一般采取提取比赛精彩镜头再针对互联网发布的方式，其次，现有的提取比赛精彩镜头的方法基本上是在视频收录完成之后进行手动打点、人工剪切，显然这样的方法不仅消耗大量的人力和时间，而且效率很低，也不能满足时效性的需求。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于特征识别的视频镜头提取方法；

本发明提出的一种基于特征识别的视频镜头提取方法，包括：

S1、获取当前时间，并判断当前时间是否为预设的时间点集合内的时间点，若是，获取目标视频的当前帧；

S2、根据特征识别方法对当前帧对应的画面中的行为人进行特征识别，得到行为人的特征；

S3、判断行为人的特征是否与预设的目标特征匹配，若是，在当前帧前后截取预设数量的连续的视频帧作为目标视频镜头，并执行步骤S4；否则，执行步骤S4；

S4、判断当前时间是否为预设的时间点集合内的最后一个时间点，若是，输出目标视频镜头；若否，执行步骤S1。

优选地，步骤S2，具体包括：

根据人脸特征识别方法对当前帧对应的画面中的行为人进行人脸特征识别，得到行为人的人脸特征。

优选地，步骤S3中，所述目标特征，具体包括：指示开心的人脸特征、指示流泪的人脸特征、指示欢呼的人脸特征。

优选地，步骤S2，具体包括：

根据动作特征识别方法对当前帧对应的画面中的行为人进行动作特征识别，得到行为人的动作特征。

优选地，步骤S3中，所述目标特征，具体包括：指示欢呼的动作特征、指示庆祝的动作特征。

优选地，步骤S1中，所述预设的时间点集合内的时间点升序排列。

本发明中，获取目标视频的当前帧，根据特征识别方法对当前帧对应的画面中的行为人进行特征识别，得到行为人的特征，判断行为人的特征是否与预设的目标特征匹配，若是，在当前帧前后截取预设数量的连续的视频帧作为目标视频镜头，如此，通过识别视频帧画面中人脸特征和动作特征，自动查找进球、获胜时的精彩视频镜头，操作简单可靠，效率高，不需要专业视频剪辑技能，能有效提取体育比赛视频中的精彩画面。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于特征识别的视频镜头提取方法的流程示意图。

具体实施方式

参照图1，本发明提出的一种基于特征识别的视频镜头提取方法，包括：