• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 11
    • 下载费用:30 金币  

    重庆时时彩直选杀3码: 视频推荐系统及其方法.pdf

    关 键 词:
    视频 推荐 系统 及其 方法
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    摘要
    申请专利号:

    CN201210162208.4

    申请日:

    2012.05.23

    公开号:

    CN103365936A

    公开日:

    2013.10.23

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06F 17/30申请公布日:20131023|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20120523|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 财团法人资讯工业策进会
    发明人: 何承远; 蒙以亨; 蔡其杭
    地址: 中国台湾台北市
    优先权: 2012.03.30 TW 101111273
    专利代理机构: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 任默闻
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210162208.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.07.07|||2013.11.20|||2013.10.23

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种视频推荐系统。该系统包括:一互动装置,用以接收来自一使用者对一视频影片的一反馈信息,其中该视频影片包括多个影片片段;一特征计算???,用以计算影片片段中对应于反馈信息的至少一第一影片片段的多个对象特征;以及一分析???,用以依据对象特征及反馈信息,由影片片段中推荐至少一推荐视频片段至该使用者。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种视频推荐系统,其特征在于,包括:
    一互动装置,用以接收来自一使用者对一视频影片的一反馈信息,其中所述视频影片包括多个影片片段;
    一特征计算???,用以计算所述影片片段中对应于所述反馈信息的至少一第一影片片段的多个对象特征;以及
    一分析???,用以依据所述对象特征及所述反馈信息,由所述影片片段中推荐至少一第一推荐视频片段至所述使用者。

    2.  如权利要求1所述的视频推荐系统,其特征在于,所述反馈信息包括至少一时间信息,且所述特征计算??楦谰菟鍪奔湫畔⒂伤鍪悠涤捌腥〉盟鲋辽僖坏谝挥捌?,并标示所述反馈信息至所述至少一第一影片片段,再将所述影片片段储存于一数据库。

    3.  如权利要求1所述的视频推荐系统,其特征在于,所述对象特征包括所述至少一第一影片片段的至少一高阶特征及至少一低阶特征。

    4.  如权利要求3所述的视频推荐系统,其特征在于,所述至少一高阶特征包括各所述至少一第一影片片段中的一人脸、一对象、一场景、及/或一语意概念。

    5.  如权利要求3所述的视频推荐系统,其特征在于,所述至少一低阶特征包括各所述至少一第一影片片段所对应的一颜色长方图、一颜色分布、一边缘统计、及/或一材质。

    6.  如权利要求2所述的视频推荐系统,其特征在于,所述数据库储存多个第二视频影片,所述第二视频影片包括多个第二影片片段、对应于所述第二影片片段的多个第二对象特征及一第二使用者信息,且所述分析??楦谰菟龅诙韵筇卣骷八龅诙褂谜咝畔?,由所述第二影片片段中推荐一第二推荐视频片段至所述使用者。

    7.  如权利要求1所述的视频推荐系统,其特征在于,所述分析??楦?析所述反馈信息,藉以取得所述使用者的一使用者信息,并依据所述使用者信息由所述影片片段中推荐至少一第三推荐视频片段至所述使用者。

    8.  一种视频推荐方法,用于一视频推荐系统,其特征在于,包括:
    接收来自一使用者对一视频影片的一反馈信息,其中所述视频影片包括多个影片片段;
    计算所述影片片段中所述反馈信息所对应的至少一第一影片片段的多个对象特征;以及
    依据所述对象特征及所述反馈信息,由所述影片片段中推荐至少一第一推荐视频片段至所述使用者。

    9.  如权利要求8所述的视频推荐方法,其特征在于,所述反馈信息包括至少一时间信息,且所述方法更包括:
    依据所述时间信息由所述视频影片中取得所述至少一第一影片片段,并标示所述反馈信息至所述至少一第一影片片段,再将所述影片片段储存于一数据库。

    10.  如权利要求8所述的视频推荐方法,其特征在于,所述对象特征包括所述至少一第一影片片段的至少一高阶特征及至少一低阶特征。

    11.  如权利要求10所述的视频推荐方法,其特征在于,所述至少一高阶特征包括各所述至少一第一影片片段中的一人脸、一对象、一场景、及/或一语意概念。

    12.  如权利要求10所述的视频推荐方法,其特征在于,所述至少一低阶特征包括各所述至少一第一影片片段所对应的一颜色长方图、一颜色分布、一边缘统计、及/或一材质。

