[发明专利]面审视频的场景分类方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种面审视频的场景分类方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取面审视频；将面审视频转换为视频帧序列集，根据视频帧序列集，确定面审视频满足场景分类环境时，对视频帧序列集中的视频帧进行预处理，得到场景图像样本集；将场景图像样本集输入至预先训练好的场景分类模型中，得到每张场景图像的分类结果；根据场景样本集中的每张场景图像的分类结果，确定面审视频的场景分类结果。本发明通过对视频帧序列集中的视频帧进行预处理后，采用预先训练好的场景分类模型进行场景分类，提高了场景分类的效率及准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种面审视频的场景分类方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

场景分类在现实生活中越来越重要，比如在反欺诈、风险防控等领域，需要对面审视频进行场景分类，确保客户在安全的环境下进行面审视频。然而，面审视频的图像内容经常是客户对着摄像设备说一些话，人脸占据图片的比例比较大，能利用的场景信息相对而言比较少，现有技术无法根据这些场景信息进行有效的场景分类，导致面审视频的场景分类效率及准确率低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种面审视频的场景分类方法、装置、电子设备及存储介质，通过对视频帧序列集中的视频帧进行预处理后，采用预先训练好的场景分类模型进行场景分类，提高了场景分类的效率及准确率。

本发明的第一方面提供一种面审视频的场景分类方法，所述方法包括：

响应于接收到的场景分类请求，获取面审视频；

将所述面审视频转换为视频帧序列集，根据所述视频帧序列集判断所述面审视频是否满足场景分类环境；

当所述面审视频满足场景分类环境时，对所述视频帧序列集中的视频帧进行预处理，得到场景图像样本集；

将所述场景图像样本集输入至预先训练好的场景分类模型中，得到每张场景图像的分类结果；

根据所述场景样本集中的每张场景图像的分类结果，确定所述面审视频的场景分类结果。

可选地，所述对所述视频帧序列集中的视频帧进行预处理，得到场景图像样本集包括：

将所述视频帧序列集中的第一张视频帧确定为当前视频帧；

计算所述当前视频帧与所述当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度；

当所述当前视频帧与所述当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度大于或者等于预设的相似度阈值时，从所述视频帧序列集中删除所述当前视频帧的下一张视频帧，得到新的视频帧序列集，将所述新的视频帧序列集中的第一张视频帧确定为当前视频帧，重复计算所述新的视频帧序列集中的当前视频帧与所述当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度，直至完成所述新的视频序列集中的第一张视频帧与最后一张视频帧之间的相似度的计算，得到场景图像样本集；

当所述当前视频帧与所述当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度小于所述预设的相似度阈值时，将所述当前视频帧的下一张视频帧确定为新的当前视频帧，重复计算所述新的当前视频帧与所述新的当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度，直至完成所述视频序列集中的新的当前视频帧与最后一张视频帧之间的相似度的计算，得到场景图像样本集。

可选地，所述计算所述当前视频帧与所述当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度包括：

计算所述当前视频帧的每个位置的像素与所述当前视频帧的下一张视频帧的对应位置的像素的差值，将所有位置的像素的差值求平均值，得到像素的目标均值；

计算所述像素的目标均值与所述当前视频帧的像素总数之商数，将计算得到的商数确定为所述当前视频帧与所述当前视频帧的下一张视频帧之间的相似度。

可选地，所述场景分类模型的训练过程包括：