[发明专利]视频处理方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种视频处理方法、电子设备及存储介质。视频处理方法，包括：根据为用户预设的喜好度预测模型，预测所述用户对每个备选视频的喜好度；其中，所述喜好度预测模型根据所述用户观看的历史视频训练得到；根据所述用户对每个备选视频的喜好度，对所述备选视频进行合成。采用本发明的实施方式，能够自动合成贴合喜好的视频，以解决个性化的视频观看需求得不到满足的问题。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种视频处理方法、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技发展，网络视频、网络直播等成为休闲娱乐行业的新型产业；无论是新闻发布会、体育比赛、课堂教学还是商务会议等，均可通过网络视频及直播的形式供多个用户进行观看。用户们观看的网络视频或网络直播等，通常是由导播统一选择、切换的。然而，发明人发现相关技术中存在如下问题：由于用户们观看的同一个网络视频或网络直播的内容，基本是由导播从多个视频流中统一选择的，但导播统一选择的内容并不一定能贴合用户的喜好，用户无法实现从多个视频流中个性化地选择观看的内容。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种视频处理方法、电子设备及存储介质，能够自动合成贴合喜好的视频，以解决个性化的视频观看需求得不到满足的问题。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种视频处理方法，包括：根据为用户预设的喜好度预测模型，预测所述用户对每个备选视频的喜好度；其中，所述喜好度预测模型根据所述用户观看的历史视频训练得到；根据所述用户对每个备选视频的喜好度，对所述备选视频进行合成。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的视频处理方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的视频处理方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，根据为用户预设的喜好度预测模型，预测所述用户对每个备选视频的喜好度；其中，所述喜好度预测模型根据所述用户观看的历史视频训练得到；根据所述用户对每个备选视频的喜好度，对所述备选视频进行合成。由于用户观看的历史视频能够反映出用户对于观看视频的喜好，且每个用户均预设有喜好度预测模型，因此训练得到的喜好度预测模型能够较为真实准确地、有针对性地预测出用户对于每个备选视频的喜好度，预测的喜好度可参考价值较高；并且，最终合成得到的视频是基于用户对每个备选视频的喜好度而得到的，说明合成得到的视频能够贴合用户的喜好，也就是满足了用户的个性化视频观看需求，避免了由人工统一呈现给用户的视频具有一定主观局限性的情况。

另外，喜好度预测模型中预设有视频特征和所述视频特征的权重；所述喜好度预测模型，通过以下方式训练得到：根据预设的自编码器，获取所述历史视频中所述视频特征的特征向量；根据所述特征向量和预设的神经网络，预测所述用户对所述历史视频的喜好度；根据预设的所述历史视频的标签和所述喜好度，调整所述视频特征的权重。上述提供了一种训练喜好度预测模型的方式，结合了自编码器和神经网络来学习用户喜好的视频的特征、预测用户对视频的喜好度，使得预测模型的计算精度得到保障；由于用户观看的历史视频是用于训练预测模型的，因此需要根据用户对历史视频的真实喜好度和预测得到的喜好度之间的差异，来对预测模型的参数进行调整，因此可通过预设标签的形式来反映用户对历史视频的真实喜好度。

另外，在调整所述视频特征的权重前，还包括：判定所述权重的变化值未超过预设调整阈值。也就是说，如果根据预测喜好度等对视频特征的权重进行调整时，发现对权重的调整变化过大，则放弃此次对权重的调整，也就是并不采用此次训练数据；上述方式考虑到了预测的喜好度存在误差的可能性，避免了误差较大的训练数据影响模型的训练过程。