    13.  如权利要求9所述的视频推荐方法,其特征在于,所述数据库储存多个第二视频影片,所述第二视频影片包括多个第二影片片段、对应于所述第二影片片段的多个第二对象特征及一第二使用者信息,且所述方法更包括:
    依据所述第二对象特征及所述第二使用者信息,由所述第二影片片段中 推荐一第二推荐视频片段至所述使用者。

    14.  如权利要求8所述的视频推荐方法,其特征在于,更包括:
    分析所述反馈信息,藉以取得所述使用者的一使用者信息;以及
    依据所述使用者信息由所述影片片段中推荐至少一第三推荐视频片段至所述使用者。

    15.  一种视频推荐系统,其特征在于,包括:
    一互动装置,用以接收来自多个使用者对多个视频影片的反馈信息,其中所述视频影片包括多个影片片段;
    一特征计算???,用以计算对应于所述反馈信息的所述影片片段的至少一对象特征的热门程度;以及
    一分析???,用以计算所述影片片段的所述至少一对象特征的热门程度,并依据所述至少一对象特征的所述热门程度,由所述影片片段中推荐至少一推荐视频片段。

    16.  一种视频推荐方法,其特征在于,用于一视频推荐系统,包括:
    接收来自多个使用者对多个视频影片的反馈信息,其中所述视频影片包括多个影片片段;
    计算对应于所述反馈信息的所述影片片段的至少一对象特征;
    用以计算所述影片片段的所述至少一对象特征的热门程度;以及
    依据所述至少一对象特征的所述热门程度,由所述影片片段中推荐至少一推荐视频片段。

