大数据时代下网络视频的个性化分析

在互联网飞速发展的推动下，海量视频的到来，在给人们带来丰富信息资源的同时，也常常使他们因为可选的内容和频道太多而不知所措。为此，本项目提出对被观看的每个视频做与观众相关的个性化分析，通过对其内容信息的智能处理为观众建立个性化档案(Personal Profile)，用来描述观众对视频信息所感兴趣的内容类别、取向和爱好，从而使推荐的视频内容与信息能够自适应于人们因不同的口味、兴趣及生活方式所带来的不同需求，使观众产生新颖的观看体验。

1、对相关的视频内容作必要的低至中层次的处理，包括基于深度学习的特征提取等。为视频内容的个性化分析铺路架桥，并提供必要的技术手段和工具。

2、基于嵌入式机器学习进行视频关键帧提取。提出采用滑动窗口奇异值分解方法从视频中取关键帧。该方法实时检测镜头边界并从视频序列或流中同时提取关键帧，进而实现视频总结。该方法可以帮助用户在短时间内找到自己感兴趣的视频。

3、对视频总结提取出的视频内容作高层次且智能的语义处理和分析。包括目标检测，人物识别，事件检测，行为识别等。从而在此基础上，对视频内容进行语义分类，定义和建立具体的个性化档案。

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