[发明专利]基于深度学习的视频拆条方法有效
| 申请号： | 201810701351.3 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN109005451B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 倪攀;姜子琛;彭梅;刘睿;刘宜飞 | 申请（专利权）人： | 杭州星犀科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N21/439 | 分类号： | H04N21/439;H04N21/44;H04N21/845;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 杭州华知专利事务所(普通合伙) 33235 | 代理人： | 张德宝 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视频拆条方法，包括以下步骤：步骤1：视频数据初始化；步骤2：利用人脸识别技术进行人脸检测，得到连续出现相似人脸的时间片段作为候选拆条片段；步骤3：在候选的拆条片段中，提取声音特征；步骤4：利用声音识别技术和所述声音特征细化候选拆条片段的拆条时间点，得到最终的拆条时间点。本发明中利用深度学习算法对人脸和声音两个特征进行识别，提高了拆条的准确性，且可同时对多个视频片段进行人脸和声音识别，速度极快。此外，深度学习算法可以对视频进行智能拆条，减少了人力的投入。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视频 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的视频拆条方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：视频数据初始化；步骤2：利用人脸识别技术进行人脸检测，得到连续出现相似人脸的时间片段作为候选拆条片段；步骤3：在候选的拆条片段中，提取声音特征；步骤4：利用声音识别技术和所述声音特征细化候选拆条片段的拆条时间点，得到最终的拆条时间点。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州星犀科技有限公司，未经杭州星犀科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810701351.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