    说明书

    说明书视频推荐系统及其方法
    技术领域
    本发明有关于数据分析,特别是有关于分析影片的对象特征(object features)并推荐影片片段的视频推荐系统及方法。
    背景技术
    在市面上有许多视频推荐系统,例如Youtube、Dailymotion等网站,但这些网站对于视频影片的评估方式是通过使用者对整部视频影片的评价,因此这些视频推荐系统仅能做大范围的统计及预测,无法对影片内容做更进一步的分析。意即,当使用者观赏一视频影片时,这些传统的视频推荐系统并无法针对使用者在不同情境或影片中的场景的感受加以分析,因此无法进一步推荐使用者所喜爱的场景相关的影片片段给使用者。
    发明内容
    有鉴于此,本发明提供一种视频推荐系统。该系统包括:一互动装置,用以接收来自一使用者对一视频影片的一反馈信息,其中该视频影片包括多个影片片段;一特征计算???,用以计算影片片段中对应于反馈信息的至少一第一影片片段的多个对象特征;以及一分析???,用以依据对象特征及反馈信息,由影片片段中推荐至少一推荐视频片段至该使用者。
    本发明更提供一种视频推荐方法,用于一视频推荐系统。该方法包括下列步骤:接收来自一使用者对一视频影片的一反馈信息,其中该视频影片包括多个影片片段;计算影片片段中对应于反馈信息的至少一第一影片片段的多个对象特征;以及依据该等对象特征及该反馈信息,由该等影片片段中推荐至少一推荐视频片段至该使用者。
    本发明更提供一种视频推荐系统,包括:一互动装置,用以接收来自多个使用者对多个视频影片的反馈信息,其中该等视频影片包括多个影片片段;一特征计算???,用以计算对应于该反馈信息的该等影片片段的至少一对象特征的热门程度;以及一分析???,用以计算该等影片片段的该至少一对象特征的热门程度,并依据该至少一对象特征的该热门程度,由该等影片片段中推荐至少一推荐视频片段。
    本发明更提供一种视频推荐方法,用于一视频推荐系统。该方法包括下列步骤:接收来自多个使用者对多个视频影片的反馈信息,其中该等视频影片包括多个影片片段;计算对应于该反馈信息的该等影片片段的至少一对象特征;用以计算该等影片片段的该至少一对象特征的热门程度;以及依据该至少一对象特征的该热门程度,由该等影片片段中推荐至少一推荐视频片段。
    本发明实施例可针对使用者在不同情境或影片中的场景的感受加以分析,进一步推荐使用者所喜爱的场景相关的影片片段给使用者,且可以大幅缩短推荐影片片段所花费的时间。
    附图说明
    此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明的限定。在附图中:
    图1为显示依据本发明一实施例的视频推荐系统的方块图;
    图2为显示依据本发明一实施例的视频推荐方法的流程图;
    图3为显示依据本发明另一实施例的视频推荐方法的流程图。
    附图标号:
    100~视频推荐系统;
    110~互动装置;
    120~特征计算???;
    130~分析???;
    140~数据库。
    具体实施方式
    为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举一较佳实施例,并配合所附图式1~2,作详细说明如下。
    图1为显示依据本发明一实施例的互动系统的方块图。在一实施例中,视频推荐系统100包括一互动装置110、一特征计算???20、一分析???30以及一数据库140。当使用者在观赏一视频影片(例如串流视频)时,互动装置110用以让使用者即时输入其观赏视频影片时的反馈信息(例如喜爱(like)或不喜爱(dislike)),藉以产生一反馈信息,其中该视频影片包括多个影片片段。特征计算???20用以分析使用者所观赏的视频影片,并计算该视频影片中对应于该反馈信息的影片片段的对象特征。特征计算???20所计算的对象特征包括该影片的高阶特征(high level features)及低阶特征(low level features)。举例来说,场景分类(shot classification)、语意概念检测(semantic concept detection)及延伸应用(extended application)等特征均可视为高阶特征,而颜色长方图、颜色分布或边缘统计、材质分析等特征均可视为低阶特征。简单来说,高阶特征较为接近人为解释的对象特性,低阶特征较为接近对象本质上的特性,而低阶特征与高阶语音之间的落差称为语音鸿沟(semantic gap)。更进一步,特征计算???20更接收来自互动装置110的反馈信息,并在反馈信息所对应的影片片段上标示使用者的反馈信息(例如喜爱或不喜爱),并将已标示的视频影片储存于数据库140中,其细节将详述于后。需注意的是,储存于数据库140中的视频影片往往为视频压缩档,例如MPEG2、H.264等格式的视频压缩档,故在标示部分影片片段的反馈信息后,将影片片段所对应的整个视频影片储存回数据库140中。本发明亦可仅将已标示反馈信息的影片片段储存回数据库140中。
    分析???30依据使用者的反馈信息,藉以分析使用者的的观赏爱好, 再由数据库140所储存的多个视频影片中推荐最符合使用者爱好的视频影片或推荐视频片段,或是由一视频影片中推荐一推荐视频片段给使用者。数据库140储存多个影片及对应的对象特征,且储存于数据库140中的影片包括已标示反馈信息的影片及尚未标示反馈信息的影片。
    更详细而言,分析???30先由数据库140取得使用者的反馈信息或是直接由互动装置110取得反馈信息,再分析使用者的反馈信息,藉以取得使用者所爱好的影片类型、场景分类、语意概念或延伸应用等使用者信息,并将使用者信息储存于数据库140,此过程可视为一训练阶段。待使用者再度使用视频推荐系统100观赏影片时,分析???30即可即时由数据库140取得对应的使用者信息,并推荐使用者可能喜爱的影片片段,同时也大幅缩短了推荐影片片段所花费的时间。
    需注意的是,互动装置110更可接收并整合多个使用者关于不同影片的反馈信息,且分析???30更可据以推荐视频影片或影片片段给使用者。举例来说,在一实施例中,分析???30可依据来自多个使用者的反馈信息,计算储存于数据库140中的各视频影片及各影片片段的热门程度(popularity),并依据各视频影片及各影片片段的热门程度,由该等视频影片及该等影片片段中推荐至少一视频影片或至少一推荐视频片段给使用者。
    在另一实施例中,互动装置110更可接收并整合多个使用者关于不同影片的反馈信息,其中该等影片包括多个影片片段。特征计算???20计算对应于该反馈信息的该等影片片段的至少一对象特征。分析???30计算上述反馈信息所对应视频影片及/或影片片段的对象特征的热门程度,藉以由该等影片中推荐至少一推荐视频影片或至少一推荐视频片段给使用者。举例来说,当分析???30依据来自该等使用者的反馈信息,得知多个使用者喜爱观赏全垒打的影片片段,其中全垒打的影片片段即表示对应的一高阶对象特征,若一使用者在观赏视频影片A(例如一棒球比赛)时,分析???30可进一步推荐视频影片A中关于全垒打的影片片段或是其他视频影片中关于全垒打的影 片片段给使用者,但本发明不限于此。
    在另一实施例中,特征计算???20可使用例如区域二元图样(local binary patterns)、颜色长方图(color histogram)、似Harr特征(Haar-like features)、方向性边缘图(directional edge maps)以计算各影片的低阶特征,例如颜色、边缘、角落(corner)、形状、材质(texture)等影像的低阶特征。特征计算???20亦可使用语音基础式检测方法(speech-based detection),分析影片中的音量(volume)、音高(pitch)或音色(timbre)等声音的低阶特征。在又一实施例中,特征计算???20可使用支持向量机(support vector machine)、类神经网络(neural network)、Adaboost演算法等计算各视频影片(及影片片段)的高阶特征,例如人脸、对象、场景、语意概念等影像的高阶特征。特征计算???20亦可分析关键字(keyword)、旋律(rhythm)等声音的高阶特征。
    更进一步,特征计算???20使用所计算出的视频影片的低阶特征,据以进一步分析视频影片的高阶特征。举例来说,以分析棒球赛的视频影片为例,特征计算???20可使用颜色及边缘信息进行场景分类,并可检测影片中球的轨迹(ball trajectory)与人物移动,藉以分析比赛持续或暂停。另外,特征计算???20可利用影片中的字幕或特定画面(例如球场缩图及比赛概况)、关键字词(keyword phrase)或语音,藉以分析棒球影片中的不同棒球概念,例如一垒安打(single,1B)、二垒安打(double,2B)、三垒安打(triple,3B)、全垒打(home run,HR)、盗垒(stolenbase,SB)、盗垒阻杀(caught stealing,CS)、内外野飞球接杀(fly out,AO)、三振(strikeout,SO)、四坏球(base on ball,Walk,BB)、牺牲触击(sacrifice bunt,SAC)、牺牲高飞(sacrifice fly,SF)、双杀(double play,DP)、以及三杀(triple play,TP)等概念,但本发明不限于此。
    在一实施例中,分析???30可针对单一使用者推荐影片,例如分析???30使用一协同过滤演算法(collaborative filtering algorithm)、内容式过滤演算法(content-based filtering algorithm)或混合式过滤演算法(hybrid-based filtering algorithm),由数据库140载入该使用者曾标记过的多个视频影片的相 关对象特征,并探查该使用者最常标记的对象特征,再由数据库140中取得最符合使用者需求的对象特征所对应的视频影片或影片片段?;痪浠八?,分析???30所使用的协同过滤演算法是将视频影片的各种对象特征及使用者信息进行连结,并判断各种连结关系的相似度(例如一评比分数),藉以取得相似度最高的连结关系,再推荐相似度最高的连结关系所对应的影片片段给使用者。需注意的是,在众多的视频片段中,往往会有评比分数相同的推荐结果,此时分析???30可依据使用者的偏好(例如一使用者设定),藉以由推荐结果中选择最符合使用者需求的视频片段并推荐给使用者。
    在一实施例中,当使用者在视频推荐系统100上观赏视频影片时,其是通过互动装置110以传送反馈信息至特征计算???20,其中反馈信息具有一时间信息?;痪浠八?,当特征计算???20接收到来自互动装置110的反馈信息,特征计算???20可同时得知该反馈信息在该影片中所对应的影片片段。举例来说,若依据一固定时间间隔(例如1分钟)将视频影片切割为多个影片片段,则上述对应的影片片段可为该时间信息所在的影片片段中(影片片段长度固定),或是在反馈信息所对应的时间点的前后30秒(共一分钟)的影片片段(动态取得固定长度的影片片段),亦或是一场景所对应的影片片段(影片片段长度不定),但本发明不限于此。举例来说,分析???30可针对单一视频影片做精彩视频片段推荐。更详细而言,分析???30由数据库140中取得该视频影片中的各影片片段相关的所有标记(反馈信息)及对象特征,并探查各种标记的分群,再筛选这些分群所对应的影片片段。需注意的是,本发明的视频推荐系统100可使用在传统的影片数据库,意即利用特征计算???20进一对影片数据库中的各视频影片中的影片片段进行标记及分析其对象特征,分析???30可依据各视频影片及影片片段的标记及其对象特征,藉以由多个视频影片中推荐使用者其喜爱的影片片段,或是由一视频影片中推荐精彩的视频片段。
    需注意的是,特征计算???20标示在影片片段的反馈信息可以数据栏 位的形式所记录,亦可在对应的影片片段中以标签(tag)的形式标示在影片片段中。另外,本发明的互动装置110可视为一客户端,且通常需置于一使用者观赏影片之处。在本发明中,亦不局限于一个互动装置110,互动装置110可分别安置于多个使用者之处,因此分析???30亦可接收并整合来自多个使用者的反馈信息。又,本发明的特征计算???20及分析???30可置于一远端服务器中,且每当有新影片加入数据库140时,特征计算???20及分析???30可计算新影片的对象特征(包括高阶特征及低阶特征),并将所计算出的对象特征对应地标示在新影片中,并储存于数据库140。
    图2为显示依据本发明一实施例的视频推荐方法的流程图。在步骤S200,互动装置110接收来自一使用者对一视频影片的一反馈信息,其中该视频影片包括多个影片片段。在步骤S210,特征计算???20计算该等影片片段中对应于该反馈信息的至少一第一影片片段的多个对象特征(包括高阶特征及低阶特征)。在步骤S220,分析???30依据对象特征及反馈信息,由影片片段中推荐至少一推荐视频片段至使用者。
    图3为显示依据本发明另一实施例的视频推荐方法的流程图。在步骤S300,互动装置110接收来自多个使用者对多个视频影片的反馈信息,其中该等视频影片包括多个影片片段。在步骤S310,特征计算???20计算对应于该反馈信息的该等影片片段的至少一对象特征。在步骤S320,分析???30计算该等影片片段的该至少一对象特征的热门程度,并依据该至少一对象特征的该热门程度,由该等影片片段中推荐至少一推荐视频片段。值得注意的是,图2的流程是依据单一使用者的反馈信息推荐至少一视频影片片段至该单一使用者,亦即图2的视频推荐方法是基于单人反馈。而图3的流程是依据多个使用者对于不同影片的反馈信息,藉以推荐至少一视频影片或视频影片片段,亦即图3的视频推荐方法是基于多人反馈。
    本发明的方法,或特定型态或其部份,可以以程序码的型态包含于实体媒体,如软盘、光碟片、硬盘、或是任何其他机器可读取(如电脑可读取)储存 媒体,其中,当程序码被机器,如电脑载入且执行时,此机器变成用以参与本发明的装置或系统。本发明的方法、系统与装置也可以以程序码型态通过一些传送媒体,如电线或电缆、光纤、或是任何传输型态进行传送,其中,当程序码被机器,如电脑接收、载入且执行时,此机器变成用以参与本发明的装置或系统。当在一般用途处理器实作时,程序码结合处理器提供一操作类似于应用特定逻辑电路的独特装置。
    本发明虽以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明的范围,任何所属技术领域中具有通常知识者,在不脱离本发明的精神和范围内,当可做些许的更动与润饰,因此本发明的?;し段У笔尤ɡ蠓段缍ㄕ呶?。

    关于本文
    本文标题:视频推荐系统及其方法.pdf
    链接地址://www.4mum.com.cn/p-5779249.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.4mum.com.cn网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
  • 86李逵劈鱼游戏机 广西11选5基本走势 北京pk10开奖视频直播 竞彩总进球数345 江西快3遗漏数据 排列五群 德甲积分榜2018-2019 足彩半全场预测分析 英雄联盟宇宙 重庆快乐10分开奖公告 体育彩票36选7怎么兑奖 网上棋牌坑人 幸运飞艇群号 五子棋阵法大全26种 九龙彩票苹果 吉林棋牌游戏下载安装